Вернуться




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. «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.



Если вам понравилась эта статья поделитесь ею с друзьями, тем самым вы помогаете нам развиваться и добавлять всё больше интересного и полезного контента!




Cхожие статьи





Стоит ли учиться программировать в 2021

Стоит ли учиться программировать в 2021

Не случайно в разговорах о рынке труда, перспективах развития и важнейших с ...

21 Февраля 2021    Другое

Плюсы и минусы Baas для разработки мобильных приложений

Плюсы и минусы Baas для разработки мобильных приложений

Если вы хотите заказать разработку мобильного приложения, причем чтобы вам ...

23 Марта 2021    Другое

Начинающий программист

Начинающий программист

Самыми легкими в изучении можно считать такие языки как JavaScript, Python, ...

23 Марта 2021    Другое



Напишем