Project Management, IT Training, Consulting
Un nuevo año comienza y repaso las palabras del 2022 más utilizadas dentro de mi documentación, un reflejo del trabajo realizado a lo largo del mismo. Para ello he creado la nube de palabras que veis a continuación, contando la cantidad de veces que aparecen para establecer su tamaño.
En este tutorial os mostraré como desplegar JupyterLite para tener vuestra propia versión liviana de JupyterLab ejecutándose en una página gratuita (gratis - free 🙂 de Github.
Quiero compartir un Jupyter Book que he realizado con los apuntes elaborados para el curso de Fundamentos de Big Data.
Durante el curso he utilizado los cuadernos de Jupyter ya que son extremadamente útiles para hacer presentaciones, tutoriales ejecutando código, y demás. Ahora he tenido tiempo para instalar Jupyter Lab y finalmente probar los Jupyter Book.
I'm sharing Big Data Fundamentals, Part II, (Part I is here) with an introduction to Big Data covering: Big Data processes: ingest, store, process/query, visualize; tools and technologies: Hadoop, Sqoop, Kafka, Mesos, Redis, CouchDB; Document stores: MongoDB; Column stores: HBase + Cassandra; Big Data analytics: Spark, Storm; and Elastic Stack: Logstash, ElasticSearch and Kibana.
We'll see also Machine learning techniques with Spark (MLlib, Streaming) and TensorFlow. Continuar leyendo "Big Data Fundamentals, Part II"
I'm sharing Big Data Fundamentals, Part I, with an introduction to Big Data covering: Big Data market and trends, definition and history, Big Data types (structured, unstructured, semi-structured), some use cases, best practices for Big Data analytics; and an overview of Apache Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN. Continuar leyendo "Big Data Fundamentals – Part I"