Почему каждому специалисту по Hadoop нужны навыки работы с данными

Специалисты по большим данным, обладающие разносторонними навыками, пользуются большим спросом, чем специалисты, обладающие только навыками работы с Hadoop. На сайте Indeed.com есть сотни вакансий для ученых, работающих с данными, которые также могут работать с Hadoop; цифры заработной платы на этих должностях намного выше, чем у специалистов по обработке данных без навыков работы с Hadoop.

Как использование Data Science может помочь вам в среде Hadoop

Hadoop — это технология кластерных вычислений, в которой используются такие методы, как инженерия данных, разработка программного обеспечения для распределенных вычислений, методологии складирования, крупномасштабная аналитика и администрирование распределенных систем. Он сочетает в себе методы распределенных вычислений с распределенным хранилищем и на сегодняшний день является наиболее эффективной средой для выполнения высококачественной аналитики.

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 Data Science и Hadoop выделит вас среди других и даст вам право на очень прибыльную работу.

Преимущества наличия опыта в области Data Science и Hadoop

Если вы знаете, как использовать методы обработки данных в Hadoop, вы поймете, как различные части Hadoop объединяются в целый конвейер данных, которым управляли мои команды исследователей данных, программистов, инженеров и деловых людей. Вы также сможете:

• Понимание архитектуры Hadoop и настройка псевдораспределенной среды разработки.
• Разрабатывайте распределенные вычисления с помощью MapReduce и распределенной файловой системы Hadoop (HDFS).
• Работайте 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, обобщение и агрегирование для перемещения больших данных к вычислениям последней мили.
• Понять, как аналитические рабочие процессы, включая анализ функций, итеративное машинное обучение и моделирование данных, работают в контексте больших данных.

Каждой компании нужны ученые, работающие с данными, чтобы анализировать свои данные и находить более эффективные способы регулирования производства, прогнозирования поведения покупателей и продаж и устранения узких мест.

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

Как наука о данных вписывается в большие данные как часть головоломки

Экосистема Hadoop меняется. Специалисты по обработке данных раньше были одинокими волками, которые проводили серьезный анализ раз в месяц; теперь эта область стала более совместной и итеративной. Из баз данных всегда извлекаются маленькие и большие идеи, и эти идеи помогли компаниям увеличить прибыль, сократить расходы, удержать клиентов и выявить новые возможности. Методы науки о данных используются для решения проблем в самых разных отраслях, и каждый день открываются новые вакансии для специалистов.

Обладая обширными знаниями в обеих этих областях, вы сможете:

• Определите потенциальные варианты использования в бизнесе, в которых Data Science может дать впечатляющие результаты.
• Получите, очистите и объедините разрозненные источники данных, чтобы создать целостную картину для анализа.
• Используйте статистические методы для изучения данных и получения важной информации для бизнеса.
• Используйте потоковую передачу Hadoop и Apache Spark для конвейеров обработки данных.
• Выберите лучший метод машинного обучения для конкретного проекта Data Science.
• Внедряйте рекомендации и управляйте ими с помощью MLlib Spark.
• Осознайте подводные камни развертывания новых аналитических проектов в масштабе производства.

Помимо создания сильного набора навыков и поиска интересных должностей, специалисты Hadoop с навыками работы с данными зарабатывают больше денег.

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

Объединив эти навыки, вы превзойдете по зарплате как специалистов по данным, так и специалистов по большим данным, а также получите более глубокое понимание всей области анализа данных.