10 основных причин изучить Hadoop | Обучение работе с большими данными и Hadoop

Рынок больших данных Hadoop переживает гигантскую эволюцию и не показывает никаких признаков замедления. Навыки работы с большими данными и Hadoop могут превратить вашу текущую карьеру в карьеру вашей мечты. Я бы сказал, сейчас самое время изучить Hadoop.

Давайте рассмотрим 10 основных причин для изучения Hadoop в порядке убывания:

10. Аналитика больших данных: главный приоритет во многих организациях

За последние несколько лет большие данные изменили правила игры в большинстве отраслей. Фактически, большие данные были приняты огромным количеством организаций, принадлежащих к разным областям. Изучая большие наборы данных с помощью инструментов больших данных, таких как Хадуп а также Искра, они могут идентифицировать различные скрытые закономерности, чтобы найти неизвестные корреляции, рыночные тенденции, предпочтения клиентов и другую полезную бизнес-информацию.

  • Внедрение больших данных достигло 53% в 2017 году по сравнению с 17% в 2015 году, при этом телекоммуникационные и финансовые услуги лидируют среди первых.Форбс

Основная цель Аналитика больших данных заключается в том, чтобы помочь компаниям разработать лучшие и эффективные бизнес-стратегии, анализируя большие объемы данных. Источники данных включают в себя журналы веб-сервера, данные о потоках кликов в Интернете, контент социальных сетей и отчеты об активности, текст из электронных писем клиентов, сведения о звонках по мобильному телефону и машинные данные, полученные датчиками и подключенные к Интернет вещей (IoT).

Аналитика больших данных может привести к более эффективному маркетингу, новым возможностям получения дохода, более качественному обслуживанию клиентов, повышению операционной эффективности, конкурентным преимуществам по сравнению с конкурирующими организациями и другим преимуществам для бизнеса.

  • Ожидается, что коммерческие закупки оборудования, программного обеспечения и услуг, связанных с большими данными и бизнес-аналитикой (BDA), будут поддерживать совокупный годовой темп роста (CAGR) на уровне 11,9% до 2020 года, когда выручка превысит 210 миллиардов долларов.ИДЦ

Рост-из-неструктурированных-данных-обучения-Hadoop-Edureka.png

На приведенном выше изображении четко видно огромное количество неструктурированных данных (изображения, почта, аудио и т. д.), которые можно проанализировать только с помощью технологий больших данных, таких как Hadoop, Spark, Hive и т. д. Это привело к серьезному увеличению объема неструктурированных данных. пробел в навыках по сравнению с доступными специалистами по большим данным на текущем рынке ИТ. Следовательно, совсем неудивительно, что на рынке много шума для изучения хаупа.

9. Большие данные революционизируют различные области

Большие данные ни дня не оставят камня на камне. Под этим я подразумеваю, что большие данные присутствуют в каждой области, что позволяет организациям использовать их возможности для повышения ценности своего бизнеса. Наиболее распространенными областями, в которых строго используются большие данные и Hadoop, являются здравоохранение, розничная торговля, правительство, банковское дело, СМИ и развлечения, транспорт, природные ресурсы и т. д., как показано на рисунке ниже:

Big-Data-in-Different-Domains-Learn-Hadoop-Edureka-768x432.png

Следовательно, вы можете построить свою карьеру в любом из этих доменов, изучив Hadoop. Далее можно пройти через это Приложения для работы с большими данными блог, чтобы понять, как большие данные революционизируют различные области.

8. Растущий спрос на профессионалов Hadoop

«Хадуп Маркет ожидается достичь 99,31 миллиарда долларов по 2022 в CAGR из 42,1%” Форбс

Спрос на Hadoop можно напрямую объяснить тем фактом, что это одна из самых известных технологий, которая может обрабатывать большие данные, и она достаточно экономична и масштабируема. Благодаря быстрому увеличению источников и объемов больших данных Hadoop стал в большей степени основой для других развивающихся технологий больших данных, таких как Spark, Hive и т. д. Это создает большое количество заданий Hadoop с очень высокой скоростью. .

Рост спроса на Hadoop-Learn-Hadoop-Edureka-768x536.png

7. Нехватка специалистов по большим данным Hadoop

Hadoop-Skill-Set-Learn-Hadoop-Edureka-300x300.png

Как мы уже говорили, возможности трудоустройства в Hadoop растут быстрыми темпами. Но большинство этих рабочих мест все еще вакантны из-за огромного дефицита навыков, который все еще сохраняется на рынке. Такая нехватка надлежащего набора навыков для работы с большими данными и технологией Hadoop создала огромный разрыв между цепочками поставок и спроса.

Следовательно, сейчас самое подходящее время, чтобы сделать шаг вперед и начать свой путь к построению яркой карьеры в Большие данные и Hadoop. На самом деле, известная поговорка «Сейчас или никогда» является подходящим описанием, объясняющим текущие возможности на рынке больших данных и Hadoop.

6. Изучите Hadoop для жирной зарплаты

Зарплата-профессионалов-Hadoop-Learn-Hadoop-Edureka-150x150.png

Одной из привлекательных причин для изучения Hadoop является большая зарплата. Нехватка профессионалов Hadoop — одна из основных причин их высокой зарплаты. Согласно с payscale.comзарплата профессионалов Hadoop варьируется от 93 тысячи долларов к 127 тысяч долларов ежегодно, в зависимости от различных должностей.

5. Большие данные и тенденции Hadoop

Hadoop-Trend-Learn-Hadoop-Edureka-2.png

Судя по тенденциям Google, у hadoop стабильный график за последние 5 лет. Еще одна важная вещь, которую следует отметить, это то, что тенденции больших данных и Hadoop тесно связаны друг с другом. Большие данные — это то, что говорит о проблеме, связанной с хранением, курированием, обработкой и аналитикой данных. Следовательно, совершенно очевидно, что всем компаниям необходимо так или иначе решать проблему больших данных для принятия более эффективных бизнес-решений.

Big-Data-Hadoop-Trend-Learn-Hadoop-Edureka-1-e1519633959382.png

Следовательно, можно сделать вывод, что у больших данных и Hadoop многообещающее будущее, и они не исчезнут в воздухе, по крайней мере, в ближайшие 20 лет.

4. Удовлетворяет различному профессиональному опыту

Экосистема Hadoop имеет различные инструменты, которые могут быть использованы профессионалами с разным опытом. Если у вас есть опыт программирования, вы можете писать код MapReduce на разных языках, таких как Java, Python и т. д. Если вы знакомы с языком сценариев, Apache Pig лучше всего подходит для вас. В качестве альтернативы, если вы знакомы с SQL, вы можете продолжить работу с Apache Hive или Apache Drill.

Рынок аналитики больших данных растет во всем мире, и эта мощная тенденция роста открывает большие возможности для всех ИТ-специалистов. Лучше всего подходит для:

  • Разработчики программного обеспечения, менеджеры проектов
  • Архитекторы программного обеспечения
  • Специалисты по ETL и хранилищам данных
  • Специалисты по аналитике и бизнес-аналитике
  • DBA и специалисты по БД
  • Старшие ИТ-специалисты
  • Специалисты по тестированию
  • Специалисты по мэйнфреймам
  • Выпускники, желающие построить карьеру в области больших данных

В Big Data и Hadoop есть разные профили вакансий. Вы можете преследовать любой из них, основываясь на своем профессиональном опыте. Некоторые из известных должностей в Hadoop:

  • Разработчик Hadoop
  • Администратор Hadoop
  • Аналитик данных
  • Архитектор больших данных
  • Программист
  • Старший инженер-программист
  • Инженер данных
  • Специалист по данным

2. Hadoop как прорывная технология

Hadoop зарекомендовал себя как лучшая альтернатива традиционным системам хранения данных с точки зрения стоимости, масштабируемости, хранения и производительности для различных источников данных. Фактически, Hadoop произвел революцию в способах обработки данных в наши дни и внес радикальные изменения в область анализа данных. Помимо этого, экосистема Hadoop постоянно экспериментирует и совершенствуется. Короче говоря, большие данные и Hadoop захватывают мир штурмом, и если вы не хотите, чтобы вас затронули, вы должны плыть по течению.

1. Hadoop как шлюз к технологиям больших данных

Hadoop-Ecosystem-Learn-Hadoop-Edureka-230x180.png

Hadoop стал де-факто средством аналитики больших данных и был принят большим количеством компаний. Как правило, помимо Hadoop, стратегия решения для работы с большими данными включает в себя несколько технологий в индивидуальном порядке. Таким образом, важно не только изучить Hadoop, но и стать экспертом в других технологиях больших данных, подпадающих под экосистему Hadoop. Это поможет вам еще больше повысить свою карьеру в сфере больших данных и занять элитные должности, такие как архитектор больших данных, специалист по данным и т. д. Но для всего этого вам необходимо изучить Hadoop, поскольку он является ступенькой для перехода в область больших данных.

Я надеюсь, что вы нашли бы этот блог информативным. Если вы хотите изучить Hadoop, вы можете начать с этого Серия блогов о больших данных и Hadoop.

Есть к нам вопрос? Пожалуйста, укажите это в разделе комментариев, и мы свяжемся с вами.

Похожие записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *