Por que todo profissional do Hadoop precisa de habilidades em ciência de dados

Por que todo profissional do Hadoop precisa de habilidades em ciência de dados
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Simon Tavasoli

Last updated August 31, 2017


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Profissionais de Big Data que são multi-qualificados estão em maior demanda do que os profissionais que possuem apenas habilidades Hadoop. Existem centenas de vagas de emprego na Indeed.com para Data Scientists, que também podem trabalhar com o Hadoop; os números salariais desses trabalhos são muito mais altos do que para os cientistas de dados sem as habilidades do Hadoop.

Como abraçar a Data Science pode ajudá-lo no ambiente do Hadoop

O Hadoop é uma tecnologia de computação em cluster que faz uso de técnicas como engenharia de dados, engenharia de software para computação distribuída, metodologias de armazenamento, análise em grande escala e administração de sistemas distribuídos. Ele combina técnicas de computação distribuída com armazenamento distribuído e é, de longe, a estrutura mais eficiente para executar análises de ponta.

A Data Science utilizou a programação SAS e R para realizar análises estatísticas. Ao bater SAS e R com o Hadoop, você poderá analisar grandes conjuntos de dados com uma variedade de ferramentas. Você também aprenderá sobre ferramentas de análise de dados de nível superior, como o Hive e o Spark.

Essa combinação de habilidades em Data Science e Hadoop o diferenciam e o torna elegível para trabalhos muito lucrativos.

Vantagens de ter experiência em Data Science e Hadoop

Se você souber como usar as técnicas de Data Science no Hadoop, entenderá como as diversas partes do Hadoop se combinam para formar um pipeline de dados inteiro - gerenciou minhas equipes de pesquisadores de dados, programadores, engenheiros e pessoas de negócios. Você também será capaz de:

  • Entenda a arquitetura do Hadoop e configure um ambiente de desenvolvimento pseudo-distribuído
  • Desenvolver cálculos distribuídos com o MapReduce e o Hadoop Distributed File System (HDFS)
  • Trabalhe com o Hadoop por meio da interface da linha de comandos
  • Use o utilitário Hadoop Streaming para executar projetos MapReduce em Python
  • Explore o data warehousing, os fluxos de dados de ordem superior e outros projetos no Hadoop ecossistema
  • Use o Hive para consultar e analisar dados relacionais no Hadoop
  • Use filtragem, resumo e agregação para mover Big Data para computação de última milha
  • Entenda como os fluxos de trabalho analíticos, incluindo análise de recursos, aprendizado de máquina iterativo e modelagem de dados, funcionam em um contexto de Big Data

Toda empresa precisa que os cientistas de dados examinem seus dados e encontrem maneiras melhores de regular a produção, prever comportamentos de compra e venda e resolver gargalos.

Para ser um bom cientista de dados, você precisa ter um conhecimento prático de MapReduce , sistemas distribuídos e sistemas de arquivos distribuídos. Você também deve saber como analisar backdata para entender as tendências do mercado, o comportamento demográfico e as flutuações sazonais. Se você puder usar a análise de dados para identificar padrões e derivar insights de grandes volumes de dados, as empresas ficarão felizes em contratá-lo.

Como Data Science se encaixa como uma peça de quebra-cabeça com Big data

O ecossistema do Hadoop está mudando. Os cientistas de dados costumavam ser lobos solitários que realizavam uma grande análise uma vez por mês; agora o campo é mais colaborativo e iterativo. Pequenos e grandes insights estão sempre sendo extraídos de bancos de dados, e esses insights ajudaram as empresas a aumentar os lucros, reduzir custos, reter clientes e identificar novas oportunidades. Métodos de ciência de dados estão sendo usados ​​para resolver problemas em uma variedade de indústrias, e há novas vagas para especialistas todos os dias.

Com amplo conhecimento em ambos os campos, você será capaz de:

  • Identificar possíveis casos de uso de negócios nos quais a Data Science pode fornecer resultados impactantes
  • Obtenha, limpe e combine fontes de dados diferentes para criar uma imagem coerente para análise
  • Use métodos estatísticos para explorar dados e fornecer insights críticos para os negócios
  • Aproveitar a transmissão do Hadoop e os pipelines do Apache Spark for Data Science
  • Escolha a melhor técnica de aprendizado de máquina para usar em um projeto específico de Data Science
  • Implemente e gerencie os recomendadores usando o MLlib do Spark
  • Reconhecer as armadilhas da implantação de novos projetos de análise na escala de produção

Além de construir uma forte qualificação e estar na frente da linha para funções de trabalho interessantes, os profissionais do Hadoop com habilidades de Ciência de Dados ganham mais dinheiro.

De acordo com Glassdoor , o salário médio de um cientista de dados é de 113.436 dólares por ano. Um especialista em Big Data, de acordo com a Glassdoor , ganha US $ 62.066 por ano.

Ao combinar essas habilidades, você ganhará tanto os cientistas de dados quanto os profissionais de Big Data e terá uma compreensão mais profunda de todo o campo do Data Analytics .

About the Author

Simon Tavasoli is a Business Analytics Lead with more than 12 years of hands-on and leadership experience in various industries. He has led the development of many analytic projects that drive product and marketing initiatives. He has more than 10 years of experience teaching Data Science, Data Visualization, Predictive Analytics, and Statistics.

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