Definitivamente lo hay. Si tiene acceso a cualquier información con la que le gustaría jugar (no necesita estar relacionado con el trabajo), algo que lo entusiasme, como los deportes, el clima, la atención médica, etc., será un comienzo. Si no, puede obtenerlo de los conjuntos de datos públicos. Ahora imagine que tiene los datos con los que está interesado en trabajar. A continuación, intente comprender cómo sería almacenar esos datos y ejecutar algunos algoritmos en el conjunto de datos utilizando lenguajes de programación tradicionales. La complejidad del tiempo y el espacio sería bastante sustancial. Si la idea de ejecutar algoritmos en una fracción de tiempo no le entusiasma, todas las palabras de moda que le interesan no son para usted.
Sugeriría elegir cualquiera para comenzar (ya que todos pueden ser complementarios entre sí). Aprenda los conceptos básicos, como cómo funciona Spark, etc. desde el sitio web o recomendaría buscar en Quora
Comience con la descarga e instalación de las aplicaciones. Uso de la OMI * Sistema operativo basado en Nix debido a la flexibilidad de los administradores de paquetes. Brew on Mac también es bastante decente. Algunos de ellos son realmente fáciles de instalar / descargar / construir / configurar, otros no tanto. Si no desea construir los paquetes usted mismo, obtenga máquinas virtuales. La mayoría de los anteriores están disponibles en Vagrant, Docker, etc. También hay compañías como Apache, Hortonworks, Cloudera, Databricks, etc. que distribuyen estas máquinas virtuales de forma gratuita.
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Al final de este ejercicio, debería poder ingerir sus datos y ejecutar “trabajos” simples para obtener algún resultado. Podría estar almacenando un archivo de datos muy grande en HDFS en cuestión de segundos o Spark ejecutando algoritmos ML en una fracción de tiempo o Lucene haciendo algo de PNL genial.
Tienes la idea (con suerte) …