Die stetig wachsende Datenflut führt dazu, dass Technologien wie Big Data und Apache Hadoop immer wichtiger werden.
Und es ist nicht abzusehen, dass dieser Trend bald nachlässt.
Laut einer Studie wird der Markt für Big Data Analytics im Jahr 2018 auf 37,34 Milliarden US-Dollar geschätzt. Er wächst mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 12,3 % und soll bis 2027 ein Volumen von 105,08 Milliarden US-Dollar erreichen.
Die heutige Geschäftswelt legt großen Wert auf Kundenbindung durch personalisierte Dienstleistungen und wertvolle Interaktionen. Hadoop bietet Lösungen für komplexe Herausforderungen von Unternehmen und überwindet die Einschränkungen traditioneller Ansätze, was seine zunehmende Akzeptanz erklärt.
Daher kann das Erlernen dieser Fähigkeiten Ihre berufliche Laufbahn erheblich verbessern und Ihnen helfen, den Job Ihrer Träume zu bekommen!
Aber sind Sie mit den Konzepten Big Data und Hadoop vertraut und wissen, wie Unternehmen davon profitieren?
Keine Sorge, falls Sie die Frage verneinen.
In diesem Artikel werden wir zunächst die grundlegenden Ideen von Big Data und Hadoop erläutern und dann einige empfehlenswerte Ressourcen erkunden, mit denen Sie diese Fähigkeiten erlernen können.
Fangen wir an!
Apache Hadoop und Big Data: Was verbirgt sich dahinter?
Big Data
Big Data bezeichnet riesige und komplexe Datenmengen, die mit herkömmlichen Methoden oder Datenbankverwaltungssystemen nur schwer zu bearbeiten und zu speichern sind. Es ist ein weitläufiges Themenfeld, das diverse Frameworks, Techniken und Werkzeuge umfasst.
Big Data entsteht durch verschiedene Anwendungen und Geräte, wie zum Beispiel Black Boxes, Transportwesen, Suchmaschinen, Börsen, Stromnetze und soziale Medien – die Liste ist schier endlos.
Die Verarbeitung von Big Data umfasst verschiedene Schritte: Erfassung, Speicherung, Aufbereitung, Freigabe, Suche, Übertragung, Visualisierung und Analyse. Big Data liegt in drei Formaten vor: strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten.
Die Vorteile von Big Data umfassen:
- Steigerung der Effizienz von Unternehmen bei gleichzeitiger Reduzierung der Ausgaben
- Personalisierung von Angeboten basierend auf den Bedürfnissen, Anforderungen, Überzeugungen und Kaufpräferenzen der Kunden zur Verbesserung des Umsatzes und der Markenbildung
- Sicherstellung der Einstellung der richtigen Mitarbeiter
- Fundiertere Entscheidungsfindung
- Förderung von Innovationen durch detaillierte Einblicke
- Verbesserungen im Gesundheitswesen, Bildungswesen und anderen Sektoren
- Preisoptimierung von Produkten und Dienstleistungen
Apache Hadoop
Apache Hadoop ist ein Open-Source-Software-Framework, das von Organisationen genutzt wird, um große Datenmengen zu speichern und Berechnungen durchzuführen. Die Basis dieses Frameworks ist Java, ergänzt durch nativen Code in C und Shell-Skripten.
Die Apache Software Foundation entwickelte Hadoop im Jahr 2006. Es handelt sich im Wesentlichen um ein Werkzeug zur Verarbeitung und Interpretation von Big Data, um Umsätze zu steigern und andere Vorteile zu erzielen. Das Hadoop-Ökosystem ist also in der Lage, Big Data-Probleme zu lösen – daher ihre Verbindung, falls Sie sich das gefragt haben.
Zu den Komponenten des Hadoop-Ökosystems gehören TEZ, Storm, Mahout, MapReduce usw. Hadoop ist kostengünstig, hochgradig skalierbar, flexibel und bietet Fehlertoleranz. Aufgrund dieser Vorteile wird es zunehmend eingesetzt.
Die Vorteile von Hadoop sind:
- Die Möglichkeit, riesige Datenmengen verteilt zu speichern und zu verarbeiten
- Schnelle und hohe Rechenleistung
- Hohe Fehlertoleranz, da die Datenverarbeitung vor Hardwareausfällen geschützt ist. Selbst wenn ein Knoten ausfällt, wird die Aufgabe automatisch auf andere Knoten umgeleitet, wodurch sichergestellt ist, dass die Datenverarbeitung nie unterbrochen wird.
- Einfache Skalierung des Systems zur Verarbeitung größerer Datenmengen durch Hinzufügen weiterer Knoten.
- Flexibilität bei der Speicherung beliebiger Datenmengen und deren Verwendung nach Bedarf
- Hadoop ist ein kostenloses Open-Source-Framework und spart im Vergleich zu kommerziellen Lösungen erhebliche Kosten.
Wie setzen Unternehmen Big Data und Hadoop ein?
Hadoop und Big Data haben in verschiedenen Branchen hervorragende Zukunftsaussichten. Im digitalen Zeitalter entstehen durch neue Technologien riesige Datenmengen. Diese Technologien ermöglichen es, diese Datenmengen effizient zu speichern und zu verarbeiten, was das Wachstum von Unternehmen unterstützt.
Von E-Commerce, Medien, Telekommunikation und Bankwesen bis hin zu Gesundheitswesen, Behörden und Transportwesen profitieren viele Branchen von Datenanalysen. Daher steigt die Akzeptanz von Hadoop und Big Data rasant.
Aber wie genau?
Sehen wir uns an, wie einige Branchen Big Data implementieren.
- Medien, Kommunikation und Unterhaltung: Unternehmen nutzen Hadoop und Big Data Analytics, um das Kundenverhalten zu analysieren. Sie nutzen diese Analysen, um ihre Kunden besser zu bedienen und Inhalte gezielt an ihre Zielgruppen anzupassen.
- Bildung: Bildungseinrichtungen nutzen diese Technologien, um das Verhalten und den Lernfortschritt von Schülern im Laufe der Zeit zu verfolgen. Sie verwenden diese Daten auch zur Bewertung der Leistung von Ausbildern anhand von Fachgebiet, Schüleranzahl und Lernfortschritt.
- Gesundheitswesen: Institutionen nutzen Erkenntnisse aus dem öffentlichen Gesundheitswesen und Visualisierungen, um die Ausbreitung von Krankheiten zu verfolgen und schneller gezielte Maßnahmen einzuleiten.
- Bankwesen: Große Banken, Einzelhändler und Fondsverwaltungsgesellschaften nutzen Hadoop für Stimmungsanalysen, Pre-Trade-Analysen, prädiktive Analysen, Social Media Analysen, Audit-Trails usw.
Karrierechancen mit Hadoop und Big Data
Laut IBM ist Data Science ein Beruf mit hoher Nachfrage, die weiter steigen wird. Allein die IT-, Finanz- und Versicherungsbranche stellen rund 59 % der Data Scientists ein.
Zu den gefragtesten Fähigkeiten zählen Apache Hadoop, Apache Spark, Data Mining, maschinelles Lernen, MATLAB, SAS, R, Datenvisualisierung und allgemeine Programmierung.
Sie können Jobprofile wie die folgenden anstreben:
- Datenanalyst
- Data Scientist
- Big-Data-Architekt
- Dateningenieur
- Hadoop-Administrator
- Hadoop-Entwickler
- Softwareentwickler
IBM prognostiziert auch, dass Fachleute mit Kenntnissen in Apache Hadoop ein Durchschnittsgehalt von rund 113.258 US-Dollar erzielen können.
Ist das Motivation genug?
Beginnen wir mit der Erkundung einiger guter Ressourcen, mit denen Sie Big Data und Hadoop lernen und Ihre Karriere in eine erfolgreiche Richtung lenken können.
Big Data Architect
Das Big Data Architect Masterprogramm von Edureka macht Sie mit den Systemen und Werkzeugen vertraut, die Experten im Bereich Big Data nutzen. Dieses Masterprogramm beinhaltet Schulungen zu Apache Hadoop, Spark Stack, Apache Kafka, Talend und Cassandra. Es handelt sich um ein umfangreiches Programm mit 9 Kursen und über 200 interaktiven Lernstunden.
Der Lehrplan wurde durch gründliche Recherche von über 5.000 globalen Stellenbeschreibungen entwickelt. Sie erlernen Fähigkeiten wie YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib und weitere 5 Fähigkeiten.
Es gibt mehrere Möglichkeiten, den Kurs zu beginnen, z. B. morgens, abends, am Wochenende oder an Wochentagen. Sie bieten auch die Möglichkeit, Kurse mit einem anderen Stapel zu wechseln und nach Abschluss erhalten Sie ein Zertifikat. Sie erhalten lebenslangen Zugriff auf alle Kursinhalte, einschließlich Installationsanleitungen, Tests und Präsentationen.
Hadoop-Grundlagen
Erwerben Sie Big Data- und Hadoop-Grundlagen von Whizlabs, um Ihre Fähigkeiten auszubauen und spannende Möglichkeiten zu nutzen.
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 und Python mit Hadoop-Demo. Dieser Kurs umfasst über 3 Stunden Videomaterial, das in 8 Lektionen zu den oben genannten Themen unterteilt ist.
Sie erhalten unbegrenzten Zugriff auf die Kursinhalte auf verschiedenen Geräten, einschließlich Mac, PC, Android und iOS, sowie exzellenten Kundensupport. Um diesen Kurs zu beginnen, benötigen Sie solide Kenntnisse in mehreren Programmiersprachen, je nach angestrebter Rolle. Nach erfolgreichem Abschluss und 100 % Videoansicht erhalten Sie ein unterschriebenes Kurszertifikat.
Für Anfänger
Udemy bietet den Kurs „Big Data & Hadoop für Anfänger“ an, in dem die Grundlagen von Big Data und Hadoop sowie HDFS, Hive, Pig und MapReduce durch das Entwerfen von Pipelines vermittelt werden. Sie erhalten zudem Einblicke in Technologietrends, den Big-Data-Markt, Gehaltstrends und verschiedene Berufsfelder in diesem Bereich.
Sie lernen Hadoop, seine Funktionsweise, komplexe Architekturen, Komponenten und die Installation auf Ihrem System kennen. Der Kurs behandelt die Analyse großer Datensätze mit Pig, Hive und MapReduce. Neben Beispielskripten und Datensätzen werden auch Demos für Hive-Abfragen, Pig-Abfragen und HDFS-Befehle bereitgestellt.
In diesem Kurs lernen Sie, eigene Codes in Pig und Hive zu schreiben, um große Datenmengen zu verarbeiten und Datenpipelines zu entwerfen. Die Kursinhalte umfassen auch moderne Datenarchitektur (Data Lake) und helfen Ihnen, den Umgang mit Big Data-Sets zu üben. Für den Kursbeginn sind grundlegende SQL-Kenntnisse erforderlich, RDBMS-Kenntnisse sind von Vorteil.
Spezialisierung
Nehmen Sie an der Big Data-Spezialisierung von Coursera teil, um die grundlegenden Methoden von Big Data zu erlernen, die von der University of California, San Diego (UCSanDiego) in 6 übersichtlichen Kursen angeboten werden.
Und das Beste – die Anmeldung ist kostenlos. In diesem Kurs erwerben Sie neben Big Data auch Fähigkeiten in Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, Datenmodelle, Datenmanagement, Splunk, Datenmodellierung und Grundlagen des maschinellen Lernens.
Die Spezialisierung unterstützt Sie bei der Verbesserung Ihrer Geschäftsentscheidungen, indem Sie lernen, wie Sie Big Data organisieren, analysieren und interpretieren. Sie sind in der Lage, Ihre Erkenntnisse auf reale Probleme und Fragen anzuwenden.
Ein praktisches Projekt ist Teil der Spezialisierung. Nach erfolgreichem Abschluss und Erhalt des Zertifikats können Sie dieses mit potenziellen Arbeitgebern und Ihrem beruflichen Netzwerk teilen.
Die Spezialisierung dauert ca. 8 Monate und bietet einen flexiblen Zeitplan. Es sind keine Vorkenntnisse oder Erfahrungen erforderlich. Die Untertitel der Vorlesungen sind in 15 Sprachen verfügbar, darunter Englisch, Hindi, Arabisch, Russisch, Spanisch, Chinesisch, Koreanisch und weitere.
Hadoop-Framework
Ähnlich wie oben bietet auch dieser Kurs – UCSanDiego Hadoop Platform & Application Framework von Coursera – Schulungen an. Er richtet sich an Anfänger oder Programmierer, die die grundlegenden Werkzeuge für die Sammlung und Analyse großer Datenmengen verstehen möchten.
Auch ohne Vorkenntnisse können Sie die Frameworks von Apache Hadoop und Spark anhand praktischer Beispiele erlernen. Ihnen werden die grundlegenden Prozesse und Komponenten des Hadoop-Software-Stacks, der Architektur und des Ausführungsprozesses vermittelt.
Der Kursleiter gibt Ihnen Aufgaben, die veranschaulichen, wie Datenwissenschaftler wichtige Techniken und Konzepte wie MapReduce einsetzen, um Big-Data-Probleme zu lösen. Am Ende des Kurses erwerben Sie Kenntnisse in Python, Apache Hadoop und Spark sowie MapReduce.
Der Kurs ist zu 100 % online, dauert etwa 26 Stunden, beinhaltet ein teilbares Zertifikat, flexible Fristen und Videountertitel sind in 12 Sprachen verfügbar.
Hadoop beherrschen
Erlangen Sie außergewöhnliche geschäftliche Einblicke durch die Lektüre des Buches „Mastering Hadoop 3“ von Chanchal Singh und Manish Kumar. Dies ist ein umfassender Leitfaden, mit dem Sie die neuesten Konzepte von Hadoop 3 verstehen, Daten mit YARN, MapReduce und anderen relevanten Werkzeugen verarbeiten und bearbeiten können. Das Buch ist bei Amazon erhältlich.
Dieses Buch hilft Ihnen, die neuen Fähigkeiten und Funktionen von Hadoop 3 zu verstehen, Daten mit YARN, MapReduce und anderen relevanten Tools zu verarbeiten und zu analysieren. Sie werden in Ihren Fähigkeiten in Hadoop 3 gefördert und profitieren von Fallstudien und Codebeispielen aus der Praxis.
Es zeigt Ihnen die Funktionsweise von Hadoop im Kern und Sie studieren ausgeklügelte Konzepte von diversen Werkzeugen, lernen, wie Sie Ihren Cluster schützen und finden Lösungen. Mit diesem Leitfaden können Sie typische Probleme wie die effiziente Nutzung von Kafka, die Zuverlässigkeit von Nachrichtenübermittlungssystemen, die Gestaltung niedriger Latenzzeiten und die Verarbeitung großer Datenmengen lösen.
Am Ende des Buches haben Sie tiefe Einblicke in das verteilte Computing mit Hadoop 3 gewonnen, können Anwendungen auf Unternehmensebene mit Flick, Spark und anderen Tools erstellen und leistungsstarke und skalierbare Hadoop-Datenpipelines entwickeln.
Hadoop lernen
LinkedIn ist eine hervorragende Plattform, um Ihr berufliches Netzwerk auszubauen und Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten zu verbessern.
Dieser 4-stündige Kurs umfasst eine Einführung in Hadoop, die wesentlichen Dateisysteme mit Hadoop, MapReduce, die Verarbeitungs-Engine, Programmierwerkzeuge und Hadoop-Bibliotheken. Sie erfahren, wie Sie die Entwicklungsumgebung einrichten, MapReduce-Jobs optimieren und ausführen, Workflows zur Jobplanung erstellen und grundlegende Codeabfragen mit Pig und Hive durchführen.
Darüber hinaus lernen Sie die verfügbaren Spark-Bibliotheken kennen, die Sie mit Hadoop-Clustern verwenden können, sowie die verschiedenen Optionen zur Ausführung von ML-Jobs auf einem Hadoop-Cluster. Mit diesem LinkedIn-Kurs erwerben Sie Kenntnisse in Hadoop-Administration, Datenbankmanagement, Datenbankentwicklung und MapReduce.
LinkedIn stellt Ihnen nach Abschluss des Kurses ein Zertifikat zur Verfügung, das Sie in Ihrem LinkedIn-Profil anzeigen können. Sie können es auch herunterladen und mit potenziellen Arbeitgebern teilen.
Grundlagen
Lernen Sie Big Data Fundamentals von edX kennen, um zu verstehen, wie diese Technologie den Wandel in Unternehmen vorantreibt und erwerben Sie wichtiges Wissen zu Techniken und Tools wie PageRank-Algorithmen und Data Mining. Dieser Kurs wird von der University of Adelaide angeboten und wurde bereits von über 41.000 Personen besucht.
Der Kurs ist Teil des MicroMasters-Programms, dauert 10 Wochen und erfordert einen Aufwand von 8-10 Stunden pro Woche. Er ist KOSTENLOS. Wenn Sie jedoch nach Abschluss ein Zertifikat erwerben möchten, fallen dafür Kosten von ca. 199 US-Dollar an. Er erfordert fortgeschrittene Fachkenntnisse und kann in Ihrem eigenen Tempo absolviert werden.
Wenn Sie ein MicroMasters-Programm in Big Data absolvieren möchten, empfiehlt es sich, vor diesem Kurs die Kurse Computation Thinking & Big Data und Programming for Data Science zu absolvieren. Sie lernen die Bedeutung von Big Data, die Herausforderungen bei der Analyse großer Datenmengen und wie Big Data diese Probleme löst.
Am Ende des Kurses werden Sie verschiedene Big-Data-Anwendungen in Forschung und Industrie verstehen.
Dateningenieur
Der Studiengang Data Engineering von Udacity eröffnet Ihnen neue Möglichkeiten für Ihre Karriere im Bereich Data Science. Die geschätzte Dauer dieses Kurses beträgt 5 Monate bei einem Aufwand von 5-10 Stunden pro Woche.
Es sind mittlere Kenntnisse in SQL und Python erforderlich. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie einen Data Lake und ein Data Warehouse erstellen, Datenmodelle mit Cassandra und PostgreSQL entwickeln, mit riesigen Datensätzen mit Spark arbeiten und Datenpipelines mit Apache Airflow automatisieren.
Am Ende dieses Kurses wenden Sie Ihre Fähigkeiten durch ein erfolgreiches Abschlussprojekt an.
YouTube
Edureka bietet auf YouTube einen vollständigen Videokurs zu Big Data & Hadoop an.
Wie cool ist das?
Sie können jederzeit, überall und kostenlos darauf zugreifen.
Dieses vollständige Kursvideo hilft Ihnen, diese Konzepte detailliert zu lernen und zu verstehen. Der Kurs ist sowohl für Einsteiger als auch für erfahrene Experten geeignet, die ihre Hadoop-Kenntnisse vertiefen möchten.
Das Video behandelt die Einführung von Big Data, damit verbundene Probleme, Anwendungsfälle, Big Data Analytics und seine Phasen und Typen. Im Anschluss werden Apache Hadoop und seine Architektur erläutert; HDFS und seine Replikation, Datenblöcke, Lese-/Schreibmechanismus; DataNode und NameNode, Checkpointing und sekundärer NameNode.
Anschließend lernen Sie MapReduce, den Job-Workflow, sein Wortzählungsprogramm, YARN und seine Architektur kennen. Außerdem werden Sqoop, Flume, Pig, Hive, HBase, Codeabschnitte, verteilter Cache und mehr erklärt. In der letzten Stunde des Videos erfahren Sie alles über Big Data Engineers, ihre Fähigkeiten, Verantwortlichkeiten, ihren Lernpfad und wie man einer wird. Das Video endet mit einigen Interviewfragen, die Ihnen bei realen Vorstellungsgesprächen helfen können.
Fazit
Die Zukunft der Datenwissenschaft sieht vielversprechend aus, und eine Karriere in diesem Bereich ist zukunftssicher. Big Data und Hadoop sind zwei der am häufigsten eingesetzten Technologien in Unternehmen weltweit. Dementsprechend groß ist die Nachfrage nach Jobs in diesen Bereichen.
Wenn Sie interessiert sind, belegen Sie einen Kurs aus einer der genannten Ressourcen und bereiten Sie sich auf einen lukrativen Job vor.
Viel Erfolg! 👍