Con la creciente cantidad de datos cada día, tecnologías como Big Data y Apache Hadoop están ganando una gran popularidad.
Y no parece que vaya a decaer, al menos no pronto.
Un informe dice que el mercado de Big Data Analytics está valorado en $ 37,34 mil millones a partir de 2018, y está creciendo a una CAGR del 12,3% y alcanzará los $ 105,08 mil millones para 2027 desde 2019-2027.
El mundo empresarial actual se centra más en los clientes con servicios personalizados e interacciones fructíferas. Hadoop tiene el poder de resolver los complejos desafíos que enfrentan las empresas y puede superar las debilidades de los enfoques tradicionales; por lo tanto, la mayor adopción.
¡Es por eso que aprender estas habilidades podría transformar tu carrera y ayudarte a conseguir el trabajo de tus sueños por el que rezas en secreto!
Pero, ¿está familiarizado con Big Data y Hadoop y cómo benefician a las empresas?
No te preocupes si tu respuesta es no.
Porque en este artículo, primero comprenderemos los conceptos de Big Data y Hadoop y luego exploraremos algunos de los buenos recursos donde puede aprender estas habilidades.
¡Empecemos!
Tabla de contenido
Apache Hadoop y Big Data: ¿Qué son?
Grandes datos
Big data se refiere a una colección de conjuntos de datos grandes y complejos, que es difícil de procesar y almacenar utilizando métodos tradicionales o gestión de bases de datos. Es un tema amplio que involucra varios marcos, técnicas y herramientas.
Big data constituye datos que producen diferentes aplicaciones y dispositivos, como Black box, transporte, motor de búsqueda, bolsa de valores, red eléctrica, redes sociales, y la lista continúa.
Los diferentes procesos incluidos en Big Data son capturar, almacenar, curar, compartir, buscar, transferir, visualizar y analizar datos. Hay tres formatos de Big data: datos estructurados, datos no estructurados y datos semiestructurados.
Los beneficios del Big Data son:
- Aumenta la eficiencia organizativa al mismo tiempo que reduce los gastos adicionales
- Lo ayuda a adaptar sus ofertas en función de las necesidades, demandas, creencias y preferencias de compra de los clientes para mejorar las ventas y la marca.
- Asegurarse de que se contrate a los empleados adecuados
- Resultados en una mejor toma de decisiones.
- Impulsa la innovación con conocimientos más profundos
- Mejora en los sectores de la salud, la educación y otros
- Optimización de precios para sus productos y servicios
apache hadoop
Apache Hadoop es un marco de software de código abierto que las organizaciones utilizan para almacenar datos en gran cantidad y realizar cálculos. La base de este framework es Java, junto con ciertos códigos nativos en C y scripts de shell.
Apache Software Foundation desarrolló Hadoop en 2006. Es básicamente una herramienta para procesar grandes datos y hacerlo más significativo para generar más ingresos y obtener otros beneficios. Implica que el ecosistema de Hadoop tiene la capacidad de resolver Big Data, y así se relacionan, por si te lo estás preguntando.
Los diferentes componentes del ecosistema de Hadoop son TEZ, Storm, Mahout, MapReduce, etc. Hadoop es asequible pero altamente escalable, flexible e incluye tolerancia a fallas en su preciada lista de funciones. Es por eso que su adopción está creciendo rápidamente.
Los beneficios de Hadoop son:
- La capacidad de almacenar y procesar grandes cantidades de datos de forma distribuida.
- Más rápido y con mayor poder de cómputo
- Gran tolerancia a fallas, ya que el procesamiento de datos está protegido contra fallas de hardware. Incluso si falla un nodo, el trabajo se redirige automáticamente a otros nodos, lo que garantiza que la computación nunca falle.
- Le permite escalar su sistema fácilmente para abordar más datos agregando más nodos.
- La flexibilidad de almacenar cualquier cantidad de datos y luego usarlos como quieras
- Como Hadoop es un marco gratuito de código abierto, ahorra mucho dinero en comparación con una solución empresarial.
¿Cómo están adoptando las empresas Big Data y Hadoop?
Hadoop y Big Data tienen grandes perspectivas de mercado en diferentes verticales de la industria. En esta era digital, se están produciendo miles de millones y billones de datos con tecnologías emergentes. Y estas tecnologías son eficientes para almacenar estos datos masivos y procesarlos para que las empresas puedan crecer aún más.
Desde el comercio electrónico, los medios, las telecomunicaciones y la banca hasta la atención médica, el gobierno y el transporte, las industrias se han beneficiado del análisis de datos; por lo tanto, la adopción de Hadoop y Big Data se está disparando.
¿Pero cómo?
Mire algunas de las industrias y cómo implementan Big Data.
- Medios, comunicación y entretenimiento: las empresas utilizan Hadoop y Big Data Analytics para analizar el comportamiento de los clientes. Utilizan el análisis para servir a sus clientes en consecuencia y adaptar el contenido en función de su público objetivo.
- Educación: las empresas del sector de la educación utilizan las tecnologías para realizar un seguimiento del comportamiento de los estudiantes y su progreso a lo largo del tiempo. También lo utilizan para realizar un seguimiento del rendimiento de los instructores o profesores en función de la materia, el recuento de estudiantes y su progreso, etc.
- Atención médica: las instituciones utilizan conocimientos de salud pública y visualizan para rastrear la propagación de enfermedades y trabajar en medidas activas antes.
- Banca: los grandes bancos, los comerciantes minoristas y las empresas de gestión de fondos aprovechan Hadoop para la medición de la confianza, el análisis previo a la negociación, el análisis predictivo, el análisis social, las pistas de auditoría, etc.
Oportunidades de carrera en Hadoop y Big data
Según IBM, la ciencia de datos es una carrera exigente que seguirá aumentando. Solo TI, finanzas y seguros demandan alrededor del 59% de los científicos de datos.
Algunas de las habilidades lucrativas que tienen una gran demanda son Apache Hadoop, Apache Spark, minería de datos, aprendizaje automático, MATLAB, SAS, R, visualización de datos y programación de propósito general.
Puedes buscar perfiles laborales como:
- Analista de datos
- Científico de datos
- Arquitecto de Big Data
- Ingeniero de datos
- Administrador de Hadoop
- Desarrollador Hadoop
- Ingeniero de software
IBM también predice que los profesionales con habilidades en Apache Hadoop pueden obtener un salario promedio de alrededor de $113,258.
¿Parece motivación?
Comencemos a explorar algunos de los buenos recursos desde donde puede aprender Big Data y Hadoop y guiar su camino profesional en una dirección exitosa.
Arquitecto de Big Data
El programa Big Data Architect Masters de Edureka lo ayuda a dominar los sistemas y las herramientas que utilizan los expertos en Big Data. Este programa de maestría cubre la capacitación en Apache Hadoop, Spark stack, Apache Kafka, Talend y Cassandra. Este es un programa extenso, que incluye 9 cursos y más de 200 horas de aprendizaje interactivo.
Han diseñado el plan de estudios mediante una investigación exhaustiva de más de 5000 descripciones de puestos de trabajo globales. Aquí, aprenderá habilidades como YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib y otras 5 habilidades.
Tiene múltiples opciones para tomar el curso según su conveniencia, como mañana, tarde, fin de semana o entre semana. También le brindan la flexibilidad de cambiar de clase con otro lote y, al finalizar, obtiene un certificado elegante. Le brindan acceso de por vida a todo el contenido del curso, incluidas guías de instalación, cuestionarios y presentaciones.
Hadoop básico
Aprenda los fundamentos de Big data y Hadoop de Whizlabs para desarrollar sus habilidades y aprovechar oportunidades interesantes.
El curso cubre temas como la introducción a Big Data, análisis y transmisión de datos, Hadoop en la nube, modelos de datos, demostración de instalación de Hadoop, demostración de Python, demostración de Hadoop y GCP, y demostración de Python con Hadoop. Este curso contiene más de 3 horas de videos divididos en 8 conferencias que cubren temas, como se explicó anteriormente.
Le brindan acceso ilimitado al contenido del curso en diferentes dispositivos, incluidos Mac, PC, Android e iOS, además de una excelente atención al cliente. Para comenzar este curso, debe tener un conocimiento previo y profundo de múltiples lenguajes de programación según su función. Una vez que complete el programa y vea videos al 100%, le emitirán un certificado de curso firmado.
Para principiantes
Udemy obtuvo el curso de Big Data y Hadoop para principiantes para aprender los conceptos básicos de Big Data y Hadoop junto con HDFS, Hive, Pig y MapReduce mediante el diseño de canalizaciones. También le enseñarán las tendencias tecnológicas, el mercado de Big Data, las tendencias salariales y varios roles laborales en este campo.
Comprenderá Hadoop, cómo funciona, sus complejas arquitecturas, componentes e instalación en su sistema. El curso cubre cómo puede usar Pig, Hive y MapReduce para analizar conjuntos de datos masivos. También proporcionan demostraciones para consultas de Hive, consultas de Pig y comandos HDFS, además de sus secuencias de comandos y conjuntos de datos de muestra.
En este curso, aprenderá a escribir códigos por su cuenta en Pig y Hive para procesar grandes cantidades de datos y diseñar canalizaciones de datos. También enseñan arquitectura de datos moderna o Data Lake y lo ayudan a practicar el uso de conjuntos de Big Data. Para comenzar el curso, necesita conocimientos básicos de SQL, y si sabe RDBMS, es aún mejor.
Especialización
Adopte la Especialización en Big Data de Coursera para aprender los métodos fundamentales de Big Data que ofrece la Universidad de California, San Diego (UCSanDiego) en 6 cursos simples.
Y lo mejor: puedes inscribirte gratis. En este curso, puede adquirir habilidades como Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, Data Model, gestión de datos, Splunk, modelado de datos y conceptos básicos de aprendizaje automático, además de Big Data.
La especialización lo ayudará a tomar mejores decisiones comerciales al comprender cómo organizar Big Data, analizarlo e interpretarlo. Con su ayuda, podrá aplicar sus conocimientos a problemas y preguntas del mundo real.
Incluye un proyecto práctico que deberá completar para completar la especialización con éxito y obtener la certificación que se puede compartir con sus posibles empleadores y una red profesional.
La especialización requiere alrededor de 8 meses para completarse e incluye un horario flexible. No necesitas ningún conocimiento previo o experiencia para comenzar con el curso. Los subtítulos de la conferencia están disponibles en 15 idiomas, como inglés, hindi, árabe, ruso, español, chino, coreano y más.
Marco Hadoop
Similar al anterior, este curso – UCSanDiego ofrece Hadoop Platform & Application Framework de Coursera. Es para profesionales novatos o programadores que desean comprender las herramientas esenciales necesarias para recopilar y analizar datos en grandes cantidades.
Incluso sin experiencia previa, puede recorrer los marcos de trabajo de Apache Hadoop y Spark con ejemplos prácticos. Le enseñarán los procesos y componentes básicos de la pila, la arquitectura y el proceso de ejecución del software Hadoop.
El instructor también le dará tareas para guiarlo sobre cómo los científicos de datos aplican técnicas y conceptos importantes como MapReduce para resolver problemas de Big Data. Al final del curso, obtendrá habilidades como Python, Apache Hadoop y Spark, y MapReduce.
El curso es 100% en línea, toma alrededor de 26 horas para completarlo, incluye un certificado para compartir y plazos flexibles, y los subtítulos de video están disponibles en 12 idiomas.
Dominar Hadoop
Desbloquee conocimientos comerciales excepcionales leyendo el libro: Mastering Hadoop 3 de Chanchal Singh y Manish Kumar. Esta es una guía completa que lo ayuda a dominar los últimos conceptos de Hadoop 3 y está disponible en Amazon.
Este libro lo ayudará a comprender las capacidades y características recientemente introducidas de Hadoop 3, analizar y procesar datos a través de YARN, MapReduce y otras herramientas relevantes. También lo ayudará a mejorar sus habilidades en Hadoop 3 y a utilizar los aprendizajes en escenarios y códigos de casos del mundo real.
Lo guiará en la forma en que funciona Hadoop en su núcleo, y estudiará conceptos sofisticados de múltiples herramientas, comprenderá cómo puede proteger su clúster y descubrirá soluciones. Con esta guía, puede abordar problemas típicos, incluido cómo usar Kafka de manera eficiente, la confiabilidad de los sistemas de entrega de mensajes, el diseño de baja latencia y el manejo de grandes volúmenes de datos.
Al final del libro, puede obtener información detallada sobre la computación distribuida con Hadoop 3, crear aplicaciones de nivel empresarial con Flick, Spark y más, desarrollar canalizaciones de datos de Hadoop escalables y de alto rendimiento.
Aprendiendo Hadoop
LinkedIn es un excelente lugar para hacer crecer su red profesional y mejorar sus conocimientos y habilidades.
Este curso de 4 horas cubre una introducción a Hadoop, los sistemas de archivos esenciales con Hadoop, MapReduce, el motor de procesamiento, las herramientas de programación y las bibliotecas de Hadoop. Aprenderá cómo puede configurar su entorno de desarrollo, optimizar y ejecutar trabajos de MapReduce, crear flujos de trabajo para programar trabajos y consultar códigos básicos con Pig y Hive.
Aparte de eso, aprenderá sobre las bibliotecas de Spark disponibles que puede usar con los clústeres de Hadoop, además de las diversas opciones para ejecutar trabajos de ML sobre un clúster de Hadoop. Con este curso de LinkedIn, puede adquirir administración de Hadoop, administración de bases de datos, desarrollo de bases de datos y MapReduce.
LinkedIn le proporciona un certificado para compartir que puede exhibir en su perfil de LinkedIn al completar el curso. También puede descargarlo y compartirlo con posibles empleadores.
Fundamentos
Aprenda los fundamentos de Big Data de edX para comprender cómo esta tecnología está impulsando el cambio en las organizaciones y las técnicas y herramientas importantes, como los algoritmos de PageRank y la minería de datos. Este curso lo ofrece la Universidad de Adelaida y más de 41 000 personas ya se han inscrito en él.
Viene bajo el Programa MicroMasters, y su duración es de 10 semanas con 8-10 horas de esfuerzo cada semana. Y el curso es GRATIS. Sin embargo, si desea obtener un certificado al finalizar, debe pagar alrededor de $ 199 por él. Requiere un conocimiento de nivel intermedio del tema y se desarrolla a su propio ritmo según su conveniencia.
Si desea seguir un programa MicroMasters en Big data, le aconsejan que complete Computation Thinking & Big Data and Programming for Data Science antes de tomar este curso. Le enseñarán la importancia de Big data, los desafíos que enfrentan las empresas al analizar grandes datos y cómo Big Data resuelve el problema.
Hacia el final, comprenderá varias aplicaciones de Big Data en investigación e industrias.
Ingeniero de datos
El curso de Ingeniería de datos de Udacity abre nuevas oportunidades para su carrera en ciencia de datos. La duración estimada de este curso es de 5 meses, con 5-10 horas de esfuerzo cada semana.
Requieren que tenga un nivel intermedio de comprensión de SQL y Python. En este curso, aprenderá a crear un lago de datos y un almacén de datos, modelos de datos con Cassandra y PostgreSQL, trabajar con grandes conjuntos de datos con Spark y automatización de canalización de datos con Apache Airflow.
Hacia el final de este curso, utilizará sus habilidades para terminar con éxito un proyecto final.
Youtube
Edureka ofrece el curso de video completo Big Data & Hadoop en YouTube.
¿Cuan genial es eso?
Puede acceder a él en cualquier momento, en cualquier lugar y sin ningún costo.
Este video del curso completo lo ayuda a aprender y comprender estos conceptos en detalle. El curso es ideal tanto para principiantes como para profesionales experimentados que desean dominar sus habilidades en Hadoop.
El video cubre la introducción de Big Data, problemas asociados, casos de uso, análisis de Big Data y sus etapas y tipos. A continuación, explica Apache Hadoop y su arquitectura; HDFS y su replicación, bloques de datos, mecanismo de lectura/escritura; DataNode y NameNode, puntos de control y NameNode secundario.
Luego aprenderá sobre MapReduce, el flujo de trabajo del trabajo, su programa de conteo de palabras, YARN y su arquitectura. También explica Sqoop, Flume, Pig, Hive, HBase, secciones de código, caché distribuida y más. En la última hora del video, aprenderá cosas sobre los ingenieros de Big Data, sus habilidades, responsabilidades, ruta de aprendizaje y cómo convertirse en uno. El video termina con algunas preguntas de la entrevista que pueden ayudarlo a descifrar las entrevistas en tiempo real.
Conclusión
El futuro de la ciencia de datos parece ser brillante y, por lo tanto, hace una carrera basada en él. Big Data y Hadoop son dos de las tecnologías más utilizadas en organizaciones de todo el mundo. Y por lo tanto, la demanda de puestos de trabajo en estos campos es alta.
Si le interesa, tome un curso en cualquiera de los recursos que acabo de mencionar y prepárese para conseguir un trabajo lucrativo.
¡Mis mejores deseos! 👍