Із кожним днем збільшується обсяг даних, такі технології, як Big Data і Apache Hadoop, набувають величезної популярності.
І, здається, воно не зменшується, принаймні найближчим часом.
У звіті йдеться, що станом на 2018 рік ринок аналізу великих даних оцінюється в 37,34 мільярда доларів США, і він зростає на 12,3% CAGR і досягне 105,08 мільярда доларів до 2027 року з 2019 по 2027 роки.
Сучасний діловий світ більше зосереджений на клієнтах із персоналізованим обслуговуванням і плідною взаємодією. Hadoop має силу вирішувати складні проблеми, з якими стикається бізнес, і може подолати недоліки традиційних підходів; отже, вище усиновлення.
Ось чому навчання цим навичкам може змінити вашу кар’єру та допомогти отримати роботу мрії, про яку ви таємно молитеся!
Але чи знайомі ви з Big Data та Hadoop і як вони приносять користь бізнесу?
Не хвилюйтеся, якщо ваша відповідь ні.
Тому що в цій статті ми спочатку розберемося з концепціями великих даних і Hadoop, а потім розглянемо деякі хороші ресурси, де ви можете навчитися цим навичкам.
Давайте розпочнемо!
Apache Hadoop і Big Data: що це?
Великі дані
Великі дані стосуються колекції складних і великих наборів даних, які важко обробити та зберегти за допомогою традиційних методів або керування базами даних. Це обширна тема, яка включає в себе різні рамки, техніки та інструменти.
Великі дані – це дані, які виробляють різні програми та пристрої, такі як «чорна скринька», транспорт, пошукова система, фондова біржа, електромережі, соціальні мережі та список можна продовжувати.
Різні процеси, включені у великі дані, включають збір, зберігання, кураторство, обмін, пошук, передачу, візуалізацію та аналіз даних. Існує три формати великих даних: структуровані дані, неструктуровані дані та напівструктуровані дані.
Переваги великих даних:
- Підвищує ефективність організації, скорочуючи додаткові витрати
- Допомагає адаптувати ваші пропозиції на основі потреб, запитів, переконань і переваг клієнтів для кращих продажів і брендингу
- Переконайтесь, що найняті відповідні працівники
- Призводить до кращого прийняття рішень
- Підживлює інновації глибшими знаннями
- Поліпшення охорони здоров’я, освіти та ін
- Оптимізація цін на ваші товари та послуги
Apache Hadoop
Apache Hadoop — це платформа програмного забезпечення з відкритим кодом, яку організації використовують для зберігання великої кількості даних і виконання обчислень. Основою цього фреймворку є Java разом із певними власними кодами на C та сценаріями оболонки.
Apache Software Foundation розробила Hadoop у 2006 році. Це, по суті, інструмент для обробки великих даних і підвищення значущості для отримання більшого доходу та отримання інших переваг. Це означає, що екосистема Hadoop має можливість обробляти великі дані, і ось як вони пов’язані, якщо вам цікаво.
Різними компонентами екосистеми Hadoop є TEZ, Storm, Mahout, MapReduce тощо. Hadoop є доступним, але дуже масштабованим, гнучким і включає відмовостійкість у список цінних функцій. Ось чому його впровадження швидко зростає.
Переваги Hadoop:
- Можливість розподіленого зберігання та обробки величезних обсягів даних
- Швидша та висока обчислювальна потужність
- Висока відмовостійкість, оскільки обробка даних захищена від апаратних збоїв. Навіть якщо вузол виходить з ладу, завдання автоматично перенаправляється на інші вузли, гарантуючи, що обчислення ніколи не збій.
- Це дозволяє легко масштабувати вашу систему, щоб обробляти більше даних, додаючи більше вузлів.
- Гнучкість зберігання будь-якої кількості даних, а потім використання їх як завгодно
- Оскільки Hadoop є безкоштовним фреймворком із відкритим вихідним кодом, ви заощаджуєте багато грошей порівняно з корпоративним рішенням.
Як підприємства впроваджують великі дані та Hadoop?
Hadoop і Big Data мають чудові ринкові перспективи в різних галузевих вертикалях. У цю цифрову епоху нові технології створюють мільярди й трильйони даних. І ці технології є ефективними для зберігання цих масивних даних та їх обробки, щоб підприємства могли розвиватися ще більше.
Від електронної комерції, засобів масової інформації, телекомунікацій і банківської справи до охорони здоров’я, уряду та транспорту – промисловість виграє від аналітики даних; отже, впровадження Hadoop і Big Data стрімко зростає.
Але як?
Подивіться на деякі галузі та те, як вони впроваджують великі дані.
- Медіа, комунікація та розваги: компанії використовують Hadoop і Big Data Analytics для аналізу поведінки клієнтів. Вони використовують аналіз, щоб відповідним чином обслуговувати своїх клієнтів і адаптувати контент відповідно до цільової аудиторії.
- Освіта: компанії в освітньому секторі використовують технології для відстеження поведінки учнів та їхнього прогресу з часом. Вони також використовують його для відстеження ефективності викладачів або викладачів на основі предмета, кількості студентів, їх прогресу тощо.
- Охорона здоров’я: заклади використовують аналітику та візуалізацію громадської охорони здоров’я, щоб відстежувати поширення хвороби та швидше вживати активних заходів.
- Банківська справа. Великі банки, роздрібні трейдери та фірми з управління фондами використовують Hadoop для вимірювання настроїв, передторговельної аналітики, прогнозної аналітики, соціальної аналітики, журналів аудиту тощо.
Кар’єрні можливості в Hadoop і Big data
За словами IBM, наука про дані є вимогливою кар’єрою, яка продовжить розвиватися. Тільки ІТ, фінанси та страхування вимагають близько 59% спеціалістів із обробки даних.
Деякі з прибуткових навичок, які користуються великим попитом, це Apache Hadoop, Apache Spark, інтелектуальний аналіз даних, машинне навчання, MATLAB, SAS, R, візуалізація даних і програмування загального призначення.
Ви можете шукати такі профілі роботи, як:
- аналітик даних
- Data Scientist
- Архітектор великих даних
- Інженер даних
- Адміністратор Hadoop
- Розробник Hadoop
- Розробник програмного забезпечення
IBM також прогнозує, що професіонали, які володіють навичками Apache Hadoop, можуть отримувати середню зарплату близько 113 258 доларів США.
Здається, мотивація?
Давайте почнемо досліджувати деякі з хороших ресурсів, з яких ви можете вивчити великі дані та Hadoop і скерувати свій професійний шлях в успішному напрямку.
Архітектор великих даних
Магістерська програма Big Data Architect від Edureka допоможе вам навчитися володіти системами та інструментами, які використовують експерти з Big Data. Ця магістерська програма охоплює навчання на Apache Hadoop, Spark stack, Apache Kafka, Talend і Cassandra. Це обширна програма, що включає 9 курсів і понад 200 годин інтерактивного навчання.
Вони розробили навчальну програму шляхом ретельного дослідження понад 5000 описів посад у всьому світі. Тут ви навчитеся таким навичкам, як YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib та інші 5 навичок.
У вас є кілька варіантів пройти курс, як вам зручно, наприклад, вранці, ввечері, у вихідні чи будні. Вони також дають вам можливість змінювати класи на іншу групу, і після завершення ви отримуєте елегантний сертифікат. Вони надають вам довічний доступ до всього вмісту курсу, включаючи посібники зі встановлення, тести та презентації.
Hadoop Basic
Вивчайте основи великих даних і Hadoop від Whizlabs, щоб розвивати свої навички та використовувати захоплюючі можливості.
Курс охоплює такі теми, як вступ до великих даних, аналіз і потокове передавання даних, Hadoop у хмарі, моделі даних, демонстрація встановлення Hadoop, демонстрація Python, демонстрація Hadoop і GCP, а також демонстрація Python із Hadoop. Цей курс містить 3+ години відео, розділених на 8 лекцій, які охоплюють теми, як пояснено вище.
Вони надають вам необмежений доступ до вмісту курсу на різних пристроях, включаючи Mac, ПК, Android та iOS, а також чудову підтримку клієнтів. Щоб розпочати цей курс, ви повинні мати попередні глибокі знання кількох мов програмування залежно від їх ролі. Після завершення програми та перегляду 100% відео вам видадуть підписаний сертифікат курсу.
Для початківців
Udemy отримав курс Big Data & Hadoop для початківців, щоб вивчити основи Big Data і Hadoop разом із HDFS, Hive, Pig і MapReduce шляхом проектування конвеєрів. Вони також навчать вас технологічним тенденціям, ринку великих даних, тенденціям зарплат і різним посадам у цій галузі.
Ви зрозумієте Hadoop, як він працює, його складну архітектуру, компоненти та встановлення у вашій системі. Курс розповідає, як можна використовувати Pig, Hive і MapReduce для аналізу масивних наборів даних. Окрім прикладів сценаріїв і наборів даних, вони також надають демонстраційні ролики для запитів Hive, Pig і команд HDFS.
У цьому курсі ви дізнаєтеся, як самостійно писати коди в Pig and Hive для обробки великих обсягів даних і проектування конвеєрів даних. Вони також навчають сучасній архітектурі даних або озеру даних і допомагають вам попрактикуватися у використанні наборів великих даних. Щоб розпочати курс, вам потрібні базові знання SQL, а якщо ви знаєте RDBMS, це ще краще.
Спеціалізація
Пройдіть спеціалізацію Big Data на Coursera, щоб вивчити основні методи Big Data, запропоновані Університетом Каліфорнії в Сан-Дієго (UCSanDiego) у 6 простих курсах.
І найприємніше – записатися на нього можна безкоштовно. У цьому курсі ви можете отримати такі навички, як Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, модель даних, керування даними, Splunk, моделювання даних та основи машинного навчання, окрім великих даних.
Спеціалізація допоможе вам приймати кращі бізнес-рішення, розуміючи, як організовувати великі дані, аналізувати та інтерпретувати їх. З його допомогою ви зможете застосувати своє розуміння проблем і питань реального світу.
Він включає практичний проект, який вам потрібно завершити, щоб успішно завершити спеціалізацію та отримати сертифікат, яким можна поділитися з вашими потенційними роботодавцями та професійною мережею.
Спеціалізація вимагає близько 8 місяців для завершення та включає гнучкий графік. Вам не потрібні будь-які попередні знання чи досвід, щоб розпочати курс. Субтитри до лекції доступні 15 мовами, зокрема англійською, гінді, арабською, російською, іспанською, китайською, корейською тощо.
Hadoop Framework
Подібно до вищезазначеного, цей курс – UCSanDiego пропонує платформу Hadoop і структуру додатків від Coursera. Він призначений для професіоналів-початківців або програмістів, які хочуть зрозуміти основні інструменти, необхідні для збору й аналізу даних великими фрагментами.
Навіть без попереднього досвіду ви можете ознайомитися з фреймворками Apache Hadoop і Spark на прикладах. Вони навчать вас основним процесам і компонентам програмного стеку Hadoop, архітектурі та процесу виконання.
Викладач також дасть вам завдання, щоб дізнатися, як науковці з даних застосовують такі важливі методи та концепції, як MapReduce, для вирішення проблем із великими даними. Наприкінці курсу ви отримаєте такі навички, як Python, Apache Hadoop і Spark, а також MapReduce.
Курс 100% онлайн, триває близько 26 годин, включає сертифікат, яким можна поділитися, і гнучкі терміни, а відеозаписи доступні 12 мовами.
Освоєння Hadoop
Отримайте виняткову інформацію про бізнес, прочитавши книгу «Опанування Hadoop 3» Чанчала Сінгха та Маніша Кумара. Це повний посібник, який допоможе вам освоїти найновіші концепції Hadoop 3 і доступний на Amazon.
Ця книга допоможе вам зрозуміти нові можливості та функції Hadoop 3, обробляти та обробляти дані за допомогою YARN, MapReduce та інших відповідних інструментів. Це також допоможе вам відточити свої навички роботи з Hadoop 3 і використовувати отримані знання в реальних сценаріях і кодах.
Він покаже вам, як Hadoop працює в його основі, і ви вивчите складні концепції багатьох інструментів, зрозумієте, як можна захистити свій кластер, і знайдете рішення. За допомогою цього посібника ви можете вирішити типові проблеми, зокрема як ефективно використовувати Kafka, надійність систем доставки повідомлень, розробити низьку затримку та обробляти величезні обсяги даних.
Наприкінці книги ви зможете отримати глибоке уявлення про розподілені обчислення за допомогою Hadoop 3, створити програми корпоративного рівня за допомогою Flick, Spark тощо, розробити високопродуктивні та масштабовані конвеєри даних Hadoop.
Вивчення Hadoop
LinkedIn є чудовим місцем для розвитку вашої професійної мережі та вдосконалення ваших знань і навичок.
Цей 4-годинний курс охоплює введення в Hadoop, основні файлові системи з Hadoop, MapReduce, механізм обробки, інструменти програмування та бібліотеки Hadoop. Ви дізнаєтеся, як налаштувати його середовище розробки, оптимізувати та запускати завдання MapReduce, створювати робочі процеси для планування завдань і базові кодові запити за допомогою Pig і Hive.
Крім того, ви дізнаєтеся про доступні бібліотеки Spark, які можна використовувати з кластерами Hadoop, а також про різні варіанти виконання завдань ML поверх кластера Hadoop. За допомогою цього курсу LinkedIn ви зможете отримати адміністрування Hadoop, адміністрування баз даних, розробку баз даних і MapReduce.
LinkedIn надає вам спільний сертифікат, який ви можете продемонструвати у своєму профілі LinkedIn після завершення курсу. Ви також можете завантажити його та поділитися з потенційними роботодавцями.
основи
Вивчіть основи великих даних від edX, щоб зрозуміти, як ця технологія сприяє змінам в організаціях, а також важливі методи й інструменти, такі як алгоритми PageRank і аналіз даних. Цей курс пропонує вам Університет Аделаїди, і на нього вже зареєструвалося понад 41 тисяча людей.
Він входить до програми MicroMasters, і його тривалість становить 10 тижнів з 8-10 годинами зусиль щотижня. І курс БЕЗКОШТОВНИЙ. Однак, якщо ви хочете отримати сертифікат після завершення, вам потрібно буде заплатити за нього близько 199 доларів США. Він вимагає середнього рівня знань з предмету та складається самостійно відповідно до вашої зручності.
Якщо ви хочете продовжити програму MicroMasters з великих даних, вони радять вам завершити обчислювальне мислення та великі дані та програмування для науки про дані, перш ніж почати цей курс. Вони навчать вас важливості великих даних, викликам, з якими стикаються компанії під час аналізу великих даних, і тому, як великі дані вирішують проблему.
Наприкінці ви зрозумієте різні програми великих даних у дослідженнях і промисловості.
Інженер даних
Курс Data Engineering від Udacity відкриває нові можливості для вашої кар’єри в галузі даних. Орієнтовна тривалість цього курсу становить 5 місяців, з 5-10 годинами зусиль щотижня.
Вони вимагають від вас середнього рівня розуміння SQL і Python. У цьому курсі ви дізнаєтесь, як створити Data Lake і сховище даних, моделі даних за допомогою Cassandra та PostgreSQL, працювати з величезними наборами даних за допомогою Spark та автоматизувати конвеєр даних за допомогою Apache Airflow.
Наприкінці цього курсу ви використаєте свої навички, успішно завершивши завершальний проект.
YouTube
Edureka пропонує повний відеокурс Big Data & Hadoop на YouTube.
Як це круто?
Ви можете отримати до нього доступ у будь-який час, у будь-якому місці та без будь-яких витрат.
Це відео з повним курсом допоможе вам детально вивчити та зрозуміти ці концепції. Курс чудово підходить як новачкам, так і досвідченим професіоналам, які бажають опанувати свої навички роботи з Hadoop.
Відео розповідає про вступ у великі дані, пов’язані проблеми, випадки використання, аналітику великих даних, а також її етапи та типи. Далі пояснюється Apache Hadoop і його архітектура; HDFS та її реплікація, блоки даних, механізм читання/запису; DataNode і NameNode, контрольні точки та вторинний NameNode.
Потім ви дізнаєтесь про MapReduce, робочий процес, програму підрахунку слів, YARN та її архітектуру. Він також пояснює Sqoop, Flume, Pig, Hive, HBase, розділи коду, розподілений кеш тощо. В останню годину відео ви дізнаєтесь про інженерів великих даних, їхні навички, обов’язки, шлях навчання та те, як ними стати. Відео закінчується деякими запитаннями для інтерв’ю, які можуть допомогти вам зламати інтерв’ю в реальному часі.
Висновок
Майбутнє науки про дані здається світлим, тому на його основі будується кар’єра. Великі дані та Hadoop є двома найбільш використовуваними технологіями в організаціях по всьому світу. А отже, попит на роботу в цих сферах великий.
Якщо вас це цікавить, пройдіть курс будь-якого з ресурсів, які я щойно згадав, і готуйтеся отримати прибуткову роботу.
Все найкраще! 👍