10 gute Ressourcen zum Erlernen von Big Data und Hadoop

Mit der täglich wachsenden Datenmenge werden Technologien wie Big Data und Apache Hadoop immer beliebter.

Und es scheint nicht zu sinken, zumindest nicht bald.

A berichten Laut dem Markt für Big Data Analytics wird der Wert ab 37.34 2018 Milliarden US-Dollar betragen. Er wächst mit einer jährlichen Wachstumsrate von 12.3% und wird erreichen 105.08 Mrd. $ bis 2027 von 2019 bis 2027.

Die heutige Geschäftswelt konzentriert sich mehr auf Kunden mit personalisierten Dienstleistungen und fruchtbaren Interaktionen. Hadoop hat die Macht, die komplexen Herausforderungen zu lösen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, und kann die Schwächen traditioneller Ansätze überwinden; daher die höhere Akzeptanz.

Aus diesem Grund könnte das Erlernen dieser Fähigkeiten Ihre Karriere verändern und Ihnen helfen, den Traumjob zu finden, für den Sie heimlich beten!

Aber kennen Sie Big Data und Hadoop und wissen, wie sie Unternehmen zugute kommen?

Mach dir keine Sorgen, wenn deine Antwort nein ist.

In diesem Artikel werden wir zunächst die Konzepte von Big Data & Hadoop verstehen und dann einige der guten Ressourcen untersuchen, in denen Sie diese Fähigkeiten erlernen können.

Lasst uns beginnen!

Apache Hadoop und Big Data: Was sind sie?

Big Data

Big Data bezieht sich auf eine Sammlung komplexer und großer Datenmengen, die mit herkömmlichen Methoden oder Methoden nur schwer zu verarbeiten und zu speichern sind Datenbankmanagement. Es ist ein umfangreiches Thema, das verschiedene Frameworks, Techniken und Werkzeuge umfasst.

Big Data sind Daten, die von verschiedenen Anwendungen und Geräten erstellt werden, z. B. Black Box, Transport, Suchmaschine, Börse, Stromnetz, soziale Medien. Die Liste wird fortgesetzt.

Die verschiedenen Prozesse in Big Data umfassen das Erfassen, Speichern, Kuratieren, Teilen, Suchen, Übertragen, Visualisieren und Analysieren von Daten. Es gibt drei Formate für Big Data: Strukturierte Daten, unstrukturierte Daten und halbstrukturierte Daten.

Die Vorteile von Big Data sind:

• Steigert die organisatorische Effizienz und senkt gleichzeitig die zusätzlichen Kosten
• Hilft Ihnen dabei, Ihre Angebote an die Bedürfnisse, Anforderungen, Überzeugungen und Einkaufspräferenzen der Kunden anzupassen, um bessere Verkäufe und ein besseres Branding zu erzielen
• Stellen Sie sicher, dass die richtigen Mitarbeiter eingestellt werden
• Führt zu besseren Entscheidungen
• Fördert Innovationen mit tieferen Einsichten
• Verbesserung in den Bereichen Gesundheitswesen, Bildung und anderen Sektoren
• Preisoptimierung für Ihre Produkte und Dienstleistungen

Apache Hadoop

Apache Hadoop ist ein Open-Source-Software-Framework, mit dem Unternehmen Daten in großen Mengen speichern und Berechnungen durchführen können. Die Basis dieses Frameworks ist Java, zusammen mit bestimmten nativen Codes in C- und Shell-Skripten.

Die Apache Software Foundation hat Hadoop im Jahr 2006 entwickelt. Es ist im Grunde ein Tool, um Big Data zu verarbeiten und es sinnvoller zu machen, mehr Umsatz zu generieren und andere Vorteile zu erzielen. Dies impliziert, dass das Ökosystem von Hadoop in der Lage ist, Big Data zu lösen, und so hängen sie zusammen, falls Sie sich fragen.

Die verschiedenen Komponenten des Hadoop-Ökosystems sind TEZ, Storm, Mahout, MapReduce usw. Hadoop ist erschwinglich, aber hoch skalierbar, flexibel und enthält Fehlertoleranz in seiner Liste der begehrten Funktionen. Aus diesem Grund nimmt die Akzeptanz rasant zu.

Die Vorteile von Hadoop sind:

• Die Fähigkeit, große Datenmengen auf verteilte Weise zu speichern und zu verarbeiten
• Schnellere und hohe Rechenleistung
• Hohe Fehlertoleranz, da die Datenverarbeitung vor Hardwarefehlern geschützt ist. Selbst wenn ein Knoten ausfällt, wird der Job automatisch an andere Knoten umgeleitet, um sicherzustellen, dass die Datenverarbeitung niemals fehlschlägt.
• Sie können Ihr System einfach skalieren, um mehr Daten zu verarbeiten, indem Sie mehr Knoten hinzufügen.
• Die Flexibilität, beliebige Datenmengen zu speichern und dann zu verwenden, wie Sie möchten
• Da Hadoop ein kostenloses Open-Source-Framework ist, sparen Sie im Vergleich zu einer Unternehmenslösung viel Geld.

Wie setzen Unternehmen Big Data und Hadoop ein?

Hadoop und Big Data haben in verschiedenen Branchen hervorragende Marktaussichten. In diesem digitalen Zeitalter werden Milliarden und Billionen von Daten mit neuen Technologien produziert. Und diese Technologien sind effizient, um diese massiven Daten zu speichern und zu verarbeiten, damit Unternehmen noch mehr wachsen können.

Von E-Commerce, Medien, Telekommunikation und Bankwesen bis hin zu Gesundheitswesen, Regierung und Transport haben die Branchen von der Datenanalyse profitiert. Daher steigt die Akzeptanz von Hadoop und Big Data rasant an.

Aber wie?

Schauen Sie sich einige Branchen an und wie sie Big Data implementieren.

• Medien, Kommunikation und Unterhaltung: Unternehmen verwenden Hadoop und Big Data Analytics, um das Kundenverhalten zu analysieren. Sie nutzen die Analyse, um ihre Kunden entsprechend zu bedienen und Inhalte basierend auf ihrer Zielgruppe anzupassen.
• Bildung: Unternehmen im Bildungssektor nutzen die Technologien, um das Verhalten der Schüler und ihren Fortschritt im Laufe der Zeit zu verfolgen. Sie verwenden es auch, um die Leistung von Ausbildern oder Lehrern basierend auf dem Thema, der Schülerzahl und ihrem Fortschritt usw. zu verfolgen.
• Gesundheitswesen: Institutionen nutzen Erkenntnisse der öffentlichen Gesundheit und visualisieren, um die Ausbreitung von Krankheiten zu verfolgen und früher an aktiven Maßnahmen zu arbeiten.
• Bankgeschäfte: Großbanken, Einzelhändler und Fondsverwaltungsunternehmen nutzen Hadoop für Stimmungsmessungen, Pre-Trade-Analysen, Predictive Analytics, Social Analytics, Audit Trails usw.

Karrieremöglichkeiten in Hadoop und Big Data

Nach Angaben des US Bureau of Labor Statistics werden Mathematiker und Statistiker, einschließlich Data Scientist-Jobs, Erfahrungen sammeln 36 Prozent Wachstum zwischen 2021 und 2031.

Einige der lukrativen Fähigkeiten, die sehr gefragt sind, sind Apache Hadoop, Apache Spark, Data Mining, Maschinelles Lernen, MATLAB, SAS, R, Datenvisualisierung und Allzweckprogrammierung.

Sie können Berufsbilder verfolgen wie:

• Data Analyst
• Daten Scientist
• Big Data Architekt
• Dateningenieur
• Hadoop-Administrator
• Hadoop Entwickler
• Software IngenieurIn

IBM prognostiziert außerdem, dass Fachleute mit Apache Hadoop-Kenntnissen ein Durchschnittsgehalt von etwa erhalten können $ 113,258.

Scheint Motivation zu sein?

Lassen Sie uns einige der guten Ressourcen erkunden, aus denen Sie Big Data und Hadoop lernen und Ihren beruflichen Weg in eine erfolgreiche Richtung leiten können.

Big Data Architect

Big Data Architect Master-Programm von Edureka hilft Ihnen dabei, die Systeme und Tools zu beherrschen, die Experten für Big Data verwenden. Dieses Masterstudium umfasst Schulungen zu Apache Hadoop, Spark Stack, Apache Kafka, Talend und Cassandra. Dies ist ein umfangreiches Programm mit 9 Kursen und mehr als 200 interaktiven Lernstunden.

Sie haben den Lehrplan durch gründliche Recherchen zu über 5,000 globalen Stellenbeschreibungen entworfen. Hier lernst du Fähigkeiten wie YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib und andere 5 Fähigkeiten.

Sie haben mehrere Möglichkeiten, den Kurs nach Belieben zu belegen, z. B. morgens, abends, am Wochenende oder an Wochentagen. Sie bieten Ihnen auch die Flexibilität, Klassen mit einem anderen Stapel zu wechseln, und nach Abschluss erhalten Sie ein elegantes Zertifikat. Sie bieten Ihnen lebenslangen Zugriff auf alle Kursinhalte, einschließlich Installationsanleitungen, Quiz und Präsentationen.

Hadoop Basic

Lernen Sie Big Data und Hadoop-Grundlagen von Whizlabs um Ihre Fähigkeiten zu entwickeln und aufregende Möglichkeiten zu ergreifen.

Der Kurs behandelt Themen wie Einführung in Big Data, Datenanalyse und Streaming, Hadoop in der Cloud, Datenmodelle, Hadoop-Installationsdemo, Python-Demo, Hadoop- und GCP-Demo sowie Python mit Hadoop-Demo. Dieser Kurs enthält mehr als 3 Stunden Videos, die in 8 Vorlesungen zu Themen unterteilt sind, wie oben erläutert.

Sie bieten Ihnen uneingeschränkten Zugriff auf die Kursinhalte auf verschiedenen Geräten, einschließlich Mac, PC, Android und iOS, und bieten einen hervorragenden Kundensupport. Um diesen Kurs zu beginnen, müssen Sie über fundierte Kenntnisse mehrerer Programmiersprachen verfügen, die auf deren Rolle basieren. Sobald Sie das Programm abgeschlossen und 100% Videos angesehen haben, wird ein signiertes Kurszertifikat für Sie ausgestellt.

For Beginners

Udemy Ich habe den Kurs Big Data & Hadoop für Anfänger erhalten, um die Grundlagen von Big Data und Hadoop zusammen mit HDFS, Hive, Pig und MapReduce durch das Entwerfen von Pipelines zu erlernen. Sie werden Ihnen auch Technologietrends, den Big-Data-Markt, Gehaltsentwicklungen und verschiedene Aufgabenbereiche in diesem Bereich vermitteln.

Sie werden Hadoop, seine Funktionsweise, seine komplexen Architekturen, Komponenten und die Installation auf Ihrem System verstehen. Der Kurs behandelt, wie Sie mit Pig, Hive und MapReduce umfangreiche Datensätze analysieren können. Zusätzlich zu ihren Beispielskripten und Datensätzen bieten sie Demos für Hive-Abfragen, Pig-Abfragen und HDFS-Befehle.

In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie in Pig and Hive selbst Codes schreiben, um große Datenmengen zu verarbeiten und Datenpipelines zu entwerfen. Sie vermitteln auch moderne Datenarchitektur oder Data Lake und helfen Ihnen beim Üben mit Big Data-Sets. Um den Kurs zu beginnen, benötigen Sie Grundkenntnisse SQL Wissen, und wenn Sie RDBMS kennen, ist es noch besser.

Specialization

Aufheben Big Data-Spezialisierung von Coursera In 6 einfachen Kursen lernen Sie die grundlegenden Methoden von Big Data kennen, die von der University of California in San Diego (UCSanDiego) angeboten werden.

Und das Beste: Sie können sich kostenlos anmelden. In diesem Kurs können Sie neben Big Data auch Fähigkeiten wie Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, Datenmodell, Datenmanagement, Splunk, Datenmodellierung und maschinelles Lernen erwerben.

Die Spezialisierung hilft Ihnen dabei, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, indem Sie verstehen, wie Big Data organisiert, analysiert und interpretiert wird. Mit seiner Hilfe können Sie Ihre Erkenntnisse auf reale Probleme und Fragen anwenden.

Es enthält ein praktisches Projekt, das Sie abschließen müssen, um die Spezialisierung erfolgreich abzuschließen und die Zertifizierung zu erhalten, die Sie mit Ihren potenziellen Arbeitgebern und einem professionellen Netzwerk teilen können.

Die Spezialisierung dauert ca. 8 Monate und beinhaltet einen flexiblen Zeitplan. Sie benötigen keine Vorkenntnisse oder Erfahrungen, um mit dem Kurs zu beginnen. Die Untertitel der Vorlesung sind in 15 Sprachen verfügbar, darunter Englisch, Hindi, Arabisch, Russisch, Spanisch, Chinesisch, Koreanisch und mehr.

Hadoop Framework

Ähnlich wie oben bietet dieser Kurs – UCSanDiego Hadoop-Plattform und Anwendungs-Framework by Coursera. Es ist für Anfänger oder Programmierer gedacht, die die wesentlichen Werkzeuge verstehen möchten, die zum Sammeln und Analysieren von Daten in großen Blöcken erforderlich sind.

Auch ohne vorherige Erfahrung können Sie die Frameworks von Apache Hadoop und Spark anhand von praktischen Beispielen durchgehen. Sie lernen die grundlegenden Prozesse und Komponenten des Hadoop-Software-Stacks, der Architektur und des Ausführungsprozesses kennen.

Der Kursleiter gibt Ihnen auch Aufgaben, die Sie dabei unterstützen, wie Datenwissenschaftler wichtige Techniken und Konzepte wie MapReduce anwenden, um Big Data-Probleme zu lösen. Am Ende des Kurses erwerben Sie Fähigkeiten wie Python, Apache Hadoop und Spark sowie MapReduce.

Der Kurs ist zu 100% online, dauert ca. 26 Stunden, beinhaltet ein gemeinsam nutzbares Zertifikat und flexible Fristen. Video-Untertitel sind in 12 Sprachen verfügbar.

Mastering Hadoop

Lesen Sie das Buch Mastering Hadoop 3 von Chanchal Singh und Manish Kumar, um außergewöhnliche geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Dies ist eine vollständige Anleitung, die Ihnen hilft, die neuesten Konzepte von Hadoop 3 zu beherrschen Amazon.

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Dieses Buch hilft Ihnen dabei, die neu eingeführten Funktionen und Merkmale von Hadoop 3, Crunch & Process-Daten mithilfe von YARN, MapReduce und anderen relevanten Tools zu verstehen. Es wird Ihnen auch helfen, Ihre Fähigkeiten in Hadoop 3 zu verbessern und die Erkenntnisse in den realen Fallszenarien und Codes zu nutzen.

Es wird Ihnen zeigen, wie Hadoop im Kern funktioniert, und Sie werden ausgefeilte Konzepte mehrerer Tools studieren, verstehen, wie Sie Ihren Cluster schützen können, und Lösungen finden. Mit diesem Handbuch können Sie typische Probleme angehen, darunter die effiziente Verwendung von Kafka, die Zuverlässigkeit von Nachrichtenübermittlungssystemen, das Entwerfen einer geringen Latenz und die Verarbeitung großer Datenmengen.

Am Ende des Buches können Sie mit Hadoop 3 tiefgreifende Einblicke in verteiltes Computing gewinnen, Apps auf Unternehmensebene mit Flick, Spark und mehr erstellen und leistungsstarke und skalierbare Hadoop-Datenpipelines entwickeln.

Learning Hadoop

LinkedIn ist ein ausgezeichneter Ort, um Ihr berufliches Netzwerk auszubauen und Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten zu erweitern.

Dieser 4-stündige Kurs umfasst eine Einführung in Hadoop, die wesentlichen Dateisysteme mit Hadoop, MapReduce, die Verarbeitungs-Engine, Programmiertools und Hadoop-Bibliotheken. Sie erfahren, wie Sie Ihre Entwicklungsumgebung einrichten, MapReduce-Jobs optimieren und ausführen, aufbauen können workflows für die Planung von Jobs und grundlegende Codeabfragen mit Pig und Hive.

Außerdem erfahren Sie mehr über die verfügbaren Spark-Bibliotheken, die Sie mit Hadoop-Clustern verwenden können, sowie über die verschiedenen Optionen zum Ausführen von ML-Jobs auf einem Hadoop-Cluster. Mit diesem LinkedIn-Kurs können Sie Hadoop-Administration, Datenbankadministration, Datenbankentwicklung und MapReduce erwerben.

LinkedIn stellt Ihnen ein gemeinsam nutzbares Zertifikat zur Verfügung, das Sie nach Abschluss des Kurses in Ihrem LinkedIn-Profil anzeigen können. Sie können es auch herunterladen und mit potenziellen Arbeitgebern teilen.

Fundamentals

Lernen Sie die Big Data-Grundlagen von EDX zu verstehen, wie diese Technologie den Wandel in Organisationen und wichtige Techniken und Tools wie PageRank-Algorithmen und Data Mining vorantreibt. Dieser Kurs wird Ihnen von der Universität von Adelaide angeboten, und über 41 Personen haben sich bereits dafür eingeschrieben.

Es fällt unter das MicroMasters-Programm und dauert 10 Wochen mit 8 bis 10 Stunden Aufwand pro Woche. Und der Kurs ist KOSTENLOS. Wenn Sie jedoch nach Abschluss ein Zertifikat erhalten möchten, müssen Sie dafür etwa 199 US-Dollar bezahlen. Es erfordert Kenntnisse des Themas auf mittlerem Niveau und wird nach Ihren Wünschen selbst gesteuert.

Wenn Sie ein MicroMasters-Programm in Big Data durchführen möchten, empfehlen wir Ihnen, es abzuschließen Berechnungsdenken & Big Data und Programmierung für Data Science bevor Sie diesen Kurs aufnehmen. Sie zeigen Ihnen, wie wichtig Big Data ist, welchen Herausforderungen Unternehmen bei der Analyse von Big Data gegenüberstehen und wie Big Data das Problem löst.

Gegen Ende werden Sie verschiedene Big-Data-Anwendungen in Forschung und Industrie verstehen.

Data Engineer

Der Data Engineering Kurs von Udacity eröffnet neue Möglichkeiten für Ihre Karriere in der Datenwissenschaft. Die geschätzte Dauer dieses Kurses beträgt 5 Monate, mit 5-10 Stunden Aufwand pro Woche.

Sie setzen voraus, dass Sie über ein mittleres Verständnis von SQL und verfügen Python. In diesem Kurs lernen Sie, wie man eine Data Lake und Data Warehouse, Datenmodelle mit Cassandra und PostgreSQL, Arbeiten mit riesigen Datensätzen mit Spark und Datenpipeline-Automatisierung mit Apache Airflow.

Gegen Ende dieses Kurses würden Sie Ihre Fähigkeiten einsetzen, indem Sie ein Schlusssteinprojekt erfolgreich abschließen.

YouTube

Edureka bietet den Big Data & Hadoop-Vollvideokurs an YouTube.

Wie cool ist das denn?

Sie können jederzeit, überall und ohne Kosten darauf zugreifen.

Dieses vollständige Video hilft Ihnen, diese Konzepte im Detail zu lernen und zu verstehen. Der Kurs ist sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Profis geeignet, die ihre Fähigkeiten in Hadoop beherrschen möchten.

Das Video behandelt die Einführung von Big Data, damit verbundene Probleme, Anwendungsfälle, Big Data Analytics sowie deren Phasen und Typen. Als nächstes werden Apache Hadoop und seine Architektur erklärt. HDFS und seine Replikation, Datenblöcke, Lese- / Schreibmechanismus; DataNode und NameNode, Checkpointing und sekundärer NameNode.

Anschließend erfahren Sie mehr über MapReduce, den Job-Workflow, das Wortzählprogramm, YARN und die Architektur. Außerdem werden Sqoop, Flume, Pig, Hive, HBase, Codeabschnitte, verteilter Cache und mehr erläutert. In der letzten Stunde des Videos erfahren Sie mehr über Big Data Engineers, ihre Fähigkeiten, Verantwortlichkeiten, ihren Lernpfad und wie man einer wird. Das Video endet mit einigen Interviewfragen, die Ihnen helfen könnten, die Echtzeitinterviews zu knacken.

Fazit

Die Zukunft von Datenwissenschaft scheint hell zu sein und macht so eine Karriere darauf basierend. Big Data und Hadoop sind zwei der am häufigsten verwendeten Technologien in Unternehmen auf der ganzen Welt. Daher ist die Nachfrage nach Arbeitsplätzen in diesen Bereichen hoch.

Wenn es Sie interessiert, nehmen Sie an einem Kurs in einer der Ressourcen teil, die ich gerade erwähnt habe, und bereiten Sie sich darauf vor, einen lukrativen Job zu bekommen.

Alles Gute! 👍