Académico Bigdata - Big Data II: Tecnología Big Data en 6 minutos

👉 Curso gratis de Data Science con Python: www.tuprimerasemana.com Tecnologías Big Data: un resumen práctico de las tecnologías de Big Data 👉 Libro "Big Data para Ceos" en Amazon: https://amzn.to/2TYRx1F En este segundo vídeo de la serie voy a explicar cuales son las principales tecnologías de Big Data. Si no has visto el primer vídeo de la serie sobre Big Data te recomiendo verlo aquí: https://youtu.be/BOI4hiP93fQ Vamos a hacer un rápido repaso sobre las principales tecnologías de Big Data, centrándonos sobre todo en: - Los puntos fuertes y débiles de cada tecnologiá Big Data - Para qué se usa cada una - Cual es su posición dentro del ecosistema general de Big Data INDICE: 00:00 - Introducción a las tecnologías Big Data 00:23 - Hadoop como el padre de Big Data 00:33 - Hadoop inicial: Hdfs y MapReduce 01:28 - Spark 02:23 - Ecosistema Hadoop: Hive, Pig, Storm, Flume, Sqoop 03:15 - NoSql: MongoDb, Cassandra, Hbase 04:05 - Resumen tecnologías Big Data: Hadoop, Spark, Nosql, Hive, Pig, Flume, Sqoop #BIGDATA #HADOOP #SPARK Más sobre esta serie de Big Data: Esta serie sobre Big Data en el canal de Data Science for Business es casi un mini curso de Big Data! Este vídeo es parte de una serie de 4 vídeos sobre big data en los que empezaremos explicando qué es big data, pero no desde lo típico de las 3v de big data y demás, si no desde la práctica. Además también te explicaré cual es el gran truco de cómo funciona big data. Una vez que lo entiendas (en segundos) encajarás mucho mejor todas las tecnologías de big data de las que hablaremos después. En la parte 2 de la serie hablaremos de tecnología Big Data. Te explicaré que son y sobre todo para qué sirven: Hadoop, Spark, Hive, Pig, etc. En la parte 3 hablaremos de big data analytics, es decir, de los datos y algoritmos de big data. Contextualizaremos conceptualmente cosas como machine learning y data science. En la última parte te explicaré cuales son los principales casos de uso en la realidad de big data, big data analtyics, machine learning y data science