Odată cu creșterea cantității de date în fiecare zi, tehnologii precum Big Data și Apache Hadoop câștigă o popularitate uriașă.
Și nu pare să scadă, cel puțin curând.
Un raport spune că piața Big Data Analytics este evaluată la 37,34 miliarde de dolari începând cu 2018 și este în creștere cu un CAGR de 12,3% și va ajunge la 105,08 miliarde de dolari până în 2027 în perioada 2019-2027.
Lumea afacerilor de astăzi este concentrată mai mult pe clienții cu servicii personalizate și interacțiuni fructuoase. Hadoop are puterea de a rezolva provocările complexe cu care se confruntă companiile și poate depăși punctele slabe ale abordărilor tradiționale; deci, adoptarea mai mare.
Acesta este motivul pentru care învățarea acestor abilități îți poate transforma cariera și te poate ajuta să obții acel job de vis pentru care te rogi în secret!
Dar sunteți familiarizat cu Big Data și Hadoop și cu ce beneficiază acestea afacerilor?
Nu-ți face griji dacă răspunsul tău este nu.
Pentru că în acest articol, vom înțelege mai întâi conceptele Big Data și Hadoop și apoi vom explora câteva dintre resursele bune în care puteți învăța aceste abilități.
Să începem!
Cuprins
Apache Hadoop și Big Data: ce sunt acestea?
Date mare
Big data se referă la o colecție de seturi de date complexe și mari, care este dificil de procesat și stocat folosind metode tradiționale sau gestionarea bazelor de date. Este un subiect vast care implică diverse cadre, tehnici și instrumente.
Big data constituie date pe care diferite aplicații și dispozitive le produc, cum ar fi cutia neagră, transportul, motorul de căutare, bursa de valori, rețeaua electrică, rețelele sociale, iar lista poate continua.
Diferitele procese incluse în Big Data sunt capturarea, stocarea, curatarea, partajarea, căutarea, transferul, vizualizarea și analiza datelor. Există trei formate de date mari: date structurate, date nestructurate și date semistructurate.
Beneficiile Big Data sunt:
- Crește eficiența organizațională, reducând în același timp cheltuielile suplimentare
- Vă ajută să vă adaptați ofertele în funcție de nevoile, cerințele, convingerile și preferințele de cumpărături ale clienților pentru vânzări și branding mai bune
- Asigurați-vă că sunt angajați angajații potriviți
- Rezultă o mai bună luare a deciziilor
- Alimentează inovația cu informații mai profunde
- Îmbunătățirea în domeniul sănătății, educației și în alte sectoare
- Optimizarea prețurilor pentru produsele și serviciile dvs
Apache Hadoop
Apache Hadoop este un cadru de software open-source pe care organizațiile îl folosesc pentru a stoca date în cantitate mare și pentru a efectua calcule. Baza acestui cadru este Java, împreună cu anumite coduri native în C și scripturi shell.
Apache Software Foundation a dezvoltat Hadoop în 2006. În principiu, este un instrument de procesare a datelor mari și de a le face mai semnificative pentru a genera mai multe venituri și pentru a obține alte beneficii. Implică faptul că ecosistemul Hadoop are capacitatea de a rezolva Big Data și așa sunt legate, în cazul în care vă întrebați.
Diferitele componente ale ecosistemului Hadoop sunt TEZ, Storm, Mahout, MapReduce etc. Hadoop este accesibil, dar extrem de scalabil, flexibil și include toleranța la erori în lista de caracteristici prețioase. Acesta este motivul pentru care adoptarea sa este în creștere rapidă.
Beneficiile Hadoop sunt:
- Capacitatea de a stoca și procesa cantități uriașe de date într-un mod distribuit
- Putere de calcul mai rapidă și mare
- Toleranță mare la erori, deoarece procesarea datelor este protejată de defecțiuni hardware. Chiar dacă un nod eșuează, lucrarea este redirecționată automat către alte noduri, asigurându-se că calcularea nu eșuează niciodată.
- Vă permite să vă scalați sistemul cu ușurință pentru a aborda mai multe date prin adăugarea mai multor noduri.
- Flexibilitatea de a stoca orice cantitate de date și apoi de a o folosi după cum doriți
- Deoarece Hadoop este un cadru gratuit, open-source, economisiți mulți bani în comparație cu o soluție de întreprindere.
Cum adoptă întreprinderile Big Data și Hadoop?
Hadoop și Big Data au perspective excelente de piață în diferite verticale ale industriei. În această era digitală, miliarde și trilioane de date sunt produse cu tehnologiile emergente. Și aceste tehnologii sunt eficiente pentru a stoca aceste date masive și a le procesa, astfel încât întreprinderile să poată crește și mai mult.
De la comerț electronic, mass-media, telecomunicații și servicii bancare până la asistență medicală, guvern și transport, industriile au beneficiat de analiza datelor; prin urmare, adoptarea Hadoop și Big Data crește vertiginos.
Dar cum?
Priviți unele dintre industrii și modul în care implementează Big Data.
- Media, comunicare și divertisment: companiile folosesc Hadoop și Big Data Analytics pentru a analiza comportamentul clienților. Ei folosesc analiza pentru a-și servi clienții în consecință și pentru a adapta conținutul în funcție de publicul țintă.
- Educație: întreprinderile din sectorul educațional folosesc tehnologiile pentru a urmări comportamentul elevilor și progresul acestora în timp. De asemenea, îl folosesc pentru a urmări performanța instructorilor sau a profesorilor în funcție de materie, numărul de elevi și progresul acestora etc.
- Asistență medicală: instituțiile folosesc informații despre sănătatea publică și vizualizează pentru a urmări răspândirea bolilor și a lucra mai devreme la măsuri active.
- Servicii bancare: băncile mari, comercianții cu amănuntul și firmele de gestionare a fondurilor folosesc Hadoop pentru măsurarea sentimentului, analiză înainte de tranzacționare, analiză predictivă, analiză socială, piste de audit etc.
Oportunități de carieră în Hadoop și Big data
Potrivit IBM, știința datelor este o carieră solicitantă care va continua să crească. Doar IT, finanțe și asigurări au nevoie de aproximativ 59% din oamenii de știință de date.
Unele dintre abilitățile profitabile care sunt foarte solicitate sunt Apache Hadoop, Apache Spark, data mining, machine learning, MATLAB, SAS, R, vizualizarea datelor și programarea cu scop general.
Puteți urmări profiluri de locuri de muncă precum:
- Analist de date
- Data Scientist
- Arhitectul Big Data
- Inginer de date
- Administrator Hadoop
- Dezvoltator Hadoop
- Inginer de software
IBM mai prezice că profesioniștii cu abilități Apache Hadoop pot obține un salariu mediu de aproximativ 113.258 USD.
Pare motivație?
Să începem să explorăm câteva dintre resursele bune de unde poți învăța Big Data și Hadoop și să-ți ghidezi calea profesională într-o direcție de succes.
Arhitectul Big Data
Programul de master Big Data Architect de la Edureka vă ajută să deveniți competenți în sistemele și instrumentele pe care le folosesc experții în Big Data. Acest program de master acoperă instruirea pe Apache Hadoop, Spark Stack, Apache Kafka, Talend și Cassandra. Acesta este un program extins, care include 9 cursuri și peste 200 de ore de învățare interactivă.
Ei au conceput curriculum-ul prin cercetări amănunțite pe peste 5.000 de fișe globale de post. Aici veți învăța abilități precum YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib și alte 5 abilități.
Aveți mai multe opțiuni pentru a urma cursul în funcție de confortul dvs., cum ar fi dimineața, seara, weekendul sau în timpul săptămânii. De asemenea, vă oferă flexibilitatea de a schimba cursurile cu un alt lot și, la finalizare, obțineți un certificat elegant. Ele vă oferă acces pe viață la tot conținutul cursului, inclusiv ghiduri de instalare, chestionare și prezentări.
Hadoop Basic
Aflați elementele fundamentale ale Big Data și Hadoop de la Whizlabs pentru a vă dezvolta abilitățile și pentru a profita de oportunități interesante.
Cursul acoperă subiecte precum introducerea în Big Data, analiza și streamingul de date, Hadoop pe cloud, modele de date, demonstrație de instalare Hadoop, demonstrație Python, demonstrație Hadoop și GCP și demonstrație Python cu Hadoop. Acest curs conține peste 3 ore de videoclipuri împărțite în 8 prelegeri care acoperă subiecte, așa cum s-a explicat mai sus.
Vă oferă acces nelimitat la conținutul cursului pe diferite dispozitive, inclusiv Mac, PC, Android și iOS, pe lângă asistența excelentă pentru clienți. Pentru a începe acest curs, trebuie să aveți cunoștințe anterioare și profunde a mai multor limbaje de programare în funcție de rolul lor. Odată ce finalizați programul și vizionați videoclipuri 100%, aceștia vă vor elibera un certificat de curs semnat pentru dvs.
Pentru incepatori
Udemy a primit cursul Big Data și Hadoop pentru începători pentru a învăța elementele de bază ale Big Data și Hadoop împreună cu HDFS, Hive, Pig și MapReduce prin proiectarea conductelor. De asemenea, vă vor învăța tendințele tehnologice, piața Big Data, tendințele salariale și diferitele roluri de muncă în acest domeniu.
Veți înțelege Hadoop, cum funcționează, arhitecturile sale complexe, componentele și instalarea pe sistemul dumneavoastră. Cursul acoperă modul în care puteți utiliza Pig, Hive și MapReduce pentru a analiza seturi masive de date. De asemenea, oferă demonstrații pentru interogări Hive, interogări Pig și comenzi HDFS, pe lângă exemplele de scripturi și seturi de date.
În acest curs, veți învăța cum să scrieți coduri pe cont propriu în Pig and Hive pentru a procesa cantități mari de date și a proiecta conducte de date. De asemenea, predau arhitectura modernă de date sau Data Lake și vă ajută să vă exersați cu seturile de Big Data. Pentru a începe cursul, aveți nevoie de cunoștințe de bază SQL, iar dacă cunoașteți RDBMS, este și mai bine.
Specializare
Începeți Specializarea Big Data de la Coursera pentru a învăța metodele fundamentale ale Big Data oferite de Universitatea California, San Diego (UCSanDiego) în 6 cursuri simple.
Și cel mai bun lucru – vă puteți înscrie gratuit. În acest curs, puteți dobândi abilități precum Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, Data Model, managementul datelor, Splunk, modelarea datelor și noțiunile de bază ale învățării automate, în afară de Big Data.
Specializarea vă va ajuta să luați decizii de afaceri îmbunătățite, înțelegând cum să organizați Big Data, să le analizați și să le interpretați. Cu ajutorul acestuia, veți fi capabil să vă aplicați cunoștințele asupra problemelor și întrebărilor din lumea reală.
Include un proiect practic pe care ar trebui să-l finalizați pentru a finaliza specializarea cu succes și a obține certificarea care poate fi partajată cu potențialii dvs. angajatori și cu o rețea profesională.
Specializarea necesită aproximativ 8 luni pentru finalizare și include un program flexibil. Nu aveți nevoie de cunoștințe sau experiență anterioară pentru a începe cursul. Subtitrările prelegerii sunt disponibile în 15 limbi, cum ar fi engleză, hindi, arabă, rusă, spaniolă, chineză, coreeană și multe altele.
Cadrul Hadoop
Similar cu cele de mai sus, acest curs – UCSanDiego oferă platformă Hadoop și cadru de aplicații de la Coursera. Este pentru profesioniști începători sau programatori care doresc să înțeleagă instrumentele esențiale necesare pentru a colecta și analiza date în bucăți mari.
Chiar și fără experiență anterioară, puteți parcurge cadrele Apache Hadoop și Spark cu exemple practice. Vă vor învăța procesele și componentele de bază ale stivei software Hadoop, arhitecturii și procesului de execuție.
Instructorul vă va oferi, de asemenea, sarcini pentru a vă ghida asupra modului în care oamenii de știință de date aplică tehnici și concepte importante precum MapReduce pentru a rezolva problemele de Big Data. La sfârșitul cursului, vei dobândi abilități precum Python, Apache Hadoop și Spark și MapReduce.
Cursul este 100% online, durează aproximativ 26 de ore pentru finalizare, include un certificat care poate fi partajat și termene limită flexibile, iar subtitrările video sunt disponibile în 12 limbi.
Stăpânirea Hadoop
Deblocați informații excepționale despre afaceri citind cartea – Mastering Hadoop 3 de Chanchal Singh și Manish Kumar. Acesta este un ghid complet care vă ajută să stăpâniți cele mai recente concepte ale Hadoop 3 și este disponibil pe Amazon.
Această carte vă va ajuta să înțelegeți capabilitățile și caracteristicile nou introduse ale Hadoop 3, să analizați și să procesați datele prin YARN, MapReduce și alte instrumente relevante. De asemenea, vă va ajuta să vă aprofundați abilitățile pe Hadoop 3 și să utilizați învățăturile din scenariile și codurile din lumea reală.
Vă va ghida în modul în care funcționează Hadoop în nucleul său și veți studia concepte sofisticate ale mai multor instrumente, veți înțelege cum vă puteți proteja clusterul și veți descoperi soluții. Cu acest ghid, puteți aborda probleme tipice, inclusiv cum să utilizați eficient Kafka, fiabilitatea sistemelor de livrare a mesajelor, proiectarea unei latențe scăzute și gestionarea unor volume uriașe de date.
La sfârșitul cărții, puteți obține informații detaliate despre calcularea distribuită cu Hadoop 3, puteți crea aplicații la nivel de întreprindere folosind Flick, Spark și multe altele, puteți dezvolta conducte de date Hadoop de înaltă performanță și scalabilă.
Învățând Hadoop
LinkedIn este un loc excelent pentru a vă dezvolta rețeaua profesională și pentru a vă îmbunătăți cunoștințele și abilitățile.
Acest curs de 4 ore acoperă o introducere în Hadoop, sistemele de fișiere esențiale cu Hadoop, MapReduce, motorul de procesare, instrumentele de programare și bibliotecile Hadoop. Veți afla cum puteți să configurați mediul său de dezvoltare, să optimizați și să rulați joburi MapReduce, să creați fluxuri de lucru pentru programarea joburilor și interogări de bază de cod cu Pig și Hive.
În afară de aceasta, veți afla despre bibliotecile Spark disponibile pe care le puteți utiliza cu clusterele Hadoop, în plus față de diferitele opțiuni pentru a rula joburi ML deasupra unui cluster Hadoop. Cu acest curs LinkedIn, puteți obține administrarea Hadoop, administrarea bazei de date, dezvoltarea bazei de date și MapReduce.
LinkedIn vă oferă un certificat care poate fi partajat pe care îl puteți prezenta în profilul dvs. LinkedIn la finalizarea cursului. De asemenea, îl puteți descărca și partaja potențialilor angajatori.
Fundamentele
Aflați elementele fundamentale ale Big Data de la edX pentru a înțelege modul în care această tehnologie generează schimbarea în organizații și tehnici și instrumente importante, cum ar fi algoritmii PageRank și data mining. Acest curs vă este oferit de Universitatea din Adelaide și peste 41.000 de persoane s-au înscris deja la el.
Se înscrie în programul MicroMasters, iar durata sa este de 10 săptămâni cu 8-10 ore de efort în fiecare săptămână. Iar cursul este GRATUIT. Cu toate acestea, dacă doriți să obțineți un certificat la finalizare, trebuie să plătiți aproximativ 199 USD pentru el. Necesită cunoștințe de nivel mediu a subiectului și este auto-ritmat în funcție de comoditatea dvs.
Dacă doriți să urmați un program MicroMasters în Big data, ei vă sfătuiesc să finalizați Computation Thinking & Big Data și Programare pentru Data Science înainte de a începe acest curs. Vă vor învăța importanța Big Data, provocările cu care se confruntă companiile în timp ce analizează date mari și cum Big Data rezolvă problema.
Spre final, veți înțelege diverse aplicații Big Data în cercetare și industrii.
Inginer de date
Cursul de Inginerie a datelor de la Udacity deschide noi oportunități pentru cariera ta în știința datelor. Durata estimată a acestui curs este de 5 luni, cu 5-10 ore de efort în fiecare săptămână.
Acestea necesită să aveți un nivel intermediar de înțelegere a SQL și Python. În acest curs, veți învăța cum să construiți un Data Lake și un depozit de date, modele de date cu Cassandra și PostgreSQL, să lucrați cu seturi de date uriașe folosind Spark și automatizarea conductei de date utilizând Apache Airflow.
Spre sfârșitul acestui curs, îți vei folosi abilitățile prin finalizarea cu succes a unui proiect capstone.
YouTube
Edureka oferă cursul video complet Big Data și Hadoop pe YouTube.
Cat de tare e asta?
Îl puteți accesa oricând, oriunde și fără niciun cost implicat.
Acest videoclip cu curs complet vă ajută să învățați și să înțelegeți aceste concepte în detaliu. Cursul este excelent atât pentru începători, cât și pentru profesioniștii cu experiență care doresc să-și stăpânească abilitățile în Hadoop.
Videoclipul acoperă introducerea Big Data, problemele asociate, cazurile de utilizare, Big Data Analytics și etapele și tipurile acesteia. În continuare, explică Apache Hadoop și arhitectura sa; HDFS și replicarea acestuia, blocuri de date, mecanism de citire/scriere; DataNode și NameNode, punct de control și NameNode secundar.
Veți afla apoi despre MapReduce, fluxul de lucru, programul său de numărare a cuvintelor, YARN și arhitectura sa. De asemenea, explică Sqoop, Flume, Pig, Hive, HBase, secțiunile de cod, memoria cache distribuită și multe altele. În ultima oră a videoclipului, veți afla lucruri despre inginerii Big Data, abilitățile, responsabilitățile lor, calea de învățare și cum să deveniți unul. Videoclipul se termină cu câteva întrebări de interviu care vă pot ajuta să rezolvați interviurile în timp real.
Concluzie
Viitorul științei datelor pare să fie strălucitor și, prin urmare, face o carieră bazată pe acesta. Big Data și Hadoop sunt două dintre cele mai utilizate tehnologii în organizațiile de pe tot globul. Și, prin urmare, cererea este mare pentru locuri de muncă în aceste domenii.
Dacă te interesează, urmează un curs în oricare dintre resursele pe care tocmai le-am menționat și pregătește-te să obții un loc de muncă profitabil.
Toate cele bune! 👍