10 καλοί πόροι για να μάθετε μεγάλα δεδομένα και Hadoop

Με τον αυξανόμενο όγκο δεδομένων κάθε μέρα, τεχνολογίες όπως το Big Data και το Apache Hadoop κερδίζουν τεράστια δημοτικότητα.

Και δεν φαίνεται να μειώνεται, όχι τουλάχιστον σύντομα.

Μια έκθεση αναφέρει ότι η αγορά του Big Data Analytics αποτιμάται στα 37,34 δισεκατομμύρια δολάρια από το 2018 και αυξάνεται με CAGR 12,3% και θα φτάσει τα 105,08 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2027 από το 2019-2027.

Ο σημερινός επιχειρηματικός κόσμος εστιάζει περισσότερο στους πελάτες με εξατομικευμένες υπηρεσίες και γόνιμες αλληλεπιδράσεις. Το Hadoop έχει τη δύναμη να επιλύει τις περίπλοκες προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι επιχειρήσεις και μπορεί να ξεπεράσει τις αδυναμίες των παραδοσιακών προσεγγίσεων. ως εκ τούτου, η υψηλότερη υιοθεσία.

Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο η εκμάθηση αυτών των δεξιοτήτων θα μπορούσε να μεταμορφώσει την καριέρα σας και να σας βοηθήσει να αποκτήσετε αυτή τη δουλειά των ονείρων για την οποία προσεύχεστε κρυφά!

Αλλά είστε εξοικειωμένοι με τα Big Data και το Hadoop και πώς ωφελούν τις επιχειρήσεις;

Μην ανησυχείτε αν η απάντησή σας είναι όχι.

Επειδή σε αυτό το άρθρο, θα κατανοήσουμε πρώτα τις έννοιες των Big Data & Hadoop και στη συνέχεια θα εξερευνήσουμε μερικούς από τους καλούς πόρους όπου μπορείτε να μάθετε αυτές τις δεξιότητες.

Ας αρχίσουμε!

Apache Hadoop και Big Data: Τι είναι αυτά;

Μεγάλα δεδομένα

Τα μεγάλα δεδομένα αναφέρονται σε μια συλλογή σύνθετων και μεγάλων συνόλων δεδομένων, τα οποία είναι δύσκολο να επεξεργαστούν και να αποθηκευτούν χρησιμοποιώντας παραδοσιακές μεθόδους ή διαχείριση βάσεων δεδομένων. Είναι ένα τεράστιο θέμα που περιλαμβάνει διάφορα πλαίσια, τεχνικές και εργαλεία.

Τα μεγάλα δεδομένα αποτελούν δεδομένα που παράγουν διαφορετικές εφαρμογές και συσκευές, όπως Black box, μεταφορά, μηχανή αναζήτησης, χρηματιστήριο, ηλεκτρικό δίκτυο, μέσα κοινωνικής δικτύωσης και η λίστα συνεχίζεται.

Οι διαφορετικές διαδικασίες που περιλαμβάνονται στα Big Data είναι η σύλληψη, η αποθήκευση, η επιμέλεια, η κοινή χρήση, η αναζήτηση, η μεταφορά, η οπτικοποίηση και η ανάλυση δεδομένων. Υπάρχουν τρεις μορφές μεγάλων δεδομένων: δομημένα δεδομένα, μη δομημένα δεδομένα και ημι-δομημένα δεδομένα.

Τα οφέλη των Big Data είναι:

  • Ενισχύει την οργανωτική αποτελεσματικότητα μειώνοντας παράλληλα τα επιπλέον έξοδα
  • Σας βοηθά να προσαρμόσετε τις προσφορές σας με βάση τις ανάγκες, τις απαιτήσεις, τις πεποιθήσεις και τις προτιμήσεις αγορών των πελατών για καλύτερες πωλήσεις και επωνυμία
  • Βεβαιωθείτε ότι προσλαμβάνονται οι κατάλληλοι υπάλληλοι
  • Αποτέλεσμα σε καλύτερη λήψη αποφάσεων
  • Ενισχύει την καινοτομία με βαθύτερες γνώσεις
  • Βελτίωση στον τομέα της υγείας, της εκπαίδευσης και άλλων τομέων
  • Βελτιστοποίηση τιμολόγησης για το προϊόν και τις υπηρεσίες σας

Apache Hadoop

Το Apache Hadoop είναι ένα πλαίσιο λογισμικού ανοιχτού κώδικα που χρησιμοποιούν οι οργανισμοί για την αποθήκευση δεδομένων σε μεγάλο όγκο και την εκτέλεση υπολογισμών. Η βάση αυτού του πλαισίου είναι η Java, μαζί με ορισμένους εγγενείς κώδικες σε σενάρια C και shell.

Το Ίδρυμα Λογισμικού Apache ανέπτυξε το Hadoop το 2006. Είναι βασικά ένα εργαλείο για την επεξεργασία μεγάλων δεδομένων και για να είναι πιο ουσιαστικό να δημιουργείτε περισσότερα έσοδα και να αποκομίζετε άλλα οφέλη. Υπονοεί ότι το οικοσύστημα του Hadoop έχει την ικανότητα να λύνει Big Data και έτσι σχετίζονται, σε περίπτωση που αναρωτιέστε.

Τα διάφορα στοιχεία του οικοσυστήματος Hadoop είναι τα TEZ, Storm, Mahout, MapReduce κ.λπ. Το Hadoop είναι προσιτό αλλά εξαιρετικά επεκτάσιμο, ευέλικτο και περιλαμβάνει την ανοχή σφαλμάτων στη λίστα με τα βραβευμένα χαρακτηριστικά του. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο η υιοθέτησή του αυξάνεται ραγδαία.

Τα οφέλη του Hadoop είναι:

  • Η δυνατότητα αποθήκευσης και επεξεργασίας τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων με κατανεμημένο τρόπο
  • Ταχύτερη και υψηλή υπολογιστική ισχύς
  • Μεγάλη ανοχή σφαλμάτων, καθώς η επεξεργασία δεδομένων προστατεύεται από αστοχία υλικού. Ακόμα κι αν ένας κόμβος αποτύχει, η εργασία ανακατευθύνεται αυτόματα σε άλλους κόμβους, διασφαλίζοντας ότι ο υπολογισμός δεν θα αποτύχει ποτέ.
  • Σας επιτρέπει να κλιμακώνετε εύκολα το σύστημά σας για να αντιμετωπίσετε περισσότερα δεδομένα προσθέτοντας περισσότερους κόμβους.
  • Η ευελιξία να αποθηκεύετε οποιαδήποτε ποσότητα δεδομένων και στη συνέχεια να τα χρησιμοποιείτε όπως θέλετε
  • Καθώς το Hadoop είναι ένα δωρεάν πλαίσιο ανοιχτού κώδικα, εξοικονομείτε πολλά χρήματα σε σύγκριση με μια επιχειρηματική λύση.

Πώς υιοθετούν οι επιχειρήσεις τα Big Data και Hadoop;

Το Hadoop και το Big Data έχουν εξαιρετικές προοπτικές αγοράς σε διαφορετικούς κλάδους της βιομηχανίας. Σε αυτήν την ψηφιακή εποχή, παράγονται δισεκατομμύρια και τρισεκατομμύρια δεδομένα με αναδυόμενες τεχνολογίες. Και αυτές οι τεχνολογίες είναι αποτελεσματικές για την αποθήκευση αυτών των τεράστιων δεδομένων και την επεξεργασία τους, ώστε οι επιχειρήσεις να μπορούν να αναπτυχθούν ακόμη περισσότερο.

  Πώς να προσθέσετε χειροκίνητα το παιχνίδι στο GeForce Experience

Από το ηλεκτρονικό εμπόριο, τα μέσα ενημέρωσης, τις τηλεπικοινωνίες και τις τράπεζες μέχρι την υγειονομική περίθαλψη, την κυβέρνηση και τις μεταφορές, οι βιομηχανίες έχουν επωφεληθεί από την ανάλυση δεδομένων. Ως εκ τούτου, η υιοθέτηση των Hadoop και Big Data εκτοξεύεται στα ύψη.

Αλλά πως?

Κοιτάξτε μερικές από τις βιομηχανίες και πώς εφαρμόζουν τα Big Data.

  • Μέσα, επικοινωνία και ψυχαγωγία: Οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν το Hadoop και το Big Data Analytics για να αναλύσουν τη συμπεριφορά των πελατών. Χρησιμοποιούν την ανάλυση για να εξυπηρετήσουν τους πελάτες τους ανάλογα και να προσαρμόσουν το περιεχόμενο με βάση το κοινό-στόχο τους.
  • Εκπαίδευση: οι επιχειρήσεις στον τομέα της εκπαίδευσης χρησιμοποιούν τις τεχνολογίες για να παρακολουθούν τη συμπεριφορά των μαθητών και την πρόοδό τους με την πάροδο του χρόνου. Το χρησιμοποιούν επίσης για να παρακολουθούν την απόδοση των εκπαιδευτών ή των δασκάλων με βάση το αντικείμενο, τον αριθμό των μαθητών και την πρόοδό τους κ.λπ.
  • Υγειονομική περίθαλψη: Τα ιδρύματα χρησιμοποιούν πληροφορίες για τη δημόσια υγεία και οπτικοποιούν για να παρακολουθούν την εξάπλωση της νόσου και να εργάζονται για ενεργά μέτρα νωρίτερα.
  • Τραπεζικές εργασίες: Οι μεγάλες τράπεζες, οι έμποροι λιανικής και οι εταιρείες διαχείρισης κεφαλαίων αξιοποιούν το Hadoop για τη μέτρηση του συναισθήματος, τις αναλύσεις πριν από τη συναλλαγή, τις προγνωστικές αναλύσεις, τις κοινωνικές αναλύσεις, τις διαδρομές ελέγχου κ.λπ.

Ευκαιρίες καριέρας σε Hadoop και Big data

Σύμφωνα με την IBM, η επιστήμη δεδομένων είναι μια απαιτητική καριέρα που θα συνεχίσει να αυξάνεται. Η πληροφορική, τα οικονομικά και η ασφάλιση από μόνα τους απαιτούν περίπου το 59% των επιστημόνων δεδομένων.

Μερικές από τις προσοδοφόρες δεξιότητες που έχουν υψηλή ζήτηση είναι το Apache Hadoop, το Apache Spark, η εξόρυξη δεδομένων, η μηχανική μάθηση, το MATLAB, το SAS, το R, η οπτικοποίηση δεδομένων και ο προγραμματισμός γενικού σκοπού.

Μπορείτε να ακολουθήσετε προφίλ εργασίας όπως:

  • Αναλυτής δεδομένων
  • Επιστήμονας Δεδομένων
  • Αρχιτέκτονας Big Data
  • Μηχανικός Δεδομένων
  • Hadoop Admin
  • Προγραμματιστής Hadoop
  • Μηχανικός λογισμικού

Η IBM προβλέπει επίσης ότι οι επαγγελματίες με δεξιότητες Apache Hadoop μπορούν να λάβουν μέσο μισθό περίπου 113.258 $.

Φαίνεται σαν κίνητρο;

Ας ξεκινήσουμε να εξερευνούμε μερικούς από τους καλούς πόρους από τους οποίους μπορείτε να μάθετε Big Data και Hadoop και να καθοδηγήσετε την επαγγελματική σας πορεία σε μια επιτυχημένη κατεύθυνση.

Αρχιτέκτονας Big Data

Το πρόγραμμα Big Data Architect Masters της Edureka σάς βοηθά να γίνετε ικανοί στα συστήματα και τα εργαλεία που χρησιμοποιούν οι ειδικοί στα Big Data. Αυτό το μεταπτυχιακό πρόγραμμα καλύπτει εκπαίδευση σε Apache Hadoop, Spark stack, Apache Kafka, Talend και Cassandra. Πρόκειται για ένα εκτενές πρόγραμμα, που περιλαμβάνει 9 μαθήματα και 200+ ώρες διαδραστικής εκμάθησης.

Έχουν σχεδιάσει το πρόγραμμα σπουδών με ενδελεχή έρευνα σε περισσότερες από 5.000 παγκόσμιες περιγραφές θέσεων εργασίας. Εδώ, θα μάθετε δεξιότητες όπως YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib και άλλες 5 δεξιότητες.

Έχετε πολλές επιλογές για να παρακολουθήσετε το μάθημα ανάλογα με την άνεσή σας, όπως πρωί, βράδυ, Σαββατοκύριακο ή καθημερινές. Σας δίνουν επίσης την ευελιξία να αλλάξετε τάξεις με άλλη παρτίδα και μετά την ολοκλήρωση, λαμβάνετε ένα κομψό πιστοποιητικό. Σας παρέχουν ισόβια πρόσβαση σε όλο το περιεχόμενο του μαθήματος, συμπεριλαμβανομένων οδηγών εγκατάστασης, κουίζ και παρουσιάσεων.

Hadoop Basic

Μάθετε Big data και βασικές αρχές Hadoop από το Whizlabs για να αναπτύξετε τις δεξιότητές σας και να αξιοποιήσετε συναρπαστικές ευκαιρίες.

Το μάθημα καλύπτει θέματα όπως εισαγωγή στα Big Data, ανάλυση και ροή δεδομένων, Hadoop στο cloud, μοντέλα δεδομένων, επίδειξη εγκατάστασης Hadoop, επίδειξη Python, επίδειξη Hadoop και GCP και επίδειξη Python με Hadoop. Αυτό το μάθημα περιέχει 3+ ώρες βίντεο χωρισμένα σε 8 διαλέξεις που καλύπτουν θέματα, όπως εξηγήθηκε παραπάνω.

Σας παρέχουν απεριόριστη πρόσβαση στο περιεχόμενο του μαθήματος σε διαφορετικές συσκευές, συμπεριλαμβανομένων Mac, PC, Android και iOS, εκτός από την εξαιρετική υποστήριξη πελατών. Για να ξεκινήσετε αυτό το μάθημα, πρέπει να έχετε εκ των προτέρων, βαθιά γνώση πολλών γλωσσών προγραμματισμού με βάση τον ρόλο τους. Μόλις ολοκληρώσετε το πρόγραμμα και παρακολουθήσετε 100% βίντεο, θα εκδώσουν ένα υπογεγραμμένο πιστοποιητικό μαθημάτων για εσάς.

Για αρχάριους

Η Udemy έλαβε το μάθημα Big Data & Hadoop for Beginners για να μάθει τα βασικά των Big Data και Hadoop μαζί με τα HDFS, Hive, Pig και MapReduce σχεδιάζοντας αγωγούς. Θα σας διδάξουν επίσης τις τάσεις της τεχνολογίας, την αγορά Big Data, τις τάσεις μισθών και διάφορους ρόλους εργασίας σε αυτόν τον τομέα.

  8 Καλύτερο λογισμικό διαχείρισης αρχείων καταγραφής για ταχύτερη αντιμετώπιση προβλημάτων

Θα κατανοήσετε το Hadoop, τον τρόπο λειτουργίας του, τις πολύπλοκες αρχιτεκτονικές, τα στοιχεία και την εγκατάστασή του στο σύστημά σας. Το μάθημα καλύπτει πώς μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τα Pig, Hive και MapReduce για να αναλύσετε τεράστια σύνολα δεδομένων. Παρέχουν επίσης επιδείξεις για ερωτήματα Hive, ερωτήματα Pig και εντολές HDFS εκτός από τα δείγματα σεναρίων και τα σύνολα δεδομένων τους.

Σε αυτό το μάθημα, θα μάθετε πώς να γράφετε μόνοι σας κώδικες στο Pig and Hive για να επεξεργάζεστε μεγάλες ποσότητες δεδομένων και να σχεδιάζετε σωλήνες δεδομένων. Διδάσκουν επίσης σύγχρονη αρχιτεκτονική δεδομένων ή Data Lake και σας βοηθούν να εξασκηθείτε στη χρήση συνόλων μεγάλων δεδομένων. Για να ξεκινήσετε το μάθημα, χρειάζεστε βασικές γνώσεις SQL, και αν γνωρίζετε RDBMS, είναι ακόμα καλύτερο.

Ειδίκευση

Ξεκινήστε την εξειδίκευση Big Data από την Coursera για να μάθετε τις θεμελιώδεις μεθόδους των Big Data που προσφέρονται από το Πανεπιστήμιο της Καλιφόρνια, Σαν Ντιέγκο (UCSanDiego) σε 6 απλά μαθήματα.

Και το καλύτερο – μπορείτε να εγγραφείτε σε αυτό δωρεάν. Σε αυτό το μάθημα, μπορείτε να αποκτήσετε δεξιότητες όπως Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, Data Model, διαχείριση δεδομένων, Splunk, μοντελοποίηση δεδομένων και βασικά στοιχεία μηχανικής μάθησης, εκτός από τα Big Data.

Η εξειδίκευση θα σας βοηθήσει να λάβετε βελτιωμένες επιχειρηματικές αποφάσεις κατανοώντας τον τρόπο οργάνωσης των Μεγάλων Δεδομένων, ανάλυσης και ερμηνείας τους. Με τη βοήθειά του, θα είστε σε θέση να εφαρμόσετε τις γνώσεις σας σε ζητήματα και ερωτήσεις του πραγματικού κόσμου.

Περιλαμβάνει ένα πρακτικό έργο που θα πρέπει να ολοκληρώσετε για να ολοκληρώσετε την εξειδίκευση με επιτυχία και να κερδίσετε την πιστοποίηση που μπορείτε να μοιραστείτε με τους υποψήφιους εργοδότες σας και ένα επαγγελματικό δίκτυο.

Η εξειδίκευση απαιτεί περίπου 8 μήνες για την ολοκλήρωση και περιλαμβάνει ένα ευέλικτο ωράριο. Δεν χρειάζεστε καμία προηγούμενη γνώση ή εμπειρία για να ξεκινήσετε με το μάθημα. Οι υπότιτλοι της διάλεξης είναι διαθέσιμοι σε 15 γλώσσες όπως Αγγλικά, Χίντι, Αραβικά, Ρωσικά, Ισπανικά, Κινέζικα, Κορεάτικα και άλλες.

Πλαίσιο Hadoop

Παρόμοια με τα παραπάνω, αυτό το μάθημα – UCSanDiego προσφέρει Hadoop Platform & Application Framework από την Coursera. Απευθύνεται σε αρχάριους επαγγελματίες ή προγραμματιστές που θέλουν να κατανοήσουν τα βασικά εργαλεία που χρειάζονται για τη συλλογή και ανάλυση δεδομένων σε μεγάλα κομμάτια.

Ακόμη και χωρίς προηγούμενη εμπειρία, μπορείτε να περπατήσετε μέσα από τα πλαίσια του Apache Hadoop και του Spark με πρακτικά παραδείγματα. Θα σας διδάξουν τις βασικές διαδικασίες και τα στοιχεία της στοίβας λογισμικού Hadoop, την αρχιτεκτονική και τη διαδικασία εκτέλεσης.

Ο εκπαιδευτής θα δώσει επίσης εργασίες για να σας καθοδηγήσει σχετικά με τον τρόπο με τον οποίο οι επιστήμονες δεδομένων εφαρμόζουν σημαντικές τεχνικές και έννοιες όπως το MapReduce για την επίλυση προβλημάτων Big Data. Στο τέλος του μαθήματος, θα αποκτήσετε δεξιότητες όπως Python, Apache Hadoop και Spark και MapReduce.

Το μάθημα είναι 100% online, διαρκεί περίπου 26 ώρες για να ολοκληρωθεί, περιλαμβάνει ένα κοινόχρηστο πιστοποιητικό και ευέλικτες προθεσμίες, ενώ οι υπότιτλοι βίντεο είναι διαθέσιμοι σε 12 γλώσσες.

Mastering Hadoop

Ξεκλειδώστε εξαιρετικές επιχειρηματικές γνώσεις διαβάζοντας το βιβλίο – Mastering Hadoop 3 των Chanchal Singh και Manish Kumar. Αυτός είναι ένας πλήρης οδηγός που σας βοηθά να κατακτήσετε τις πιο πρόσφατες έννοιες του Hadoop 3 και είναι διαθέσιμος στο Amazon.

Αυτό το βιβλίο θα σας βοηθήσει να κατανοήσετε τις νέες δυνατότητες και τις δυνατότητες του Hadoop 3, να συλλάβετε και να επεξεργαστείτε δεδομένα μέσω του YARN, του MapReduce και άλλων σχετικών εργαλείων. Θα σας βοηθήσει επίσης να βελτιώσετε τις δεξιότητές σας στο Hadoop 3 και να χρησιμοποιήσετε τις γνώσεις στα σενάρια και τους κώδικες πραγματικών περιπτώσεων.

Θα σας καθοδηγήσει τον τρόπο με τον οποίο λειτουργεί το Hadoop στον πυρήνα του και θα μελετήσετε εξελιγμένες έννοιες πολλαπλών εργαλείων, θα κατανοήσετε πώς μπορείτε να προστατεύσετε το σύμπλεγμα σας και θα ανακαλύψετε λύσεις. Με αυτόν τον οδηγό, μπορείτε να αντιμετωπίσετε τυπικά ζητήματα, όπως ο τρόπος αποτελεσματικής χρήσης του Kafka, η αξιοπιστία των συστημάτων παράδοσης μηνυμάτων, ο σχεδιασμός χαμηλής καθυστέρησης και η διαχείριση τεράστιων όγκων δεδομένων.

Στο τέλος του βιβλίου, μπορείτε να αποκτήσετε βαθιές γνώσεις σχετικά με τους κατανεμημένους υπολογιστές με το Hadoop 3, να δημιουργήσετε εφαρμογές σε εταιρικό επίπεδο χρησιμοποιώντας το Flick, το Spark και άλλα, να αναπτύξετε σωλήνες δεδομένων Hadoop υψηλής απόδοσης και κλιμάκωσης.

Εκμάθηση Hadoop

Το LinkedIn είναι ένα εξαιρετικό μέρος για να αναπτύξετε το επαγγελματικό σας δίκτυο και να βελτιώσετε τις γνώσεις και τις δεξιότητές σας.

  Πώς να εισαγάγετε σημειώσεις από το Google Keep στα Έγγραφα Google

Αυτό το 4ωρο μάθημα καλύπτει μια εισαγωγή στο Hadoop, τα βασικά συστήματα αρχείων με το Hadoop, το MapReduce, τη μηχανή επεξεργασίας, τα εργαλεία προγραμματισμού και τις βιβλιοθήκες Hadoop. Θα μάθετε πώς μπορείτε να ρυθμίσετε το περιβάλλον ανάπτυξής του, να βελτιστοποιήσετε και να εκτελέσετε εργασίες MapReduce, να δημιουργήσετε ροές εργασιών για τον προγραμματισμό εργασιών και βασικά ερωτήματα κώδικα με το Pig και το Hive.

Εκτός από αυτό, θα μάθετε για τις διαθέσιμες βιβλιοθήκες Spark που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε με τα συμπλέγματα Hadoop, εκτός από τις διάφορες επιλογές για την εκτέλεση εργασιών ML πάνω από ένα σύμπλεγμα Hadoop. Με αυτό το μάθημα του LinkedIn, μπορείτε να αποκτήσετε διαχείριση Hadoop, διαχείριση βάσεων δεδομένων, ανάπτυξη βάσεων δεδομένων και MapReduce.

Το LinkedIn σάς παρέχει ένα κοινόχρηστο πιστοποιητικό που μπορείτε να επιδείξετε στο προφίλ σας στο LinkedIn μετά την ολοκλήρωση του μαθήματος. Μπορείτε επίσης να το κατεβάσετε και να το μοιραστείτε με πιθανούς εργοδότες.

Βασικές αρχές

Μάθετε Big Data Fundamentals από το edX για να κατανοήσετε πώς αυτή η τεχνολογία οδηγεί στην αλλαγή σε οργανισμούς και σε σημαντικές τεχνικές και εργαλεία, όπως οι αλγόριθμοι PageRank και η εξόρυξη δεδομένων. Αυτό το μάθημα προσφέρεται σε εσάς από το Πανεπιστήμιο της Αδελαΐδας και πάνω από 41.000 άτομα έχουν ήδη εγγραφεί σε αυτό.

Εντάσσεται στο πρόγραμμα MicroMasters και η διάρκειά του είναι 10 εβδομάδες με 8-10 ώρες προσπάθειας κάθε εβδομάδα. Και το μάθημα είναι ΔΩΡΕΑΝ. Ωστόσο, εάν θέλετε να λάβετε ένα πιστοποιητικό μετά την ολοκλήρωση, θα πρέπει να πληρώσετε περίπου 199 $ για αυτό. Απαιτεί ενδιάμεσο επίπεδο γνώσης του αντικειμένου και είναι αυτορυθμισμένο σύμφωνα με την ευκολία σας.

Εάν θέλετε να ακολουθήσετε ένα πρόγραμμα MicroMasters στα μεγάλα δεδομένα, σας συμβουλεύουν να ολοκληρώσετε το Computation Thinking & Big Data and Programming for Data Science πριν ξεκινήσετε αυτό το μάθημα. Θα σας διδάξουν τη σημασία των Big Data, τις προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι εταιρείες κατά την ανάλυση μεγάλων δεδομένων και τον τρόπο με τον οποίο τα Big Data επιλύουν το πρόβλημα.

Προς το τέλος, θα κατανοήσετε διάφορες εφαρμογές Big Data στην έρευνα και τις βιομηχανίες.

Μηχανικός Δεδομένων

Το μάθημα Data Engineering από το Udacity ανοίγει νέες ευκαιρίες για την καριέρα σας στην επιστήμη δεδομένων. Η εκτιμώμενη διάρκεια αυτού του μαθήματος είναι 5 μήνες, με 5-10 ώρες προσπάθειας κάθε εβδομάδα.

Απαιτούν από εσάς να έχετε ένα ενδιάμεσο επίπεδο κατανόησης της SQL και της Python. Σε αυτό το μάθημα, θα μάθετε πώς να χτίζετε μια Data Lake και αποθήκη δεδομένων, μοντέλα δεδομένων με Cassandra και PostgreSQL, να εργάζεστε με τεράστια σύνολα δεδομένων χρησιμοποιώντας το Spark και αυτοματισμό αγωγών δεδομένων χρησιμοποιώντας Apache Airflow.

Προς το τέλος αυτού του μαθήματος, θα χρησιμοποιήσετε τις δεξιότητές σας ολοκληρώνοντας με επιτυχία ένα έργο οροφής.

YouTube

Η Edureka παρέχει το πλήρες μάθημα βίντεο Big Data & Hadoop στο YouTube.

Πόσο ωραίο είναι αυτό;

Μπορείτε να έχετε πρόσβαση σε αυτό οποιαδήποτε στιγμή, οπουδήποτε και χωρίς κανένα κόστος.

Αυτό το βίντεο πλήρους μαθήματος σάς βοηθά να μάθετε και να κατανοήσετε αυτές τις έννοιες λεπτομερώς. Το μάθημα είναι εξαιρετικό τόσο για αρχάριους όσο και για έμπειρους επαγγελματίες που θέλουν να κατακτήσουν τις δεξιότητές τους στο Hadoop.

Το βίντεο καλύπτει την εισαγωγή Big Data, σχετικά ζητήματα, περιπτώσεις χρήσης, Big Data Analytics και τα στάδια και τους τύπους τους. Στη συνέχεια, εξηγεί το Apache Hadoop και την αρχιτεκτονική του. HDFS και η αναπαραγωγή του, μπλοκ δεδομένων, μηχανισμός ανάγνωσης/εγγραφής. DataNode και NameNode, σημείο ελέγχου και δευτερεύον NameNode.

Στη συνέχεια θα μάθετε για το MapReduce, τη ροή εργασιών, το πρόγραμμα μέτρησης λέξεων, το YARN και την αρχιτεκτονική του. Εξηγεί επίσης Sqoop, Flume, Pig, Hive, HBase, ενότητες κώδικα, κατανεμημένη κρυφή μνήμη και πολλά άλλα. Την τελευταία ώρα του βίντεο, θα μάθετε πράγματα για τους Μηχανικούς Μεγάλων Δεδομένων, τις δεξιότητές τους, τις ευθύνες τους, την πορεία μάθησης και πώς να γίνετε. Το βίντεο τελειώνει με μερικές ερωτήσεις συνέντευξης που μπορεί να σας βοηθήσουν να διακόψετε τις συνεντεύξεις σε πραγματικό χρόνο.

συμπέρασμα

Το μέλλον της επιστήμης δεδομένων φαίνεται να είναι λαμπρό, και έτσι κάνει μια καριέρα βασισμένη σε αυτό. Το Big Data και το Hadoop είναι δύο από τις πιο χρησιμοποιούμενες τεχνολογίες σε οργανισμούς σε όλο τον κόσμο. Και ως εκ τούτου, η ζήτηση είναι υψηλή για θέσεις εργασίας σε αυτούς τους τομείς.

Αν σας ενδιαφέρει, ακολουθήστε ένα μάθημα σε οποιονδήποτε από τους πόρους που μόλις ανέφερα και προετοιμαστείτε να αποκτήσετε μια προσοδοφόρα δουλειά.

Τα καλύτερα! 👍