Big Data: с чего начать и как освоить большие данные самостоятельно

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:

1. Big Data аналитика.
2. 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.