10 bra resurser för att lära dig Big Data och Hadoop

av

Med den ökande mängden data varje dag vinner tekniker som Big Data och Apache Hadoop enorm popularitet.

Och det verkar inte minska, inte i alla fall snart.

En rapport säger att marknaden för Big Data Analytics värderas till 37,34 miljarder USD från och med 2018, och att den växer med 12,3 % CAGR och kommer att nå 105,08 miljarder USD 2027 från 2019-2027.

Dagens affärsvärld är mer fokuserad på kunder med personliga tjänster och fruktbara interaktioner. Hadoop har kraften att lösa de komplexa utmaningar som företag står inför och kan övervinna svagheterna med traditionella metoder; alltså den högre adoptionen.

Det är därför att lära sig dessa färdigheter kan förändra din karriär och hjälpa dig att få det där drömjobbet du i hemlighet ber om!

Men är du bekant med Big Data och Hadoop och hur de gynnar företag?

Oroa dig inte om ditt svar är nej.

För i den här artikeln kommer vi först att förstå begreppen Big Data & Hadoop och sedan utforska några av de bra resurserna där du kan lära dig dessa färdigheter.

Låt oss börja!

Apache Hadoop och Big Data: Vad är det?

Big Data

Big data avser en samling av komplexa och stora datamängder, som är svåra att bearbeta och lagra med traditionella metoder eller databashantering. Det är ett stort ämne som involverar olika ramar, tekniker och verktyg.

Big data utgör data som olika applikationer och enheter producerar, som Black box, transport, sökmotor, börs, elnät, sociala medier, och listan fortsätter.

De olika processerna som ingår i Big Data är att fånga, lagra, kurera, dela, söka, överföra, visualisera och analysera data. Det finns tre format av Big data: strukturerad data, ostrukturerad data och semi-strukturerad data.

Fördelarna med Big Data är:

  • Ökar organisatorisk effektivitet samtidigt som du minskar extra utgifter
  • Hjälper dig att skräddarsy dina erbjudanden baserat på kundernas behov, krav, övertygelser och shoppingpreferenser för bättre försäljning och varumärke
  • Se till att rätt medarbetare anställs
  • Resultat i bättre beslutsfattande
  • Understödjer innovation med djupare insikter
  • Förbättring inom hälsovård, utbildning och andra sektorer
  • Prisoptimering för dina produkter och tjänster

Apache Hadoop

Apache Hadoop är ett ramverk med öppen källkod som organisationer använder för att lagra data i stora mängder och utföra beräkningar. Grunden för detta ramverk är Java, tillsammans med vissa inbyggda koder i C- och skalskript.

Apache Software Foundation utvecklade Hadoop 2006. Det är i grunden ett verktyg för att bearbeta big data och göra det mer meningsfullt att generera mer intäkter och skörda andra fördelar. Det antyder att Hadoops ekosystem har förmågan att lösa Big Data, och det är så de är relaterade, om du undrar.

De olika komponenterna i Hadoop-ekosystemet är TEZ, Storm, Mahout, MapReduce, etc. Hadoop är prisvärt men ändå mycket skalbart, flexibelt och inkluderar feltolerans i sin prisvärda funktionslista. Detta är anledningen till att dess antagande växer snabbt.

Fördelarna med Hadoop är:

  • Möjligheten att lagra och bearbeta enorma mängder data på ett distribuerat sätt
  • Snabbare och hög datorkraft
  • Stor feltolerans, eftersom databehandling är skyddad från hårdvarufel. Även om en nod misslyckas, omdirigeras jobbet automatiskt till andra noder, vilket säkerställer att beräkningen aldrig misslyckas.
  • Det låter dig skala ditt system enkelt för att hantera mer data genom att lägga till fler noder.
  • Flexibiliteten att lagra vilken mängd data som helst och sedan använda den som du vill
  • Eftersom Hadoop är ett gratis ramverk med öppen källkod sparar du mycket pengar jämfört med en företagslösning.

Hur tar företag till sig Big Data och Hadoop?

Hadoop och Big Data har stora marknadsutsikter över olika branschvertikaler. I denna digitala tidsålder produceras miljarder och biljoner data med framväxande teknologier. Och dessa tekniker är effektiva för att lagra denna enorma data och bearbeta den så att företag kan växa ännu mer.

Från e-handel, media, telekom och bank till sjukvård, myndigheter och transporter har industrier dragit nytta av dataanalys; därför har Hadoop och Big Datas adoption skjutit i höjden.

Men hur?

Titta på några av branscherna och hur de implementerar Big Data.

  • Media, kommunikation och underhållning: Företag använder Hadoop och Big Data Analytics för att analysera kundernas beteende. De använder analysen för att betjäna sina kunder därefter och skräddarsy innehåll utifrån sin målgrupp.
  • Utbildning: företag inom utbildningssektorn använder tekniken för att spåra elevers beteende och deras framsteg över tid. De använder det också för att spåra instruktörers eller lärares prestationer baserat på ämnet, elevantal och deras framsteg, etc.
  • Sjukvård: Institutioner använder folkhälsoinsikter och visualiserar för att spåra sjukdomsspridning och arbeta med aktiva åtgärder tidigare.
  • Bankverksamhet: Stora banker, detaljhandlare och fondförvaltningsföretag utnyttjar Hadoop för sentimentmätning, analys före handel, prediktiv analys, social analys, revisionsspår, etc.

Karriärmöjligheter inom Hadoop och Big data

Enligt IBM är datavetenskap en krävande karriär som kommer att fortsätta att öka. Enbart IT, finans och försäkring kräver cirka 59 % av datavetarna.

Några av de lukrativa färdigheter som är mycket efterfrågade är Apache Hadoop, Apache Spark, datautvinning, maskininlärning, MATLAB, SAS, R, datavisualisering och allmän programmering.

Du kan söka jobbprofiler som:

  • Dataanalytiker
  • Dataforskare
  • Big Data Arkitekt
  • Dataingenjör
  • Hadoop Admin
  • Hadoop utvecklare
  • Mjukvaruingenjör

IBM förutspår också att proffs med Apache Hadoop-kunskaper kan få en genomsnittlig lön på cirka 113 258 USD.

Verkar som motivation?

Låt oss börja utforska några av de bra resurserna där du kan lära dig Big Data och Hadoop och guida din professionella väg i en framgångsrik riktning.

Big Data Arkitekt

Big Data Architect Masters Program av Edureka hjälper dig att bli skicklig i de system och verktyg som experter inom Big Data använder. Det här masterprogrammet omfattar träning i Apache Hadoop, Spark stack, Apache Kafka, Talend och Cassandra. Detta är ett omfattande program, inklusive 9 kurser och 200+ interaktiva inlärningstimmar.

De har utformat läroplanen genom grundlig forskning om över 5 000 globala arbetsbeskrivningar. Här kommer du att lära dig färdigheter som YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib och andra 5 färdigheter.

Du har flera alternativ för att gå kursen efter din bekvämlighet, som morgon, kväll, helg eller vardagar. De ger dig också flexibiliteten att byta klass med en annan batch, och när du är klar får du ett elegant certifikat. De ger dig livstidsåtkomst till allt kursinnehåll, inklusive installationsguider, frågesporter och presentationer.

Hadoop Basic

Lär dig Big data och Hadoop-grunderna från Whizlabs för att utveckla dina färdigheter och ta till dig spännande möjligheter.

Kursen täcker ämnen som introduktion till Big Data, dataanalys & streaming, Hadoop på molnet, datamodeller, Hadoop installationsdemo, Python-demo, Hadoop och GCP-demo, och Python med Hadoop-demo. Den här kursen innehåller 3+ timmars videor uppdelade på 8 föreläsningar som täcker ämnen, som förklarats ovan.

De ger dig obegränsad tillgång till kursinnehållet på olika enheter, inklusive Mac, PC, Android och iOS, utöver bra kundsupport. För att börja den här kursen måste du ha tidigare, djupa kunskaper i flera programmeringsspråk baserat på deras roll. När du har slutfört programmet och tittat på 100 % videor kommer de att utfärda ett signerat kurscertifikat åt dig.

För nybörjare

Udemy fick Big Data & Hadoop for Beginners-kurs för att lära sig grunderna i Big Data och Hadoop tillsammans med HDFS, Hive, Pig och MapReduce genom att designa pipelines. De kommer också att lära dig tekniktrender, Big Data-marknaden, lönetrender och olika jobbroller inom detta område.

Du kommer att förstå Hadoop, hur det fungerar, dess komplexa arkitekturer, komponenter och installation på ditt system. Kursen tar upp hur du kan använda Pig, Hive och MapReduce för att analysera massiva datamängder. De tillhandahåller även demos för Hive-frågor, Pig-frågor och HDFS-kommandon förutom deras exempelskript och datamängder.

I den här kursen får du lära dig hur du skriver koder på egen hand i Pig and Hive för att bearbeta stora mängder data och designa datapipelines. De lär också ut modern dataarkitektur eller Data Lake och hjälper dig att träna på att använda Big Data-uppsättningar. För att starta kursen behöver du grundläggande SQL-kunskaper, och kan du RDBMS är det ännu bättre.

Specialisering

Ta upp Big Data Specialization från Coursera för att lära dig Big Datas grundläggande metoder som erbjuds av University of California, San Diego (UCSanDiego) i 6 enkla kurser.

Och det bästa – du kan registrera dig för det gratis. I den här kursen kan du få färdigheter som Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, Data Model, datahantering, Splunk, datamodellering och maskininlärning, förutom Big Data.

Specialiseringen hjälper dig att fatta förbättrade affärsbeslut genom att förstå hur du organiserar Big Data, analyserar och tolkar den. Med dess hjälp kommer du att kunna tillämpa dina insikter i verkliga problem och frågor.

Det inkluderar ett praktiskt projekt som du skulle behöva slutföra för att slutföra specialiseringen framgångsrikt och få certifieringen som kan delas med dina potentiella arbetsgivare och ett professionellt nätverk.

Specialiseringen kräver cirka 8 månader för att slutföras och inkluderar ett flexibelt schema. Du behöver inga förkunskaper eller erfarenheter för att komma igång med kursen. Föreläsningens undertexter finns på 15 språk som engelska, hindi, arabiska, ryska, spanska, kinesiska, koreanska med mera.

Hadoop ramverk

I likhet med ovanstående erbjuder denna kurs – UCSanDiego Hadoop Platform & Application Framework av Coursera. Det är för nybörjare eller programmerare som vill förstå de viktiga verktyg som behövs för att samla in och analysera data i stora bitar.

Även utan tidigare erfarenhet kan du gå igenom Apache Hadoop och Sparks ramverk med praktiska exempel. De kommer att lära dig de grundläggande processerna och komponenterna i Hadoop-programvarustacken, arkitekturen och exekveringsprocessen.

Instruktören kommer också att ge uppdrag för att vägleda dig om hur datavetare tillämpar viktiga tekniker och koncept som MapReduce för att lösa Big Data-problem. I slutet av kursen får du färdigheter som Python, Apache Hadoop och Spark och MapReduce.

Kursen är 100 % online, tar cirka 26 timmar att slutföra, inkluderar ett delbart certifikat och flexibla deadlines, och videoundertexter är tillgängliga på 12 språk.

Att bemästra Hadoop

Lås upp exceptionella affärsinsikter genom att läsa boken – Mastering Hadoop 3 av Chanchal Singh och Manish Kumar. Det här är en komplett guide som hjälper dig att bemästra de senaste koncepten av Hadoop 3 och är tillgänglig på Amazon.

Den här boken hjälper dig att förstå de nyligen introducerade funktionerna och funktionerna i Hadoop 3, crunch & process data genom YARN, MapReduce och andra relevanta verktyg. Det kommer också att hjälpa dig att vässa dina färdigheter i Hadoop 3 och använda lärdomarna i de verkliga fallscenarionerna och koderna.

Den kommer att guida dig hur Hadoop fungerar i sin kärna, och du kommer att studera sofistikerade koncept för flera verktyg, förstå hur du kan skydda ditt kluster och upptäcka lösningar. Med den här guiden kan du ta itu med typiska problem, inklusive hur du använder Kafka effektivt, tillförlitlighet för meddelandeleveranssystem, designa låg latens och hantera enorma datavolymer.

I slutet av boken kan du få djupa insikter om distribuerad datoranvändning med Hadoop 3, bygga appar på företagsnivå med Flick, Spark och mer, utveckla högpresterande och skalbara Hadoop-datapipelines.

Lär dig Hadoop

LinkedIn är ett utmärkt ställe att utöka ditt professionella nätverk och förbättra dina kunskaper och färdigheter.

Denna 4 timmar långa kurs täcker en introduktion till Hadoop, de väsentliga filsystemen med Hadoop, MapReduce, bearbetningsmotorn, programmeringsverktyg och Hadoop-bibliotek. Du kommer att lära dig hur du kan ställa in dess utvecklingsmiljö, optimera och köra MapReduce-jobb, bygga arbetsflöden för schemaläggning av jobb och grundläggande kodfrågor med Pig and Hive.

Bortsett från det kommer du att lära dig om tillgängliga Spark-bibliotek som du kan använda med Hadoop-kluster, förutom de olika alternativen för att köra ML-jobb ovanpå ett Hadoop-kluster. Med denna LinkedIn-kurs kan du förvärva Hadoop-administration, databasadministration, databasutveckling och MapReduce.

LinkedIn ger dig ett delbart certifikat som du kan visa upp på din LinkedIn-profil när du har slutfört kursen. Du kan också ladda ner den och dela den med potentiella arbetsgivare.

Grunderna

Lär dig Big Data Fundamentals från edX för att förstå hur den här tekniken driver förändringar i organisationer och viktiga tekniker och verktyg som PageRank-algoritmer och datautvinning. Den här kursen ges till dig av University of Adelaide, och över 41 000 personer har redan anmält sig till den.

Det ingår under MicroMasters-programmet och dess längd är 10 veckor med 8-10 timmars ansträngning varje vecka. Och kursen är GRATIS. Men om du vill få ett certifikat när du är färdig måste du betala cirka 199 $ för det. Det kräver kunskaper på medelnivå om ämnet och är självgående efter din bekvämlighet.

Om du vill ägna dig åt ett MicroMasters-program i Big data, råder de dig att slutföra Computation Thinking & Big Data och Programmering för Data Science innan du tar den här kursen. De kommer att lära dig vikten av Big Data, de utmaningar företag står inför när de analyserar stor data och hur Big Data löser problemet.

Mot slutet kommer du att förstå olika Big Data-applikationer inom forskning och industrier.

Dataingenjör

Data Engineering-kursen av Udacity öppnar nya möjligheter för din karriär inom datavetenskap. Den här kursens beräknade längd är 5 månader, med 5-10 timmars ansträngning varje vecka.

De kräver att du har en medelnivå av förståelse för SQL och Python. I den här kursen kommer du att lära dig hur du bygger en Data Lake och ett datalager, datamodeller med Cassandra och PostgreSQL, arbetar med enorma datamängder med hjälp av Spark och datapipelineautomatisering med Apache Airflow.

Mot slutet av den här kursen kommer du att använda dina färdigheter genom att framgångsrikt avsluta ett slutstensprojekt.

Youtube

Edureka tillhandahåller hela videokursen Big Data & Hadoop på YouTube.

Hur coolt är inte det?

Du kan komma åt den när som helst, var som helst och utan någon kostnad.

Denna helkursvideo hjälper dig att lära dig och förstå dessa begrepp i detalj. Kursen är bra för både nybörjare och erfarna proffs som vill behärska sina kunskaper i Hadoop.

Videon täcker introduktion av Big Data, tillhörande problem, användningsfall, Big Data Analytics och dess stadier och typer. Därefter förklarar den Apache Hadoop och dess arkitektur; HDFS och dess replikering, datablock, läs/skrivmekanism; DataNode och NameNode, checkpointing och sekundär NameNode.

Du kommer sedan att lära dig om MapReduce, arbetsflöde, dess ordräkningsprogram, YARN och dess arkitektur. Den förklarar också Sqoop, Flume, Pig, Hive, HBase, kodsektioner, distribuerad cache och mer. Under den sista timmen av videon kommer du att lära dig saker om Big Data Engineers, deras färdigheter, ansvar, inlärningsväg och hur du blir det. Videon avslutas med några intervjufrågor som kan hjälpa dig att knäcka realtidsintervjuerna.

Slutsats

Framtiden för datavetenskap verkar vara ljus och gör en karriär baserad på den. Big Data och Hadoop är två av de mest använda teknikerna i organisationer över hela världen. Och därför är efterfrågan stor på jobb inom dessa områden.

Om det intresserar dig, ta en kurs i någon av de resurser jag just nämnde och förbered dig på att få ett lukrativt jobb.

Med vänliga hälsningar! 👍