10 bons recursos para aprender Big Data e Hadoop

Com o aumento da quantidade de dados todos os dias, tecnologias como Big Data e Apache Hadoop estão ganhando enorme popularidade.

E não parece estar diminuindo, pelo menos não em breve.

Um relatório diz que o mercado de Big Data Analytics está avaliado em US$ 37,34 bilhões em 2018, e está crescendo a um CAGR de 12,3% e chegará a US$ 105,08 bilhões até 2027 de 2019-2027.

O mundo dos negócios de hoje está mais focado em clientes com serviços personalizados e interações frutíferas. O Hadoop tem o poder de resolver os desafios complexos que as empresas enfrentam e pode superar as fraquezas das abordagens tradicionais; portanto, a maior adoção.

É por isso que aprender essas habilidades pode transformar sua carreira e ajudá-lo a conseguir o emprego dos sonhos pelo qual você ora secretamente!

Mas você está familiarizado com Big Data e Hadoop e como eles beneficiam as empresas?

Não se preocupe se sua resposta for não.

Porque neste artigo, primeiro entenderemos os conceitos de Big Data e Hadoop e, em seguida, exploraremos alguns dos bons recursos onde você pode aprender essas habilidades.

Vamos começar!

Apache Hadoop e Big Data: o que são?

Big Data

Big data refere-se a uma coleção de conjuntos de dados complexos e grandes, que são difíceis de processar e armazenar usando métodos tradicionais ou gerenciamento de banco de dados. É um assunto vasto que envolve vários frameworks, técnicas e ferramentas.

Big data constitui dados que diferentes aplicativos e dispositivos produzem, como Black box, transporte, mecanismo de busca, bolsa de valores, rede elétrica, mídia social, e a lista continua.

Os diferentes processos incluídos no Big Data são capturar, armazenar, curar, compartilhar, pesquisar, transferir, visualizar e analisar dados. Existem três formatos de Big Data: dados estruturados, dados não estruturados e dados semiestruturados.

Os benefícios do Big Data são:

  • Aumenta a eficiência organizacional enquanto reduz despesas extras
  • Ajuda você a adaptar suas ofertas com base nas necessidades, demandas, crenças e preferências de compra dos clientes para melhores vendas e marcas
  • Garantir que os funcionários certos sejam contratados
  • Resultados em melhor tomada de decisão
  • Alimenta a inovação com insights mais profundos
  • Aperfeiçoamento em saúde, educação e outros setores
  • Otimização de preços para seus produtos e serviços

Apache Hadoop

O Apache Hadoop é uma estrutura de software de código aberto que as organizações utilizam para armazenar dados em grande quantidade e realizar cálculos. A base dessa estrutura é Java, juntamente com certos códigos nativos em C e scripts de shell.

A Apache Software Foundation desenvolveu o Hadoop em 2006. É basicamente uma ferramenta para processar big data e torná-lo mais significativo para gerar mais receita e colher outros benefícios. Isso implica que o ecossistema do Hadoop tem a capacidade de resolver Big Data, e é assim que eles estão relacionados, caso você esteja se perguntando.

Os diferentes componentes do ecossistema Hadoop são TEZ, Storm, Mahout, MapReduce, etc. O Hadoop é acessível, mas altamente escalável, flexível e inclui tolerância a falhas em sua lista de recursos premiados. É por isso que sua adoção está crescendo rapidamente.

Os benefícios do Hadoop são:

  • A capacidade de armazenar e processar grandes quantidades de dados de forma distribuída
  • Mais rápido e alto poder de computação
  • Grande tolerância a falhas, pois o processamento de dados é protegido contra falhas de hardware. Mesmo que um nó falhe, o trabalho é redirecionado automaticamente para outros nós, garantindo que a computação nunca falhe.
  • Ele permite que você dimensione seu sistema facilmente para lidar com mais dados adicionando mais nós.
  • A flexibilidade de armazenar qualquer quantidade de dados e usá-los como quiser
  • Como o Hadoop é uma estrutura gratuita e de código aberto, você economiza muito dinheiro em comparação com uma solução corporativa.

Como as empresas estão adotando Big Data e Hadoop?

Hadoop e Big Data têm grandes perspectivas de mercado em diferentes verticais do setor. Nesta era digital, bilhões e trilhões de dados estão sendo produzidos com tecnologias emergentes. E essas tecnologias são eficientes para armazenar esses dados maciços e processá-los para que as empresas possam crescer ainda mais.

  Como excluir aplicativos no iPhone

De comércio eletrônico, mídia, telecomunicações e bancos a saúde, governo e transporte, os setores se beneficiaram da análise de dados; portanto, a adoção do Hadoop e do Big Data está disparando.

Mas como?

Veja alguns dos setores e como eles implementam Big Data.

  • Mídia, comunicação e entretenimento: as empresas usam Hadoop e Big Data Analytics para analisar o comportamento do cliente. Eles usam a análise para atender seus clientes de acordo e personalizar o conteúdo com base em seu público-alvo.
  • Educação: as empresas do setor educacional usam as tecnologias para acompanhar o comportamento dos alunos e seu progresso ao longo do tempo. Eles também o usam para rastrear o desempenho de instrutores ou professores com base no assunto, contagem de alunos e seu progresso, etc.
  • Saúde: as instituições usam insights de saúde pública e visualizam para rastrear a disseminação de doenças e trabalhar em medidas ativas mais cedo.
  • Bancos: Grandes bancos, comerciantes de varejo e empresas de gestão de fundos aproveitam o Hadoop para medição de sentimentos, análise pré-negociação, análise preditiva, análise social, trilhas de auditoria, etc.

Oportunidades de carreira em Hadoop e Big Data

De acordo com a IBM, a ciência de dados é uma carreira exigente que continuará a aumentar. Somente TI, finanças e seguros demandam cerca de 59% dos cientistas de dados.

Algumas das habilidades lucrativas com alta demanda são Apache Hadoop, Apache Spark, mineração de dados, aprendizado de máquina, MATLAB, SAS, R, visualização de dados e programação de uso geral.

Você pode buscar perfis de trabalho como:

  • Analista de informações
  • Cientista de dados
  • Arquiteto de Big Data
  • Engenheiro de dados
  • Administrador do Hadoop
  • Desenvolvedor Hadoop
  • Engenheiro de software

A IBM também prevê que profissionais com habilidades em Apache Hadoop podem receber um salário médio de cerca de US$ 113.258.

Parece motivação?

Vamos começar a explorar alguns dos bons recursos de onde você pode aprender Big Data e Hadoop e guiar seu caminho profissional em uma direção de sucesso.

Arquiteto de Big Data

O Programa de Mestrado em Big Data Architect da Edureka ajuda você a se tornar proficiente nos sistemas e ferramentas que os especialistas em Big Data usam. Este programa de mestrado abrange o treinamento em Apache Hadoop, Spark stack, Apache Kafka, Talend e Cassandra. Este é um programa extenso, incluindo 9 cursos e mais de 200 horas de aprendizado interativo.

Eles projetaram o currículo por meio de uma pesquisa completa em mais de 5.000 descrições de cargos globais. Aqui, você aprenderá habilidades como YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib e outras 5 habilidades.

Você tem várias opções para fazer o curso conforme sua conveniência, como manhã, noite, fim de semana ou dias da semana. Eles também oferecem a flexibilidade de trocar de classe com outro lote e, após a conclusão, você recebe um certificado elegante. Eles fornecem acesso vitalício a todo o conteúdo do curso, incluindo guias de instalação, questionários e apresentações.

Hadoop Básico

Aprenda os fundamentos de Big Data e Hadoop da Whizlabs para desenvolver suas habilidades e aproveitar oportunidades interessantes.

O curso abrange tópicos como introdução ao Big Data, análise e streaming de dados, Hadoop na nuvem, modelos de dados, demonstração de instalação do Hadoop, demonstração do Python, demonstração do Hadoop e GCP e demonstração do Python com Hadoop. Este curso contém mais de 3 horas de vídeos divididos em 8 palestras cobrindo tópicos, conforme explicado acima.

Eles fornecem acesso ilimitado ao conteúdo do curso em diferentes dispositivos, incluindo Mac, PC, Android e iOS, além de um excelente suporte ao cliente. Para iniciar este curso, você deve ter conhecimento prévio e profundo de várias linguagens de programação com base em sua função. Depois de concluir o programa e assistir a vídeos 100%, eles emitirão um certificado de curso assinado para você.

  O que é Focus Stacking?

Para iniciantes

A Udemy obteve o curso Big Data & Hadoop for Beginners para aprender os conceitos básicos de Big Data e Hadoop junto com HDFS, Hive, Pig e MapReduce projetando pipelines. Eles também ensinarão tendências tecnológicas, o mercado de Big Data, tendências salariais e vários cargos nesse campo.

Você entenderá o Hadoop, como ele funciona, suas arquiteturas complexas, componentes e instalação em seu sistema. O curso aborda como você pode usar Pig, Hive e MapReduce para analisar grandes conjuntos de dados. Eles também fornecem demonstrações para consultas Hive, consultas Pig e comandos HDFS, além de seus scripts de amostra e conjuntos de dados.

Neste curso, você aprenderá a escrever códigos por conta própria no Pig e no Hive para processar grandes quantidades de dados e projetar pipelines de dados. Eles também ensinam arquitetura de dados moderna ou Data Lake e ajudam você a praticar o uso de conjuntos de Big Data. Para iniciar o curso, você precisa de conhecimentos básicos de SQL, e se você conhece RDBMS, é ainda melhor.

Especialização

Faça a especialização em Big Data do Coursera para aprender os métodos fundamentais de Big Data oferecidos pela Universidade da Califórnia, San Diego (UCSanDiego) em 6 cursos simples.

E o melhor: você pode se inscrever gratuitamente. Neste curso, você pode adquirir habilidades como Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, Data Model, gerenciamento de dados, Splunk, modelagem de dados e noções básicas de aprendizado de máquina, além de Big Data.

A especialização ajudará você a tomar melhores decisões de negócios, entendendo como organizar Big Data, analisá-lo e interpretá-lo. Com sua ajuda, você será capaz de aplicar seus insights em questões e questões do mundo real.

Ele inclui um projeto prático que você precisaria concluir para concluir a especialização com sucesso e obter a certificação que pode ser compartilhada com seus possíveis empregadores e uma rede profissional.

A especialização requer cerca de 8 meses para conclusão e inclui um horário flexível. Você não precisa de nenhum conhecimento prévio ou experiência para começar com o curso. As legendas da palestra estão disponíveis em 15 idiomas, como inglês, hindi, árabe, russo, espanhol, chinês, coreano e muito mais.

Estrutura Hadoop

Semelhante ao anterior, este curso – UCSanDiego oferece a plataforma Hadoop e a estrutura de aplicativos do Coursera. É para profissionais iniciantes ou programadores que desejam entender as ferramentas essenciais necessárias para coletar e analisar dados em grandes partes.

Mesmo sem experiência anterior, você pode percorrer as estruturas do Apache Hadoop e do Spark com exemplos práticos. Eles ensinarão a você os processos e componentes básicos da pilha de software do Hadoop, arquitetura e processo de execução.

O instrutor também dará tarefas para orientá-lo sobre como os cientistas de dados aplicam técnicas e conceitos importantes, como o MapReduce, para resolver problemas de Big Data. No final do curso, você ganhará habilidades como Python, Apache Hadoop e Spark e MapReduce.

O curso é 100% online, leva cerca de 26 horas para ser concluído, inclui certificado compartilhável e prazos flexíveis, e legendas de vídeo estão disponíveis em 12 idiomas.

Dominando o Hadoop

Desbloqueie insights de negócios excepcionais lendo o livro – Mastering Hadoop 3 por Chanchal Singh e Manish Kumar. Este é um guia completo que ajuda você a dominar os conceitos mais recentes do Hadoop 3 e está disponível na Amazon.

Este livro o ajudará a compreender os recursos e recursos recém-introduzidos do Hadoop 3, processar e processar dados por meio do YARN, MapReduce e outras ferramentas relevantes. Também o ajudará a aprimorar suas habilidades no Hadoop 3 e utilizar os aprendizados nos cenários e códigos de casos do mundo real.

Ele irá guiá-lo na maneira como o Hadoop funciona em seu núcleo e você estudará conceitos sofisticados de várias ferramentas, entenderá como proteger seu cluster e descobrirá soluções. Com este guia, você pode resolver problemas típicos, incluindo como usar o Kafka com eficiência, confiabilidade dos sistemas de entrega de mensagens, projetar baixa latência e lidar com grandes volumes de dados.

No final do livro, você pode obter insights profundos sobre computação distribuída com o Hadoop 3, criar aplicativos de nível empresarial usando Flick, Spark e muito mais, desenvolver pipelines de dados do Hadoop escaláveis ​​e de alto desempenho.

  O que significa “FOMO” e como usá-lo?

Aprendendo Hadoop

O LinkedIn é um excelente lugar para aumentar sua rede profissional e aprimorar seus conhecimentos e habilidades.

Este curso de 4 horas abrange uma introdução ao Hadoop, os sistemas de arquivos essenciais com Hadoop, MapReduce, o mecanismo de processamento, ferramentas de programação e bibliotecas do Hadoop. Você aprenderá como configurar seu ambiente de desenvolvimento, otimizar e executar trabalhos MapReduce, criar fluxos de trabalho para agendamento de trabalhos e consultas básicas de código com Pig e Hive.

Além disso, você aprenderá sobre as bibliotecas Spark disponíveis que podem ser usadas com clusters do Hadoop, além das várias opções para executar trabalhos de ML em um cluster do Hadoop. Com este curso do LinkedIn, você pode adquirir administração do Hadoop, administração de banco de dados, desenvolvimento de banco de dados e MapReduce.

O LinkedIn fornece um certificado compartilhável que você pode exibir em seu perfil do LinkedIn ao concluir o curso. Você também pode baixá-lo e compartilhá-lo com potenciais empregadores.

Fundamentos

Aprenda os Fundamentos de Big Data da edX para entender como essa tecnologia está impulsionando mudanças nas organizações e técnicas e ferramentas importantes, como algoritmos PageRank e mineração de dados. Este curso é oferecido a você pela Universidade de Adelaide e mais de 41 mil pessoas já se inscreveram nele.

Ele vem sob o Programa MicroMasters e sua duração é de 10 semanas com 8-10 horas de esforço por semana. E o curso é GRATUITO. No entanto, se você quiser obter um certificado após a conclusão, precisará pagar cerca de US $ 199 por ele. Requer conhecimento de nível intermediário do assunto e é individualizado de acordo com sua conveniência.

Se você deseja seguir um programa de MicroMasters em Big Data, eles aconselham você a concluir Computation Thinking & Big Data e Programming for Data Science antes de fazer este curso. Eles ensinarão a importância do Big Data, os desafios que as empresas enfrentam ao analisar grandes dados e como o Big Data resolve o problema.

No final, você entenderá várias aplicações de Big Data em pesquisa e indústrias.

Engenheiro de dados

O curso de Engenharia de Dados da Udacity abre novas oportunidades para sua carreira em ciência de dados. A duração estimada deste curso é de 5 meses, com 5-10 horas de esforço por semana.

Eles exigem que você tenha um nível intermediário de compreensão de SQL e Python. Neste curso, você aprenderá a construir um Data Lake e data warehouse, modelos de dados com Cassandra e PostgreSQL, trabalhar com grandes conjuntos de dados usando Spark e automação de pipeline de dados utilizando Apache Airflow.

No final deste curso, você utilizaria suas habilidades concluindo com sucesso um projeto fundamental.

Youtube

A Edureka oferece o curso em vídeo completo de Big Data e Hadoop no YouTube.

Quão legal é isso?

Você pode acessá-lo a qualquer hora, em qualquer lugar e sem nenhum custo envolvido.

Este vídeo do curso completo ajuda você a aprender e entender esses conceitos em detalhes. O curso é ótimo para iniciantes e profissionais experientes que desejam dominar suas habilidades no Hadoop.

O vídeo aborda a introdução do Big Data, problemas associados, casos de uso, Big Data Analytics e seus estágios e tipos. Em seguida, explica o Apache Hadoop e sua arquitetura; HDFS e sua replicação, blocos de dados, mecanismo de leitura/gravação; DataNode e NameNode, ponto de verificação e NameNode secundário.

Você aprenderá sobre MapReduce, fluxo de trabalho de trabalho, seu programa de contagem de palavras, YARN e sua arquitetura. Ele também explica Sqoop, Flume, Pig, Hive, HBase, seções de código, cache distribuído e muito mais. Na última hora do vídeo, você aprenderá coisas sobre Big Data Engineers, suas habilidades, responsabilidades, caminho de aprendizado e como se tornar um. O vídeo termina com algumas perguntas da entrevista que podem ajudá-lo a decifrar as entrevistas em tempo real.

Conclusão

O futuro da ciência de dados parece ser brilhante e, portanto, faz uma carreira baseada nele. Big Data e Hadoop são duas das tecnologias mais utilizadas em organizações em todo o mundo. E, portanto, a demanda é alta por empregos nesses campos.

Se lhe interessa, faça um curso em qualquer um dos recursos que acabei de mencionar e prepare-se para conseguir um emprego lucrativo.

Tudo de bom! 👍