Почему каждому профессионалу Hadoop нужны навыки в области науки о данных

Специалисты по большим данным, обладающие многопрофильными навыками, пользуются большим спросом, чем специалисты, обладающие только навыками Hadoop. На Indeed.com есть сотни вакансий для специалистов по данным, которые также могут работать с Hadoop; зарплаты на этих должностях намного выше, чем у специалистов по данным без навыков Hadoop.

Как внедрение науки о данных может помочь вам в среде Hadoop

Hadoop — это кластерная вычислительная технология, которая использует такие методы, как инженерия данных, программная инженерия для распределенных вычислений, методологии складирования, крупномасштабная аналитика и администрирование распределенных систем. Она объединяет методы распределенных вычислений с распределенным хранилищем и является, безусловно, самой эффективной структурой для выполнения аналитики высокого уровня.

Data Science использовала программирование SAS и R для выполнения статистического анализа. Объединив SAS и R с Hadoop, вы сможете анализировать большие наборы данных с помощью различных инструментов. Вы также научитесь работать с инструментами анализа данных более высокого уровня, такими как Hive и Spark.

Такое сочетание навыков в области науки о данных и Hadoop выделит вас среди конкурентов и позволит претендовать на очень прибыльную работу.

Преимущества наличия опыта в области науки о данных и Hadoop

Если вы знаете, как использовать методы Data Science в Hadoop, вы поймете, как различные части Hadoop объединяются, чтобы сформировать целый конвейер данных – управлял моими командами исследователей данных, программистов, инженеров и бизнесменов. Вы также сможете:

• Понять архитектуру Hadoop и настроить псевдораспределенную среду разработки
• Разрабатывайте распределенные вычисления с помощью MapReduce и распределенной файловой системы Hadoop (HDFS)
• Работа с Hadoop через интерфейс командной строки
• Используйте утилиту Hadoop Streaming для выполнения проектов MapReduce на Python
• Изучите хранилища данных, потоки данных более высокого порядка и другие проекты в экосистеме Hadoop.
• Используйте Hive для запроса и анализа реляционных данных в Hadoop
• Используйте фильтрацию, суммирование и агрегацию для перемещения больших данных в область вычислений последней мили
• Понять, как аналитические рабочие процессы, включая анализ признаков, итеративное машинное обучение и моделирование данных, работают в контексте больших данных.

Каждой компании нужны специалисты по анализу данных, которые смогут проанализировать имеющиеся у них данные и найти более эффективные способы регулирования производства, прогнозирования поведения покупателей и продавцов, а также устранения узких мест.

Чтобы стать хорошим специалистом по данным, вам необходимо иметь практические знания MapReduce, распределенных систем и распределенных файловых систем. Вы также должны знать, как анализировать бэкданные, чтобы понимать тенденции рынка, демографическое поведение и сезонные колебания. Если вы можете использовать аналитику данных для выявления закономерностей и извлечения информации из больших объемов данных, компании будут рады нанять вас.

Как наука о данных вписывается в Большие данные как часть пазла

Экосистема Hadoop меняется. Раньше специалисты по данным были одинокими волками, проводившими крупный анализ раз в месяц; теперь эта область стала более совместной и итеративной. Из баз данных постоянно извлекаются как небольшие, так и большие идеи, и эти идеи помогают компаниям увеличивать прибыль, сокращать расходы, удерживать клиентов и находить новые возможности. Методы науки о данных используются для решения проблем в различных отраслях, и каждый день появляются новые вакансии для специалистов.

Обладая обширными знаниями в обеих этих областях, вы сможете:

• Определите потенциальные бизнес-кейсы, в которых наука о данных может обеспечить эффективные результаты.
• Получайте, очищайте и объединяйте разрозненные источники данных, чтобы создать целостную картину для анализа.
• Используйте статистические методы для изучения данных и предоставления важной информации для бизнеса.
• Используйте потоковую передачу Hadoop и Apache Spark для конвейеров Data Science
• Выберите лучшую методику машинного обучения для использования в конкретном проекте по науке о данных.
• Внедрение и управление рекомендателями с помощью MLlib от Spark
• Осознайте подводные камни развертывания новых аналитических проектов в масштабах производства

Помимо формирования прочного набора навыков и возможности быть в первых рядах претендентов на интересные должности, специалисты Hadoop с навыками в области науки о данных зарабатывают больше денег.

По данным Glassdoor, средняя зарплата Data Scientist составляет $113 436 в год. Специалист по большим данным, по данным Glassdoor, зарабатывает $62 066 в год.

Объединив эти навыки, вы превзойдете как специалистов по анализу данных, так и специалистов по большим данным и получите более глубокое понимание всей области аналитики данных.