10 dobrych zasobów do nauki Big Data i Hadoop

Wraz z lawinowym wzrostem ilości danych, technologie takie jak Big Data i Apache Hadoop zyskują na znaczeniu i stają się coraz bardziej popularne.

Trend ten, jak się wydaje, utrzyma się na stałym poziomie, przynajmniej w najbliższym czasie.

Według raportów, wartość rynku analizy Big Data w 2018 roku wynosiła 37,34 miliarda dolarów, a przy rocznym tempie wzrostu na poziomie 12,3% (CAGR), szacuje się, że do 2027 roku osiągnie poziom 105,08 miliarda dolarów. Dane te obejmują okres od 2019 do 2027 roku.

Współczesne firmy coraz bardziej koncentrują się na personalizacji usług i tworzeniu wartościowych interakcji z klientami. Hadoop, dzięki swojej zdolności do rozwiązywania złożonych problemów, z którymi borykają się przedsiębiorstwa, oraz przezwyciężaniu ograniczeń tradycyjnych metod, zyskuje na popularności i jest coraz częściej wdrażany.

Dlatego właśnie nauka tych umiejętności może znacząco wpłynąć na rozwój Twojej kariery i pomóc Ci zdobyć wymarzoną pracę, o której być może po cichu marzysz!

Ale czy posiadasz wiedzę na temat Big Data i Hadoop oraz korzyści, jakie niosą one dla przedsiębiorstw?

Jeśli Twoja odpowiedź brzmi „nie”, nie ma powodu do obaw.

W tym artykule, na początek, przyjrzymy się koncepcjom Big Data i Hadoop, a następnie przedstawimy przydatne źródła, które pomogą Ci w nauce tych umiejętności.

Zaczynajmy zatem!

Apache Hadoop i Big Data: co to właściwie jest?

Big Data

Termin Big Data odnosi się do rozległych i złożonych zbiorów danych, których przetwarzanie i przechowywanie przy użyciu tradycyjnych metod lub systemów zarządzania bazami danych jest niezwykle trudne. Jest to szerokie zagadnienie obejmujące różnorodne frameworki, techniki i narzędzia.

Big Data to dane generowane przez różnorodne aplikacje i urządzenia, takie jak rejestratory lotu, systemy transportowe, wyszukiwarki internetowe, giełdy, sieci energetyczne, media społecznościowe i wiele innych. Lista jest naprawdę długa.

Procesy związane z Big Data obejmują m.in. przechwytywanie, przechowywanie, zarządzanie, udostępnianie, wyszukiwanie, przesyłanie, wizualizację i analizę danych. Big Data występuje w trzech formatach: dane ustrukturyzowane, dane nieustrukturyzowane oraz dane częściowo ustrukturyzowane.

Do korzyści płynących z Big Data zaliczamy:

• Wzrost efektywności organizacji przy jednoczesnym zmniejszeniu kosztów operacyjnych.
• Lepsze dopasowanie oferty do indywidualnych potrzeb, oczekiwań, przekonań i preferencji zakupowych klientów, co prowadzi do wzrostu sprzedaży i budowania silniejszej marki.
• Gwarancja zatrudniania odpowiednich pracowników na odpowiednich stanowiskach.
• Ulepszone procesy decyzyjne.
• Stymulacja innowacji poprzez dostarczanie dogłębnych analiz.
• Poprawa jakości w sektorach takich jak ochrona zdrowia, edukacja i innych.
• Optymalizacja cen produktów i usług.

Apache Hadoop

Apache Hadoop to platforma oprogramowania typu open source, wykorzystywana przez organizacje do magazynowania olbrzymich ilości danych oraz przeprowadzania zaawansowanych obliczeń. Została stworzona na bazie języka Java, przy wykorzystaniu niektórych natywnych bibliotek w C oraz skryptów powłoki.

Hadoop został opracowany przez Apache Software Foundation w 2006 roku. Jest to narzędzie dedykowane przetwarzaniu dużych zbiorów danych, a jego znaczenie rośnie, umożliwiając generowanie wyższych przychodów i innych korzyści. Ekosystem Hadoop jest zdolny do skutecznego rozwiązywania problemów związanych z Big Data, co wyjaśnia ich ścisły związek.

Komponenty ekosystemu Hadoop to m.in. TEZ, Storm, Mahout i MapReduce. Hadoop jest relatywnie niedrogi, a jednocześnie niezwykle skalowalny, elastyczny oraz odporny na awarie, co czyni go atrakcyjnym rozwiązaniem. Z tych powodów jego popularność gwałtownie rośnie.

Zalety Hadoopa:

• Możliwość składowania i przetwarzania ogromnych ilości danych w środowisku rozproszonym.
• Szybkość i duża moc obliczeniowa.
• Wysoka odporność na awarie, ponieważ przetwarzanie danych jest chronione przed awariami sprzętu. W przypadku awarii węzła, zadanie zostaje automatycznie przekierowane do innego, zapewniając ciągłość procesu.
• Umożliwia łatwą skalowalność systemu poprzez dodawanie kolejnych węzłów w celu obsługi większej ilości danych.
• Elastyczność w przechowywaniu danych w dowolnej ilości i późniejszym wykorzystaniu ich w dowolny sposób.
• Hadoop jako platforma typu open source pozwala na znaczne oszczędności finansowe w porównaniu do rozwiązań komercyjnych.

W jaki sposób przedsiębiorstwa wdrażają Big Data i Hadoop?

Zarówno Hadoop, jak i Big Data, mają obiecujące perspektywy rynkowe w wielu branżach. W obecnej erze cyfrowej, przy wykorzystaniu zaawansowanych technologii, generowane są miliardy, a nawet biliony danych. Technologie te zapewniają efektywne przechowywanie i przetwarzanie tych ogromnych zbiorów danych, co z kolei umożliwia przedsiębiorstwom dalszy rozwój.

Branże takie jak e-commerce, media, telekomunikacja, bankowość, ochrona zdrowia, administracja publiczna i transport, czerpią korzyści z analizy danych. W związku z tym, adopcja Hadoop i Big Data gwałtownie rośnie.

Ale w jaki sposób?

Przyjrzyjmy się kilku branżom i sposobom, w jakie wdrażają one Big Data.

• Media, komunikacja i rozrywka: firmy wykorzystują Hadoop i Big Data Analytics do analizowania zachowań klientów. Wykorzystują analizy, by lepiej obsługiwać klientów i dopasowywać treści do odpowiednich odbiorców.
• Edukacja: instytucje edukacyjne wykorzystują te technologie do monitorowania postępów i zachowań uczniów. Służą im także do oceny wyników pracy nauczycieli w oparciu o przedmiot, liczbę studentów, postępy uczniów itp.
• Ochrona zdrowia: placówki medyczne wykorzystują wgląd w dane dotyczące zdrowia publicznego oraz wizualizacje, aby śledzić rozprzestrzenianie się chorób i szybciej reagować odpowiednimi środkami.
• Bankowość: duże banki, firmy handlowe i fundusze inwestycyjne wykorzystują Hadoop do analizy nastrojów rynkowych, analiz przedtransakcyjnych, analiz predykcyjnych, analiz sieci społecznościowych, ścieżek audytu itp.

Możliwości kariery w Hadoop i Big Data

Według IBM, data science to dynamicznie rozwijająca się dziedzina, z perspektywami na przyszłość. Około 59% specjalistów zajmujących się danymi pracuje w sektorach IT, finansów i ubezpieczeń.

Do najbardziej poszukiwanych i lukratywnych umiejętności należą: Apache Hadoop, Apache Spark, eksploracja danych, uczenie maszynowe, MATLAB, SAS, R, wizualizacja danych i programowanie ogólnego przeznaczenia.

Możesz rozwijać swoją karierę w takich rolach jak:

• Analityk danych
• Naukowiec ds. danych
• Architekt Big Data
• Inżynier danych
• Administrator Hadoopa
• Programista Hadoop
• Inżynier oprogramowania

IBM prognozuje, że specjaliści z umiejętnościami Apache Hadoop mogą osiągnąć średnie roczne wynagrodzenie w wysokości około 113 258 USD.

Brzmi motywująco, prawda?

Zacznijmy więc odkrywać dobre źródła, dzięki którym możesz nauczyć się Big Data i Hadoop, a także skierować swoją ścieżkę kariery we właściwym kierunku.

Architekt Big Data

Program Big Data Architect Masters firmy Edureka ma na celu pomóc Ci w opanowaniu systemów i narzędzi używanych przez specjalistów Big Data. Program ten obejmuje szkolenie w zakresie Apache Hadoop, Spark stack, Apache Kafka, Talend i Cassandra. Jest to kompleksowy program składający się z 9 kursów i ponad 200 godzin interaktywnej nauki.

Program nauczania został opracowany na podstawie analizy ponad 5000 ofert pracy z całego świata. Tutaj zdobędziesz umiejętności związane z YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib i 5 innymi umiejętnościami.

Masz do wyboru różne opcje udziału w kursie, zgodnie z Twoimi preferencjami: rano, wieczorem, w weekendy lub w dni powszednie. Istnieje również możliwość zmiany grupy i dołączenia do innej, a po ukończeniu kursu otrzymasz certyfikat. Ponadto, masz dożywotni dostęp do całej zawartości kursu, w tym instrukcji instalacji, quizów i prezentacji.

Hadoop – podstawy

Poznaj podstawy Big Data i Hadoop oferowane przez Whizlabs, aby rozwijać swoje umiejętności i otwierać nowe możliwości zawodowe.

Kurs obejmuje tematy takie jak wprowadzenie do Big Data, analiza i przesyłanie danych, Hadoop w chmurze, modele danych, demonstracja instalacji Hadoop, demonstracja Pythona, demonstracja Hadoopa i GCP oraz Python z demonstracją Hadoopa. Kurs składa się z ponad 3 godzin materiału wideo, podzielonego na 8 wykładów obejmujących wymienione wyżej zagadnienia.

Uczestnicy mają nieograniczony dostęp do treści kursu na różnych urządzeniach, takich jak Mac, PC, Android i iOS, a dodatkowo mogą liczyć na doskonałą obsługę klienta. Aby wziąć udział w tym kursie, powinieneś posiadać wcześniejszą, solidną wiedzę na temat różnych języków programowania, w kontekście ich roli. Po ukończeniu programu i obejrzeniu wszystkich filmów otrzymasz podpisany certyfikat.

Dla początkujących

Udemy oferuje kurs Big Data i Hadoop dla początkujących, który ma na celu nauczyć podstaw Big Data i Hadoop, a także HDFS, Hive, Pig i MapReduce poprzez projektowanie potoków. Dowiesz się również o trendach technologicznych, rynku Big Data, trendach płacowych oraz różnych stanowiskach w tej dziedzinie.

Zrozumiesz, jak działa Hadoop, jego złożoną architekturę, komponenty i sposób instalacji w systemie. Kurs obejmuje zastosowanie Pig, Hive i MapReduce do analizy ogromnych zbiorów danych. Ponadto, otrzymasz demonstracje zapytań Hive i Pig, polecenia HDFS oraz przykładowe skrypty i zbiory danych.

W ramach tego kursu nauczysz się, jak samodzielnie pisać kody w Pig i Hive do przetwarzania dużych ilości danych i projektowania potoków danych. Kurs porusza także kwestię nowoczesnej architektury danych (Data Lake) i pomaga ćwiczyć wykorzystanie zestawów Big Data. Aby rozpocząć ten kurs, wymagana jest podstawowa znajomość SQL. Znajomość RDBMS będzie dodatkowym atutem.

Specjalizacja

Zapisz się na specjalizację Big Data oferowaną przez Coursera, aby poznać podstawowe metody Big Data pod okiem specjalistów z Uniwersytetu Kalifornijskiego w San Diego (UCSanDiego). Specjalizacja składa się z 6 kursów.

Najlepsze jest to, że możesz zapisać się na nią za darmo. W ramach tego kursu, oprócz Big Data, zdobędziesz umiejętności w zakresie Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, Data Model, zarządzania danymi, Splunk, modelowania danych oraz podstaw uczenia maszynowego.

Specjalizacja pomoże Ci w podejmowaniu trafniejszych decyzji biznesowych dzięki zrozumieniu, jak organizować, analizować i interpretować Big Data. Będziesz w stanie wykorzystać zdobytą wiedzę w rzeczywistych problemach i sytuacjach.

Kurs obejmuje praktyczny projekt, który musisz ukończyć, aby uzyskać pozytywną ocenę i zdobyć certyfikat. Certyfikat ten możesz udostępnić potencjalnym pracodawcom oraz w profesjonalnej sieci.

Ukończenie specjalizacji zajmuje około 8 miesięcy i obejmuje elastyczny harmonogram. Nie jest wymagana żadna wcześniejsza wiedza ani doświadczenie. Napisy do wykładów są dostępne w 15 językach, m.in. angielskim, hindi, arabskim, rosyjskim, hiszpańskim, chińskim i koreańskim.

Hadoop Framework

Kolejny kurs oferowany przez UCSanDiego na platformie Coursera to Hadoop Platform & Application Framework. Jest on przeznaczony dla początkujących profesjonalistów i programistów, którzy chcą zrozumieć podstawowe narzędzia potrzebne do zbierania i analizowania dużych zbiorów danych.

Nawet bez wcześniejszego doświadczenia możesz poznać frameworki Apache Hadoop i Spark poprzez praktyczne przykłady. Nauczysz się podstawowych procesów i komponentów oprogramowania Hadoop, architektury oraz procesu wykonywania.

Instruktor przedstawi również zadania, które pokażą, w jaki sposób specjaliści ds. danych wykorzystują ważne techniki i koncepcje, takie jak MapReduce, do rozwiązywania problemów związanych z Big Data. Po ukończeniu kursu zdobędziesz umiejętności w zakresie Python, Apache Hadoop i Spark oraz MapReduce.

Kurs jest w 100% online, jego ukończenie zajmuje około 26 godzin, zawiera certyfikat, który możesz udostępnić oraz elastyczny harmonogram. Napisy do filmów są dostępne w 12 językach.

Opanowanie Hadoopa

Odkryj wyjątkowe spostrzeżenia biznesowe, sięgając po książkę „Mastering Hadoop 3” autorstwa Chanchala Singha i Manisha Kumara. To kompleksowy przewodnik, który pomoże Ci opanować najnowsze koncepcje Hadoopa 3. Książka jest dostępna na Amazon.

Dzięki tej książce, poznasz nowe funkcje i możliwości Hadoopa 3, nauczysz się analizować i przetwarzać dane za pomocą YARN, MapReduce i innych narzędzi. Pozwoli Ci to na doskonalenie umiejętności w Hadoop 3 i wykorzystanie wiedzy w rzeczywistych scenariuszach i kodach.

Książka wyjaśnia jak działa Hadoop w swojej podstawowej formie. Poznasz zaawansowane koncepcje wielu narzędzi, zrozumiesz jak chronić swój klaster i odkryjesz różne rozwiązania. Dzięki temu przewodnikowi możesz rozwiązać typowe problemy, w tym efektywne korzystanie z platformy Kafka, niezawodność systemów dostarczania wiadomości, projektowanie małych opóźnień i obsługę ogromnych ilości danych.

Na końcu książki znajdziesz szczegółowe informacje na temat przetwarzania rozproszonego za pomocą platformy Hadoop 3. Dowiesz się jak tworzyć aplikacje klasy korporacyjnej przy użyciu Flick, Spark i innych, a także jak opracowywać wydajne i skalowalne potoki danych Hadoop.

Nauka Hadoopa

LinkedIn to doskonałe miejsce do rozwijania sieci zawodowej i poszerzania wiedzy.

Ten 4-godzinny kurs obejmuje wprowadzenie do Hadoop, podstawowe systemy plików Hadoop, MapReduce, silnik przetwarzania, narzędzia programistyczne i biblioteki Hadoop. Dowiesz się, jak skonfigurować środowisko programistyczne, optymalizować i uruchamiać zadania MapReduce oraz jak tworzyć przepływy pracy do planowania zadań. Poznasz także podstawowe zapytania kodu przy użyciu Pig i Hive.

Dodatkowo, dowiesz się o dostępnych bibliotekach Spark, których możesz używać z klastrami Hadoop, a także o różnych opcjach uruchamiania zadań ML w klastrze Hadoop. Dzięki temu kursowi nabędziesz umiejętności związane z administracją Hadoop, bazami danych, tworzeniem baz danych oraz MapReduce.

LinkedIn udostępnia certyfikat, który możesz udostępnić w swoim profilu po ukończeniu kursu. Możesz go również pobrać i zaprezentować potencjalnym pracodawcom.

Podstawy

Poznaj podstawy Big Data dzięki edX, aby zrozumieć, jak ta technologia napędza zmiany w organizacjach, a także poznaj kluczowe techniki i narzędzia, takie jak algorytmy PageRank i eksploracja danych. Kurs ten jest prowadzony przez Uniwersytet w Adelajdzie i został wybrany już przez ponad 41 tysięcy osób.

Kurs jest częścią programu MicroMasters i trwa 10 tygodni, z 8-10 godzinami nauki tygodniowo. Jest ON DARMOWY. Jeśli chcesz jednak otrzymać certyfikat po ukończeniu, musisz za niego zapłacić około 199 USD. Wymagany jest średniozaawansowany poziom wiedzy. Kurs można realizować we własnym tempie, w dogodnym dla siebie czasie.

Jeśli chcesz kontynuować program MicroMasters w Big Data, zaleca się ukończenie kursów Myślenie obliczeniowe i Big Data oraz Programowanie dla nauki o danych przed przystąpieniem do tego kursu. Dowiesz się o znaczeniu Big Data, wyzwaniach, przed jakimi stają firmy podczas analizy dużych zbiorów danych, oraz o tym, jak Big Data rozwiązuje te problemy.

Po ukończeniu kursu zrozumiesz różne zastosowania Big Data w badaniach i przemyśle.

Inżynier danych

Kurs inżynierii danych prowadzony przez Udacity otwiera nowe możliwości rozwoju Twojej kariery w data science. Szacowany czas trwania kursu to 5 miesięcy, z 5-10 godzinami nauki w tygodniu.

Wymagana jest średniozaawansowana znajomość SQL i Pythona. Podczas tego kursu dowiesz się, jak zbudować Data Lake i hurtownię danych, modelować dane przy użyciu Cassandry i PostgreSQL, pracować z ogromnymi zbiorami danych za pomocą Spark oraz automatyzować potoki danych za pomocą Apache Airflow.

Pod koniec tego kursu wykorzystasz zdobyte umiejętności, pomyślnie realizując projekt wieńczący.

YouTube

Edureka oferuje pełny kurs wideo Big Data i Hadoop na YouTube.

Czyż to nie wspaniałe?

Możesz uzyskać dostęp do niego w dowolnym miejscu i czasie, bez żadnych kosztów.

Ten pełny kurs wideo pomoże Ci w szczegółowym poznaniu i zrozumieniu tych koncepcji. Kurs jest odpowiedni zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych specjalistów, którzy chcą rozwijać swoje umiejętności w obszarze Hadoopa.

Film obejmuje wprowadzenie do Big Data, powiązane zagadnienia, przypadki użycia, analizę Big Data, etapy i rodzaje. Następnie wyjaśnia czym jest Apache Hadoop i jaka jest jego architektura. Opisuje także HDFS, jego replikację, bloki danych, mechanizm odczytu/zapisu, DataNode i NameNode, punkty kontrolne oraz drugorzędny NameNode.

Następnie dowiesz się o MapReduce, przepływie pracy, jego programie do zliczania słów, YARN i jego architekturze. Wyjaśnia również Sqoop, Flume, Pig, Hive, HBase, sekcje kodu, rozproszoną pamięć podręczną i inne. W ostatniej części filmu poruszone zostaną kwestie związane z pracą inżyniera Big Data, jego umiejętności, obowiązki, ścieżka edukacyjna oraz wskazówki jak nim zostać. Film kończy się omówieniem pytań, które mogą pojawić się na rozmowie rekrutacyjnej, co pomoże Ci w przełamaniu stresu.

Podsumowanie

Przyszłość data science prezentuje się niezwykle obiecująco, dlatego warto rozwijać karierę w tej dziedzinie. Big Data i Hadoop to dwie z najczęściej wykorzystywanych technologii w organizacjach na całym świecie. W związku z tym, popyt na specjalistów z tej dziedziny jest bardzo duży.

Jeśli jesteś zainteresowany, zapisz się na kurs w jednym ze wspomnianych źródeł i przygotuj się do zdobycia intratnej pracy.

Powodzenia!