10 dobrých zdrojů, jak se naučit velká data a hadoop

autor:
Tweet
Share
Share
Pin

S rostoucím množstvím dat každý den získávají technologie jako Big Data a Apache Hadoop obrovskou popularitu.

A nezdá se, že by klesal, alespoň ne brzy.

Zpráva uvádí, že trh Big Data Analytics je od roku 2018 oceněn na 37,34 miliardy USD a roste s 12,3% CAGR a v letech 2019–2027 dosáhne 105,08 miliardy USD do roku 2027.

Dnešní obchodní svět se více zaměřuje na zákazníky s personalizovanými službami a plodnými interakcemi. Hadoop má sílu řešit složité výzvy, kterým podniky čelí, a dokáže překonat slabé stránky tradičních přístupů; tedy vyšší adopce.

To je důvod, proč učení těchto dovedností může změnit vaši kariéru a pomoci vám získat vysněnou práci, o kterou se tajně modlíte!

Ale znáte Big Data a Hadoop a jejich přínos pro podniky?

Nedělejte si starosti, pokud je vaše odpověď ne.

Protože v tomto článku nejprve porozumíme konceptům Big Data & Hadoop a poté prozkoumáme některé z dobrých zdrojů, kde se můžete těmto dovednostem naučit.

Začněme!

Apache Hadoop a Big Data: Co to je?

Velká data

Velká data označují sbírku složitých a rozsáhlých datových souborů, které je obtížné zpracovat a uložit pomocí tradičních metod nebo správy databází. Je to rozsáhlé téma, které zahrnuje různé rámce, techniky a nástroje.

Velká data představují data, která produkují různé aplikace a zařízení, jako je černá skříňka, doprava, vyhledávač, burza, rozvodná síť, sociální média a seznam pokračuje.

Různé procesy zahrnuté v Big Data jsou zachycování, ukládání, spravování, sdílení, vyhledávání, přenos, vizualizace a analýza dat. Existují tři formáty velkých dat: strukturovaná data, nestrukturovaná data a polostrukturovaná data.

Výhody Big Data jsou:

  • Zvyšuje efektivitu organizace a zároveň snižuje dodatečné náklady
  • Pomáhá vám přizpůsobit vaše nabídky na základě potřeb, požadavků, přesvědčení a nákupních preferencí zákazníků pro lepší prodej a branding
  • Zajistěte, aby byli přijati ti správní zaměstnanci
  • Výsledkem je lepší rozhodování
  • Podněcuje inovace hlubšími poznatky
  • Zlepšení ve zdravotnictví, školství a dalších sektorech
  • Optimalizace cen pro váš produkt a služby

Apache Hadoop

Apache Hadoop je open-source softwarový rámec, který organizace využívají k ukládání velkého množství dat a provádění výpočtů. Základem tohoto frameworku je Java spolu s určitými nativními kódy v C a skriptech shellu.

Nadace Apache Software Foundation vyvinula Hadoop v roce 2006. Je to v podstatě nástroj pro zpracování velkých dat a zvýšení smysluplnosti generování vyšších příjmů a získávání dalších výhod. Znamená to, že ekosystém Hadoop má schopnost řešit velká data, a proto spolu souvisí, pokud vás to zajímá.

Různé součásti ekosystému Hadoop jsou TEZ, Storm, Mahout, MapReduce atd. Hadoop je cenově dostupný, ale vysoce škálovatelný, flexibilní a zahrnuje odolnost proti chybám ve svém seznamu ceněných funkcí. To je důvod, proč jeho přijetí rychle roste.

Výhody Hadoop jsou:

  • Schopnost ukládat a zpracovávat obrovské množství dat distribuovaným způsobem
  • Rychlejší a vyšší výpočetní výkon
  • Velká odolnost proti chybám, protože zpracování dat je chráněno před selháním hardwaru. I když některý uzel selže, úloha je automaticky přesměrována na jiné uzly, což zajišťuje, že výpočetní systém nikdy neselže.
  • Umožňuje vám snadno škálovat systém tak, aby zpracovával více dat přidáním více uzlů.
  • Flexibilita ukládat libovolné množství dat a poté je používat, jak chcete
  • Protože Hadoop je bezplatný rámec s otevřeným zdrojovým kódem, ušetříte spoustu peněz ve srovnání s podnikovým řešením.

Jak podniky přijímají Big Data a Hadoop?

Hadoop a Big Data mají skvělé tržní vyhlídky v různých odvětvích. V tomto digitálním věku se pomocí nových technologií vytvářejí miliardy a biliony dat. A tyto technologie jsou efektivní pro ukládání těchto masivních dat a jejich zpracování, takže podniky mohou ještě více růst.

Od e-commerce, médií, telekomunikací a bankovnictví až po zdravotnictví, vládu a dopravu, průmyslová odvětví těží z analýzy dat; proto adopce Hadoop a Big Data raketově roste.

Ale jak?

Podívejte se na některá odvětví a na to, jak implementují velká data.

  • Média, komunikace a zábava: Firmy používají Hadoop a Big Data Analytics k analýze chování zákazníků. Používají analýzu k tomu, aby odpovídajícím způsobem sloužili svým zákazníkům a přizpůsobovali obsah na základě jejich cílového publika.
  • Vzdělávání: podniky ve vzdělávacím sektoru využívají technologie ke sledování chování studentů a jejich pokroku v průběhu času. Používají jej také ke sledování výkonu instruktorů nebo učitelů na základě předmětu, počtu studentů a jejich pokroku atd.
  • Zdravotní péče: Instituce využívají informace o veřejném zdraví a vizualizaci k tomu, aby sledovaly šíření nemocí a pracovaly na aktivních opatřeních dříve.
  • Bankovnictví: Velké banky, maloobchodní obchodníci a společnosti spravující fondy využívají Hadoop pro měření sentimentu, předobchodní analýzy, prediktivní analýzy, sociální analýzy, auditní záznamy atd.

Pracovní příležitosti v Hadoop a Big data

Podle IBM je datová věda náročnou kariérou, která bude stále přibývat. Samotné IT, finance a pojištění vyžadují přibližně 59 % datových vědců.

Některé z lukrativních dovedností, které jsou vysoce žádané, jsou Apache Hadoop, Apache Spark, dolování dat, strojové učení, MATLAB, SAS, R, vizualizace dat a programování pro všeobecné použití.

Můžete sledovat pracovní profily jako:

  • Datový analytik
  • Data Scientist
  • Big Data Architect
  • datový inženýr
  • Administrátor Hadoop
  • Hadoop Developer
  • Softwarový inženýr

IBM také předpovídá, že profesionálové s dovednostmi Apache Hadoop mohou získat průměrný plat kolem 113 258 $.

Vypadá to jako motivace?

Začněme prozkoumávat některé z dobrých zdrojů, kde se můžete naučit Big Data a Hadoop a vést svou profesní cestu úspěšným směrem.

Big Data Architect

Big Data Architect Masters Program od Edureky vám pomůže zdokonalit se v systémech a nástrojích, které odborníci na Big Data používají. Tento magisterský program pokrývá školení na Apache Hadoop, Spark stack, Apache Kafka, Talend a Cassandra. Jedná se o rozsáhlý program, který zahrnuje 9 kurzů a více než 200 interaktivních výukových hodin.

Navrhli učební osnovy na základě důkladného výzkumu více než 5 000 globálních popisů pracovních míst. Zde se naučíte dovednosti jako YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib a dalších 5 dovedností.

Máte několik možností, jak absolvovat kurz podle svého pohodlí, jako je ráno, večer, víkend nebo pracovní dny. Poskytují vám také flexibilitu při změně třídy s jinou dávkou a po dokončení získáte elegantní certifikát. Poskytují vám doživotní přístup k veškerému obsahu kurzu, včetně instalačních průvodců, kvízů a prezentací.

Hadoop Basic

Naučte se základy velkých dat a Hadoop od Whizlabs, abyste mohli rozvíjet své dovednosti a využít vzrušující příležitosti.

Kurz pokrývá témata jako úvod do Big Data, analýza a streamování dat, Hadoop v cloudu, datové modely, demo instalace Hadoop, demo Pythonu, demo Hadoop a GCP a demo Python s Hadoopem. Tento kurz obsahuje více než 3 hodiny videí rozdělených do 8 přednášek pokrývajících témata, jak je vysvětleno výše.

Poskytují vám neomezený přístup k obsahu kurzu na různých zařízeních, včetně Mac, PC, Android a iOS, a navíc skvělou zákaznickou podporu. Pro zahájení tohoto kurzu musíte mít předchozí hluboké znalosti několika programovacích jazyků na základě jejich role. Jakmile dokončíte program a zhlédnete 100% videa, vystaví vám podepsaný certifikát o kurzu.

Pro začátečníky

Udemy dostal kurz Big Data & Hadoop pro začátečníky, aby se naučil základy Big Data a Hadoop spolu s HDFS, Hive, Pig a MapReduce pomocí navrhování potrubí. Naučí vás také technologické trendy, trh s velkými daty, platové trendy a různé pracovní role v této oblasti.

Pochopíte Hadoop, jak funguje, jeho složité architektury, komponenty a instalaci na vašem systému. Kurz popisuje, jak můžete použít Pig, Hive a MapReduce k analýze masivních datových sad. Kromě ukázkových skriptů a datových sad poskytují také ukázky dotazů Hive, Pig queries a příkazů HDFS.

V tomto kurzu se naučíte, jak samostatně psát kódy v Pig and Hive pro zpracování velkého množství dat a navrhování datových kanálů. Učí také moderní datovou architekturu nebo Data Lake a pomohou vám procvičit používání sad velkých dat. Pro zahájení kurzu potřebujete základní znalosti SQL a pokud znáte RDBMS, je to ještě lepší.

Specializace

Začněte se specializací na velká data od Coursera a osvojte si základní metody Big Data nabízené Kalifornskou univerzitou v San Diegu (UCSanDiego) v 6 jednoduchých kurzech.

A to nejlepší – můžete se do něj zdarma přihlásit. V tomto kurzu můžete kromě Big Data získat dovednosti jako Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, Data Model, správa dat, Splunk, datové modelování a základy strojového učení.

Specializace vám pomůže dělat lepší obchodní rozhodnutí tím, že pochopíte, jak organizovat velká data, analyzovat je a interpretovat. S jeho pomocí budete schopni uplatnit své poznatky v reálných problémech a otázkách.

Zahrnuje praktický projekt, který byste museli dokončit, abyste úspěšně dokončili specializaci a získali certifikaci, kterou můžete sdílet s vašimi potenciálními zaměstnavateli a profesní sítí.

Dokončení specializace vyžaduje přibližně 8 měsíců a zahrnuje flexibilní rozvrh. Abyste mohli začít s kurzem, nepotřebujete žádné předchozí znalosti ani zkušenosti. Titulky přednášky jsou k dispozici v 15 jazycích, jako je angličtina, hindština, arabština, ruština, španělština, čínština, korejština a další.

Hadoop Framework

Podobně jako výše, tento kurz – UCSanDiego nabízí platformu Hadoop & Application Framework od Coursera. Je pro nováčky nebo programátory, kteří chtějí porozumět základním nástrojům potřebným ke sběru a analýze dat ve velkých částech.

I bez předchozích zkušeností si můžete projít frameworky Apache Hadoop a Spark s praktickými příklady. Naučí vás základní procesy a součásti softwarového zásobníku Hadoop, architekturu a proces provádění.

Instruktor vám také zadá úkoly, které vás provedou tím, jak datoví vědci používají důležité techniky a koncepty, jako je MapReduce, k řešení problémů s velkými daty. Na konci kurzu získáte dovednosti jako Python, Apache Hadoop a Spark a MapReduce.

Kurz je 100% online, jeho dokončení trvá přibližně 26 hodin, zahrnuje certifikát ke sdílení a flexibilní termíny a video titulky jsou k dispozici ve 12 jazycích.

Zvládnutí Hadoopu

Odhalte výjimečné obchodní postřehy čtením knihy – Mastering Hadoop 3 od Chanchal Singh a Manish Kumar. Toto je kompletní průvodce, který vám pomůže zvládnout nejnovější koncepty Hadoop 3 a je k dispozici na Amazonu.

Tato kniha vám pomůže pochopit nově zavedené možnosti a funkce Hadoop 3, omezovat a zpracovávat data prostřednictvím YARN, MapReduce a dalších relevantních nástrojů. Pomůže vám také zdokonalit své dovednosti v Hadoop 3 a využít poznatky v reálných scénářích a kódech.

Povede vás, jak Hadoop ve svém jádru funguje, a budete studovat sofistikované koncepty různých nástrojů, pochopíte, jak můžete chránit svůj cluster, a objevíte řešení. Pomocí této příručky můžete řešit typické problémy, včetně toho, jak efektivně používat Kafka, spolehlivost systémů doručování zpráv, navrhovat nízkou latenci a zvládat obrovské objemy dat.

Na konci knihy můžete získat hluboký přehled o distribuovaných počítačích s Hadoop 3, vytvářet aplikace na podnikové úrovni pomocí Flick, Spark a dalších, vyvíjet vysoce výkonné a škálovatelné datové kanály Hadoop.

Učení hadoopu

LinkedIn je skvělé místo, kde můžete rozšířit svou profesní síť a rozšířit své znalosti a dovednosti.

Tento 4hodinový kurz pokrývá úvod do Hadoopu, základních souborových systémů s Hadoopem, MapReduce, procesoru, programovacích nástrojů a knihoven Hadoop. Dozvíte se, jak můžete nastavit jeho vývojové prostředí, optimalizovat a spouštět úlohy MapReduce, vytvářet pracovní postupy pro plánování úloh a základní dotazy na kód pomocí Pig and Hive.

Kromě toho se dozvíte o dostupných knihovnách Spark, které můžete použít s clustery Hadoop, kromě různých možností spouštění úloh ML nad clusterem Hadoop. S tímto kurzem LinkedIn můžete získat administraci Hadoop, správu databází, vývoj databází a MapReduce.

LinkedIn vám poskytuje certifikát ke sdílení, který můžete po absolvování kurzu předvést na svém profilu LinkedIn. Můžete si jej také stáhnout a sdílet s potenciálními zaměstnavateli.

Základy

Naučte se základy Big Data od edX, abyste pochopili, jak tato technologie řídí změny v organizacích a důležité techniky a nástroje, jako jsou algoritmy PageRank a dolování dat. Tento kurz vám přináší University of Adelaide a již se do něj zapsalo přes 41 tisíc lidí.

Spadá pod MicroMasters Program a jeho délka je 10 týdnů s 8-10 hodinami úsilí každý týden. A kurz je ZDARMA. Pokud však chcete certifikát po dokončení získat, musíte za něj zaplatit přibližně 199 dolarů. Vyžaduje středně pokročilou znalost předmětu a řídí se vlastním tempem podle vašeho pohodlí.

Pokud chcete pokračovat v programu MicroMasters v oblasti velkých dat, doporučují vám před absolvováním tohoto kurzu dokončit Computation Thinking & Big Data a Programming for Data Science. Naučí vás důležitost velkých dat, problémy, kterým společnosti čelí při analýze velkých dat, a jak velká data řeší problém.

Na konci pochopíte různé aplikace Big Data ve výzkumu a průmyslu.

datový inženýr

Kurz Data Engineering od Udacity otevírá nové příležitosti pro vaši kariéru v oblasti datové vědy. Předpokládaná délka tohoto kurzu je 5 měsíců s 5-10 hodinami úsilí každý týden.

Vyžadují, abyste měli střední úroveň porozumění SQL a Pythonu. V tomto kurzu se naučíte, jak vybudovat Data Lake a datový sklad, datové modely s Cassandrou a PostgreSQL, práci s obrovskými datovými sadami pomocí Spark a automatizaci datového potrubí pomocí Apache Airflow.

Ke konci tohoto kurzu využijete své dovednosti úspěšným dokončením závěrečného projektu.

Youtube

Edureka poskytuje kurz Big Data & Hadoop na YouTube.

Jak skvělé to je?

Můžete k němu přistupovat kdykoli, kdekoli a bez jakýchkoli nákladů.

Toto video s celým kurzem vám pomůže naučit se tyto koncepty a podrobně jim porozumět. Kurz je skvělý jak pro začátečníky, tak pro zkušené profesionály, kteří si chtějí osvojit své dovednosti v Hadoopu.

Video pokrývá úvod do velkých dat, související problémy, případy použití, analýzu velkých dat a její fáze a typy. Dále vysvětluje Apache Hadoop a jeho architekturu; HDFS a jeho replikace, datové bloky, mechanismus čtení/zápisu; DataNode a NameNode, kontrolní bod a sekundární NameNode.

Poté se dozvíte o MapReduce, pracovním postupu, jeho programu pro počítání slov, YARN a jeho architektuře. Vysvětluje také Sqoop, Flume, Pig, Hive, HBase, sekce kódu, distribuovaná mezipaměť a další. V poslední hodině videa se dozvíte věci o Big Data Engineerech, jejich dovednostech, zodpovědnosti, studijní cestě a o tom, jak se jím stát. Video končí několika otázkami k rozhovoru, které vám mohou pomoci prolomit rozhovory v reálném čase.

Závěr

Budoucnost datové vědy se zdá být jasná, a tak si na ní vytváří kariéru. Big Data a Hadoop jsou dvě z nejpoužívanějších technologií v organizacích po celém světě. A proto je poptávka po pracovních místech v těchto oborech vysoká.

Pokud vás to zajímá, zúčastněte se kurzu některého ze zdrojů, které jsem právě zmínil, a připravte se na získání lukrativní práce.

Vše nejlepší! 👍