ข้อมูลขนาดใหญ่ยากที่จะเรียนรู้?

ถามโดย: Rosimeire Buche | อัพเดทล่าสุด: 15th เมษายน 2020
หมวดหมู่: เทคโนโลยีและการคำนวณ การ จัดเก็บข้อมูลและคลังสินค้า
4.9/5 (461 เข้าชม . 41 โหวต)
หากเทคโนโลยี Big Data และขอบเขตของมันทำให้คุณสนใจ ก็ไม่ ยากที่จะเรียนรู้ Big Data Hadoop และถ้าคุณทำภายใต้ความกดดัน อะไรๆ ก็อาจเป็น เรื่องยาก ดังนั้นสำหรับทุกคนที่มีความสนใจและความรู้เกี่ยวกับภาพใหญ่ของข้อมูลขนาดใหญ่, การเรียนรู้ Hadoop สามารถที่น่าสนใจและง่ายต่อการเข้าใจ

นอกจากนี้ จะใช้เวลานานเท่าใดในการเรียนรู้ข้อมูลขนาดใหญ่?

จากประสบการณ์ของผม ในการเรียนรู้ Big Data และ Hadoop คุณ จะ ต้องใช้เวลาประมาณ 3 เดือน สำหรับสิ่งนี้ คุณต้องทุ่มเท 200% ใน การเรียนรู้ ฝึกฝน และนำแนวคิดไปใช้ในโครงการของคุณ

อาจมีคนถามว่าฉันควรเรียนรู้อะไรสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่? หลักสูตร Big Data 5 อันดับแรกที่จะช่วยคุณบุกเข้าสู่อุตสาหกรรม

  • เรียบง่าย แค็ตตาล็อก Big Data Course ของ Simplilearn ขึ้นชื่อเรื่องหลักสูตรจำนวนมากในสาขาวิชาต่างๆ เช่น Hadoop, SAS, Apache Spark และ R
  • คลาวเดร่า Cloudera น่าจะเป็นชื่อที่คุ้นเคยที่สุดในด้านการฝึกอบรม Big Data
  • มหาวิทยาลัยบิ๊กดาต้า
  • ฮอร์ตันเวิร์คส์
  • คอร์สรา.

ต่อมาอาจมีคนถามว่า เรียนบิ๊กดาต้ายากไหม?

ไม่มี การเรียนรู้ Hadoop ไม่ใช่ เรื่องยาก Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กของจาวา Java ไม่ใช่ข้อกำหนดเบื้องต้นภาคบังคับสำหรับ การเรียนรู้ Hadoop Hadoop เป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สสำหรับการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายและการประมวลผลแบบกระจายของชุด ข้อมูลขนาดใหญ่ มากบนคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์ที่สร้างจากฮาร์ดแวร์สินค้าโภคภัณฑ์

จำเป็นต้องมีการเข้ารหัสสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่หรือไม่?

คุณ ต้องเขียน โค้ดเพื่อทำการวิเคราะห์เชิงตัวเลขและสถิติด้วยชุด ข้อมูล ขนาดใหญ่ ภาษาบางภาษาที่คุณควรลงทุนทั้งเวลาและเงินในการเรียนรู้ ได้แก่ Python, R, Java และ C++ เป็นต้น ในที่สุด ความสามารถในการคิดเหมือนโปรแกรมเมอร์จะช่วยให้คุณเป็นนักวิเคราะห์ ข้อมูลขนาดใหญ่ ที่ดีได้

พบคำตอบของคำถามที่เกี่ยวข้อง 37 ข้อ

คนที่ไม่ใช่ไอทีสามารถเรียนรู้ข้อมูลขนาดใหญ่ได้หรือไม่?

ลักษณะที่สำคัญที่สุดในหมู่นักวิทยาศาสตร์ด้าน ข้อมูล ไม่ใช่วุฒิการศึกษาด้านเทคนิคหรือระยะเวลาที่ใช้ในโรงเรียน เป็นความอยากรู้อยากเห็นที่ดึงพวกเขาไปสู่ปัญหาที่ยากและดึงแนวทางแก้ไขและข้อมูลเชิงลึกใหม่ ๆ จากชุดข้อมูลเก่า คุณ สามารถ เข้าสู่วิทยาศาสตร์ ข้อมูล จากพื้นฐานที่ ไม่ใช่ด้าน เทคนิค และทำสิ่งเดียวกันได้

ทักษะอะไรที่คุณต้องการสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่?

ทักษะต่อไปนี้มีความสำคัญต่อการถอดรหัสงาน Big Data:
  • อาปาเช่ ฮาดูป
  • อาปาเช่ สปาร์ค
  • NoSQL.
  • การเรียนรู้ของเครื่องและการทำเหมืองข้อมูล
  • การวิเคราะห์ทางสถิติและเชิงปริมาณ
  • เอสคิวแอล
  • การแสดงข้อมูล
  • ภาษาโปรแกรมวัตถุประสงค์ทั่วไป

ภาษาใดที่จำเป็นสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่

มี ภาษา คอมพิวเตอร์มากมายที่ใช้ในอุตสาหกรรม Big Data เช่น Java, Python, R, C++ และ Scala อย่างไรก็ตาม การตัดสินใจเลือกหนึ่งในรายการขึ้นอยู่กับความชอบส่วนบุคคลและอีกส่วนหนึ่งขึ้นอยู่กับประเภทของงาน โดยทั่วไป Java และ Python เป็นที่นิยมมากที่สุดในอุตสาหกรรม

หลักสูตรไหนดีที่สุดสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่?

10 สุดยอดการรับรองและหลักสูตร Big Data [2020] [อัพเดท]
  • หลักสูตรการรับรองข้อมูลขนาดใหญ่ (หลักสูตร)
  • ใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูลจากมหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด (edX)
  • IBM Data Science Professional Certificate (หลักสูตร)
  • Ultimate Hands On Hadoop – หลักสูตรฝึกอบรมข้อมูลขนาดใหญ่ (Udemy)
  • การรับรอง Big Data ของ Google Cloud Platform (หลักสูตร)

การรับรองใดดีที่สุดสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่

ต่อไปนี้คือใบรับรอง Big Data อันดับต้นๆ ที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดในอุตสาหกรรม
  • Cloudera ได้รับการรับรองมืออาชีพ
  • การรับรอง Intellipaat Big Data Hadoop
  • MCSE ของ Microsoft: การจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์
  • ใบรับรอง Hortonworks Hadoop
  • การสอบนักพัฒนาที่ผ่านการรับรอง MongoDB

Java จำเป็นสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่หรือไม่

Hadoop ได้รับการติดตั้งโดยใช้ Java เฟรมเวิร์ ก Big Data ส่วน ใหญ่ เขียนด้วย Java แต่คุณไม่ จำเป็นต้อง รู้ Java เพื่อเรียนรู้ Big Data การเข้ารหัส MapReduce มักจะทำใน Java โดยพฤตินัย แต่ก็ไม่จำเป็น

Hadoop ควรค่าแก่การเรียนรู้หรือไม่?

การเรียนรู้ Hadoop จะทำให้คุณมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับการทำงานของตัวเลือกอื่นๆ ด้วยเช่นกัน นอกจากนี้ หลายองค์กรกำลังใช้ Hadoop สำหรับปริมาณงาน ดังนั้นจึงมีโอกาสมากมายสำหรับนักพัฒนาที่ดีในโดเมนนี้ นอกจากนี้ หลายองค์กรกำลังใช้ Hadoop สำหรับปริมาณงาน

ฉันสามารถศึกษา Big Data ได้ที่ไหน?

20 โรงเรียนที่ดีที่สุดในการศึกษาการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
  • มหาวิทยาลัยคาร์เนกี้เมลลอน
  • มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด.
  • มหาวิทยาลัยซานตาคลารา
  • มหาวิทยาลัยมิชิแกน - เดียร์บอร์น
  • มหาวิทยาลัยเท็กซัสที่ดัลลาส
  • มหาวิทยาลัยเวอร์จิเนีย.
  • มหาวิทยาลัยฟลอริดา.
  • มหาวิทยาลัยเพอร์ดู.

python จำเป็นสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่หรือไม่?

Python เป็นที่นิยมในอุตสาหกรรม Data เพราะใช้งานง่าย ยืดหยุ่น และเน้นที่ความสามารถในการอ่านโค้ดและประสิทธิภาพการทำงาน Python เป็นเพียงอีกภาษาหนึ่งที่สามารถใช้ในการเขียนโปรเจ็กต์ Hadoop และ Data Science ดังนั้นหากต้องการเข้าสู่ Big Data คุณควรเริ่มเรียนรู้ Hadoop และ Java

Big Data เป็นอาชีพที่ดีหรือไม่?

Big Data เป็นหนึ่งใน อาชีพที่ คุ้มค่าที่สุดโดยมีโอกาสมากมายในสาขานี้ องค์กรในวันนี้กำลังมองหานักวิเคราะห์ข้อมูลวิศวกรข้อมูลและมืออาชีพที่มีความเชี่ยวชาญด้านข้อมูลขนาดใหญ่ในจำนวนมาก ความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์และสถาปนิก ข้อมูลขนาดใหญ่ ก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน

ฉันควรเรียนรู้ Hadoop หรือ spark?

ไม่ คุณไม่จำเป็นต้อง เรียนรู้ Hadoop เพื่อ เรียนรู้ Spark Spark เป็นโครงการอิสระ แต่หลังจาก YARN และ Hadoop 2.0 Spark ก็ได้รับความนิยมเนื่องจาก Spark สามารถทำงานบน HDFS ร่วมกับส่วนประกอบ Hadoop อื่นๆ ได้ Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กที่คุณเขียนงาน MapReduce โดยสืบทอดคลาส Java

Big Data เป็นที่ต้องการหรือไม่?

ผู้สมัครที่มีทักษะและความเชี่ยวชาญด้าน Big Data เป็นที่ ต้องการ สูง จากข้อมูลของ IBM จำนวนงานสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้าน ข้อมูล ในสหรัฐอเมริกาจะเพิ่มขึ้นเป็น 2,720,000 คนภายในปี 2020.2 การเติบโตของเงินเดือน ความต้องการที่ แข็งแกร่งสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data กำลังส่งผลกระทบต่อค่าจ้างสำหรับมืออาชีพที่ผ่านการรับรอง

ฉันจะเริ่มต้นข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างไร

  1. เริ่มต้นด้วยการเรียนรู้ภาษาการเขียนโปรแกรม: หากคุณต้องการจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ คุณควรรู้จัก Python/Java
  2. เรียนรู้เกี่ยวกับ Big Data Platform: เมื่อคุณรู้สึกว่าสามารถแก้ปัญหาพื้นฐานโดยใช้ Python/Java ได้ คุณก็พร้อมสำหรับขั้นตอนต่อไป
  3. เรียนรู้การเขียนสคริปต์ทุบตีเล็กน้อย:
  4. เรียนรู้จุดประกาย:

ฉันควรเรียนรู้ข้อมูลขนาดใหญ่หรือการเรียนรู้ของเครื่องหรือไม่

โดยปกติแล้ว การอภิปรายเกี่ยวกับ บิ๊กดาต้าจะ รวมถึงเครื่องมือการจัดเก็บ การนำเข้า และการแยกข้อมูลโดยทั่วไป Hadoop ในขณะที่ แมชชีนเลิร์นนิง เป็นสาขาย่อยของวิทยาการคอมพิวเตอร์และ/หรือ AI ที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถ เรียนรู้ได้ โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน ดังนั้น ใน การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การ วิเคราะห์จะทำบน ข้อมูลขนาดใหญ่

วิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือข้อมูลขนาดใหญ่ที่ดีที่สุดคืออะไร?

ในขณะที่ข้อมูลวิทยาศาสตร์มีแนวโน้มขึ้นต่อเครื่องการเรียนรู้และการใช้เครื่องเรียนรู้ขั้นตอนวิธีการหรือรูปแบบในการข้อมูล BigData เป็นแนวโน้มขึ้นต่อการวิเคราะห์, การจัดการข้อมูลจำนวนมากดิบการประมวลผลและการสังเกตแนวโน้มหรือรูปแบบในข้อมูล

ฉันสามารถเรียนรู้ Hadoop โดยที่ไม่รู้จัก Java ได้หรือไม่

Answer- ใช่: เพราะ Hadoop มีจำนวนมากของเทคโนโลยีสำหรับการประมวลผลข้อมูลและการจัดการเช่น MapReduce, ไฮฟ์หมู Oozie เวิร์กโฟลว์ Zookeeper, ไลเดอร์คาฟคา ฯลฯ ไหนถ้าคุณไม่ทราบว่า Java แล้วคุณสามารถเรียนรู้ Hadoop สำหรับการตรวจสอบใด ๆ ภาษาโปรแกรมอื่นๆ ดังนั้น คุณ สามารถเรียนรู้ Hadoop โดยไม่ต้องใช้ Java

Hadoop ต้องการการเขียนโปรแกรมหรือไม่?

Apache Hadoop เป็น แพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สที่สร้างขึ้นจากสองเทคโนโลยีระบบปฏิบัติการ Linux และภาษา การเขียนโปรแกรม Java Hadoop เป็น Java-based ดังนั้น จึงมัก ต้องการให้ ผู้เชี่ยวชาญเรียนรู้ Java สำหรับ Hadoop