Сегодня специалисты по Big Data очень ценятся на рынке, поэтому те, кто даже немного крутятся вокруг IT-сферы, хоть раз, но задумывались над тем, чтобы стать профессионалом по работе с большими объемами информации. Сегодня мы поговорим о том, с чего начать изучать Big Data и как освоить эту специальность самостоятельно.
Big Data — это не просто «большие данные», это целая профессия, которая включает в себя саму информацию в большом объеме и взаимодействие с ней:
- обработку,
- анализ,
- сбор,
- сохранение,
- и др.
Плюс Big Data включают в себя все инструменты и технологии, которые используются для обработки данных. Биг дата уже давно «вылились» из области интернета во многие другие сферы, поэтому сейчас специалист по Big Data может заниматься данными откуда угодно, например, из:
- науки,
- медицины,
- спорта,
- бизнеса,
- космоса,
- метеорологии,
- робототехники,
- машинного обучения,
- и др.
Соответственно, технологии и используемый инструментарий для работы с биг дата могут отличаться. Как раз это очень часто отталкивает многих от изучения биг дата.
С чего начать изучать Big Data
Во-первых, нужно понять, что вся наука о «больших данных» условно делится на 2 группы:
- Big Data аналитика.
- Big Data инженерия.
Это две взаимосвязанные области, но они имеют небольшие различия, которые будут влиять на то, с чего начать изучать Big Data.
Big Data аналитика
Данная область биг дата:
- формирует гипотезы;
- визуализирует информацию;
- ищет закономерности в массивах;
- подготавливает информацию к моделированию;
- разрабатывает алгоритмы машинного обучения;
- презентует результаты после обработки данных;
- разрабатывает системы классификаций;
- и мн. др.
Здесь необходимы будут знания по:
- информационным технологиям: языки программирования (R, Python, Java и др), SQL-языки для запросов к базам данных, ETL-хранилища, инструменты Apache и др.;
- математике;
- аналитике;
- исследованиям;
- машинному обучению;
- специфичной области, с чьими данными будете взаимодействовать;
- бизнес-процессам;
- и др.
Дополнительные требования к специалистам по биг дата аналитике, как правило, устанавливают заказчики их работы. Поэтому нужно будет быть готовыми «подучить» то, что нужно.
Если вы:
- неплохо чувствуете себя в программировании,
- не прочь что-то подучить,
- отлично справляетесь со сложными заданиями по математике,
- знаете, что такое теория вероятностей,
- и т. д.,
тогда, скорее всего, Big Data аналитика — это для вас, потому что это не что иное, как обширные вычисления по огромному объему данных.
Big Data инженерия
Данная область биг дата:
- разрабатывает каркас для сбора и хранения информации;
- налаживает взаимодействие с данными;
- настраивает и поддерживает всю аппаратную архитектуру для систем обработки информации;
- контролирует качество данных;
- и др.
Здесь необходимы будут знания по:
- алгоритмам и структурам данных;
- способам сохранения данных (SQL и NoSQL);
- работе с различными базами данных: MySQL, MSSQL, PostgreSQL, Oracle и др.;
- ETL-системам;
- облачным технологиям для биг дата;
- инструментам Apache;
- языкам программирования Python, Java, Scala, R и другим для взаимодействия с Big Data;
- и др.
Главное отличие от «биг дата-аналитика» — это то, что инженеру не нужны специфические знания области, с чьими данными предстоит работать, также он менее подвержен требованиям заказчика.
С чего начать изучение Big Data
Вы уже понимаете, как условно можно поделить все Big Data. Теперь вам нужно определиться, кем вы больше хотите стать: инженером или аналитиком больших данных? Исходя из ответа, нужно будет погружаться в те или иные наборы инструментов, технологии и специфику профессии. В общем, нужно будет обратить внимание на:
- основы прикладного программирования;
- администрирование процессов;
- архитектурное проектирование;
- основы анализа данных;
- математическое моделирование;
- формирование алгоритмов обработки данных.
Нельзя точно сказать, что нужно выучить это, это и это — и вы станете специалистом Big Data. Это очень широкое понятие и включает в себя большое количество различных инструментов. Все любители онлайн казино помнят игровой автоматы обезьянки от новоматика, белорусские игроки в онлайн казино хорошо помнят правила этого игрового автомата . «Набор» необходимых инструментов будет зависеть от того:
- в какой области биг дата вы хотите себя реализовать;
- какой уровень компании, где хотите устроиться работать;
- какими данными манипулирует компания-работодатель;
- и мн. др.
Вот примерный список, из чего может состоять ваша коллекция знаний:
- Bash scripting;
- Python, Java, Scala, R;
- облачные сервера;
- HDFS;
- Apache Zookeeper;
- Apache Kafka;
- SQL и ее вариации;
- HIVE;
- PIG;
- Apache Storm;
- Apache Kinesis;
- Apache Spark;
- и др.
Заключение
С чего начать изучение Big Data? Первое, что необходимо, — это определиться, в какой сфере будете работать. Второе — «прицелиться», в какой компании вы бы хотели работать, чтобы изучить ее требования и необходимый стек технологий. Третье — сформировать необходимый стек инструментов и приниматься за учебу.
Учить можно все раздельно или искать уже готовые курсы. Можно использовать как платные, так и бесплатные источники знаний. Самое главное — это поставить себе цель «выучить», а инструмент найдется.
Другое
