¿Quién es elegible para el entrenamiento Hadoop de Big Data?

CUALQUIERA que sea un apasionado de la tecnología Big Data puede aprender, capacitarse y hacer una carrera muy exitosa en Big Data. Y personas de diversos campos técnicos y no técnicos están ingresando a la industria.

Cualquier graduado puede aprender Hadoop. Se necesita algún conocimiento técnico que pueda obtener fácilmente, ya que hay disponibles muy buenos cursos certificados que lo capacitan desde cero, le brindan manos en proyectos reales y le brindan preparación para el trabajo y apoyo laboral.

Déjame explicarte por qué una demanda tan drástica de Big Data y Hadoop.

Hay un gran cambio de paradigma en la industria de TI debido a Big Data. Como se trata de una nueva tecnología, existe una gran demanda y una menor oferta de profesionales calificados.

Los datos se generan a una velocidad, volumen y variedad muy altos. 2.5 bytes quintilianos de datos se generan todos los días a partir de todas las actividades que realiza en las redes sociales y al proporcionar su información a diferentes aplicaciones y sitios web .

Los datos también se generan a partir de sus otras actividades cuando visita un hospital, centro comercial, tienda minorista, surtidor de gasolina, bancos e incluso restaurantes y cines. Las cámaras de CCTV y diferentes tipos de sensores a su alrededor también generan datos.

Las entidades no humanas como un poste de electricidad, un avión o un automóvil automático también generan Big Data.

Los sistemas tradicionales de gestión de la base de datos no pueden gestionar estos grandes datos generados repentinamente. Eran ineficientes en el manejo, es decir, recopilar, almacenar, transferir, procesar y analizar estos datos. El 90% del total de datos del mundo se genera en los últimos dos años.

Big Data son datos masivos, menos estructurados, heterogéneos, difíciles de manejar hasta incluir y más allá del petabyte. Estos datos son incomprensibles a escala humana.

La innovación de las tecnologías como Big Data Hadoop surgió como una solución para utilizar Big Data para la toma de decisiones, diseño de productos, publicidad, asignación de recursos y presupuestos.

Hadoop es un marco de código abierto de la fundación Apache Software. Hadoop puede ejecutar gran cantidad de aplicaciones en diferentes grupos de la red con alta velocidad de procesamiento. Característica de replicación de Hadoop HDFS almacena 3 réplicas de todos los datos, de modo que si un hardware falla, se puede recuperar de los otros. Otra columna vertebral de Hadoop es su modelo de programación MapReduce y el sistema de gestión de recursos Yarn .

Los profesionales que no estaban capacitados para Big Data fueron despedidos en gran número el año pasado. 56000 para ser específico. Esto se debe a que las empresas están desechando las tecnologías más antiguas.

Debido a esto, muchas personas están cambiando sus trabajos y los principiantes apasionados se están entrenando en el Big Data. Las principales compañías como IBM, Infosys y otras están contratando este tipo de profesionales de calidad en grandes cantidades.

Pros y contras para ti

Pros

• Hay un crecimiento exponencial en la carrera de Big Data
• Hadoop es la tecnología más popular en Big Data y tiene una gran demanda
• La gran demanda y la escasez de profesionales calificados en la industria de Big Data

Contras

• Tendrá que actualizar sus conocimientos en Big Data y Hadoop antes de cambiar a él.

Recomendaría comenzar un poco de autoaprendizaje sobre Big Data y Hadoop para comprender el panorama general. A continuación, mencioné algunos blogs que le serán muy útiles para construir conceptos técnicos sobre Big Data y Hadoop.

Tutorial de Hadoop: una guía completa de Hadoop para principiantes

Configurar y ejecutar Apache Hadoop 2 con YARN en modo pseudodistribuido

MapReduce – Introducción a Hadoop MapReduce para principiantes

Características de Hadoop HDFS: descripción general para principiantes

Después de investigar un poco sobre el tema, deberá obtener una capacitación certificada en Big Data y Hadoop por parte de expertos de la industria.

DataFlair es un gran nombre en los cursos de certificación de Big Data que brindan capacitación a profesionales experimentados que necesitan actualizar sus conocimientos en Big Data y Hadoop. Proporcionan proyectos prácticos del mundo real y apoyo laboral también.

Los cursos en línea son más recomendables ya que tienen una gran cantidad de estudiantes y, por lo tanto, tienen expertos como instructores. Aunque los lotes se realizan en vivo en los lotes de 8-10 estudiantes.

Dos de los mejores cursos en línea que recomendaría son;

Capacitación certificada en Big Data y Hadoop

Curso de capacitación certificado para desarrolladores de Hadoop y Spark

Se requieren conceptos de Java para aprender Hadoop y spark, pero verifiqué que puedes obtenerlos de forma gratuita con estos cursos.

El plan de estudios del curso Hadoop incluye 14 módulos.

1. Gran imagen de Big Data

2.Desmitificar qué es Hadoop

3.Configuración e instalación de Hadoop

4.HDFS – Capa de almacenamiento

5.Inmersión profunda en MapReduce

6.MapaReduce – Conceptos avanzados

7.Hive – Herramienta de análisis de datos

8.Pig – Herramienta de análisis de datos

9.base de datos NoSQL – HBase

10.Colección de datos usando Sqoop

11.Colección de datos usando Flume

12.Apache Yarn y conceptos avanzados en la última versión

13. Procesamiento de datos con Apache Spark

14 Proyecto Real Life en Big Data

¡Todo lo mejor!

Puedo decir que cualquiera puede comenzar a aprender Big Data y no hay tales criterios de elegibilidad disponibles para tomar esta certificación. Cualquiera puede hacerlo si tiene la idea de trabajar con la última tecnología de tendencias que es de gran demanda en el mercado, que es Big Data y Hadoop.

Definitivamente es útil si hace la certificación ahora, ya que hay una gran demanda de profesionales de Hadoop y la relación de demanda a oferta es muy baja actualmente y aún habría más escasez de personas con conocimiento de Hadoop para el año 2020 según el último encuesta.

Si desea convertirse en un experto en Hadoop y hacer una excelente carrera, debe tener al menos conocimientos básicos de Java y Linux.

Conocer Java es una ventaja adicional, pero Java no es estrictamente un requisito previo para trabajar con Hadoop.

Los proyectos de Hadoop vienen con muchos roles diferentes como Arquitecto, Desarrollador, Probador, Administrador de Linux / Red / Hardware y algunos de los cuales requieren un conocimiento explícito de Java y otros no.

Entonces, mi sugerencia sería mejor comenzar con los tutoriales para Java, ya que definitivamente sería útil para usted.

Aunque Hadoop puede ejecutarse en Windows, se creó inicialmente en Linux y Linux es el método preferido para instalar y administrar Hadoop.
Tener una sólida comprensión de cómo moverse en un shell de Linux también lo ayudará enormemente a digerir Hadoop, especialmente con respecto a muchos de los parámetros de la línea de comandos de HDFS.

Si bien Hadoop puede ser una nueva tecnología, si ya se siente cómodo con SQL, aprender a usar Hive le resultará muy familiar, ya que su sintaxis y comandos son muy similares a SQL.

Más información sobre el examen de certificación Hadoop

Aquí le proporciono información útil para aprender el examen de certificación de Hadoop.

• Certificación HDPCA en Hortonworks
• ¿Cómo prepararse para el examen de certificación HDPCA?
• ¿Qué es Apache Hadoop?
• ¿Cómo son útiles Big Data y Hadoop?

¡¡Espero que esto ayude!!

Si está buscando ayuda para prepararse para los exámenes de certificación de Hadoop, envíeme un mensaje.

No hay criterios específicos para que una persona aprenda Big Data Hadoop. Quien esté interesado en la programación puede aprenderlo sin ninguna restricción. He visto a estudiantes desde la universidad hasta personas de nivel CEO con más de 20 años de experiencia que están aprendiendo esta tecnología para impulsar su carrera, ya que es la tecnología más exigente en la actualidad.

Aquí hay una breve descripción de las diversas descripciones de trabajo de Hadoop.

1. Desarrollador Hadoop

Las responsabilidades de los trabajos de desarrollador de Hadoop son escribir programas según los diseños del sistema y deben tener un conocimiento justo sobre la codificación y la programación. La tarea del desarrollador de Hadoop es similar a la del desarrollador de software pero en el dominio de Big Data. El desarrollador de Job of Hadoop también incluye la comprensión y el trabajo para encontrar soluciones a los problemas, el diseño y la arquitectura junto con fuertes habilidades de documentación.

Roles y responsabilidades del desarrollador de Hadoop

• Definir flujos de trabajo
• Administrar y revisar archivos de registro de Hadoop
• Servicios de coordinación de clústeres a través de Zookeeper
• Administrar trabajos de Hadoop a través del planificador
• Admite programas MapReduce que se ejecutan en el clúster Hadoop

Habilidades requeridas para el desarrollador de Hadoop:

• Experiencia en la escritura de scripts de Pig Latin y HiveQL
• Conocimiento comprobado de flujo de trabajo / planificadores como Oozie
• Capacidad para manejar herramientas de carga de datos como Flume y Sqoop

Experiencia requerida para un perfil de desarrollador de Hadoop

0-5 años

El currículum de desarrolladores de Hadoop debe ser una combinación de las habilidades anteriores para que sean seleccionadas por las compañías que contratan desarrolladores de Hadoop en India y en el extranjero y obtener un alto rango de salario para desarrolladores de Hadoop. Para obtener más detalles sobre la certificación de desarrollador de Hadoop de Cloudera, visite los detalles de los cursos de certificación de Cloudera.

2. Arquitecto de Hadoop

Las responsabilidades de los trabajos de arquitectos de Hadoop son diseñar cómo debería funcionar el sistema y luego administrar el ciclo de vida completo de una solución de Hadoop. Debe tener experiencia en la materia y experiencia de entrega trabajando en plataformas de distribución populares de Hadoop como Cloudera, HortonWorks y MapR.

Roles y responsabilidades de Hadoop Architect

• Diseño de la arquitectura técnica y personalización de aplicaciones.
• Realizar el análisis de requisitos necesario
• Emprender el despliegue del diseño de la solución propuesta

Habilidades requeridas para Hadoop Architect

• Profundo conocimiento sobre Hadoop Architecture y HDFS, incluido YARN
• Colmena, cerdo
• Java MapReduce
• HBase

Experiencia requerida para un perfil de arquitecto Hadoop

8+ años

El currículum de arquitecto de Hadoop debe ser una combinación de las habilidades anteriores para ser seleccionado por las empresas que contratan arquitectos de Hadoop en la India y en el extranjero.

5. Administrador de Hadoop

Las responsabilidades de los trabajos de administración de Hadoop son similares al trabajo de administrador del sistema. Las funciones y responsabilidades administrativas de Hadoop incluyen la configuración de clústeres de Hadoop, copias de seguridad, recuperación y mantenimiento de los mismos. El administrador de Hadoop requiere un buen conocimiento de los sistemas de hardware y la arquitectura de Hadoop.

Roles y responsabilidades de administrador de Hadoop:

• Mantenimiento y soporte de HDFS
• Planificación y detección de clústeres de Hadoop
• Seguimiento de todos los problemas de conectividad y seguridad.
• Configurar nuevos usuarios de Hadoop

Habilidades requeridas para el administrador de Hadoop:

• Conocimiento profundo de Hbase
• Experiencia práctica en Oozie, HCatalog, Hive
• Fuertes habilidades de scripting en entorno Linux

Experiencia requerida para un perfil de administrador de Hadoop

0-5 años

El currículum de administrador de Hadoop debe ser una combinación de las habilidades anteriores para ser seleccionado por las compañías que contratan administradores de Hadoop en India y en el extranjero.

3. Probador de Hadoop

Las responsabilidades del trabajo del probador de Hadoop son garantizar que el proceso que se está diseñando esté sincronizado con el proceso requerido por la organización. Su función principal es encontrar y corregir errores en las aplicaciones de Hadoop.

Roles y responsabilidades de Hadoop Tester

• La responsabilidad principal incluye la resolución de problemas y la búsqueda de defectos en el programa e informarlos al desarrollador de Hadoop para tomar medidas correctivas
• Informe de todos los casos de prueba positivos y negativos en componentes Hadoop / Pig / Hive

Habilidades requeridas para Hadoop Tester

• Prueba de conocimiento de JUnit, marco MRUnit
• Conocimiento de Java para probar los trabajos de MapReduce
• Conocimiento práctico de Hive, Pig

Se requiere experiencia para un perfil de probador de Hadoop

0-5 años

El currículum de probadores de Hadoop debe ser una combinación de las habilidades anteriores para ser seleccionado por las compañías que contratan probadores de Hadoop en India y en el extranjero.

4. analista de Hadoop

Las responsabilidades de los trabajos de analista de Hadoop son analizar grandes cantidades de datos y aportar información que las empresas puedan utilizar para su mejora.

Analista de Hadoop Roles y responsabilidades

• Desarrollar nuevas ideas a partir de los datos disponibles utilizando lenguaje de script
• Hacer pruebas A / B según diferentes hipótesis para impactar diferentes indicadores clave de rendimiento

Habilidades requeridas para Hadoop Analyst

• Conocimiento práctico de Hive, Pig
• Conocimiento profundo de Flume y comando SQL

Experiencia requerida para un perfil de analista de Hadoop

0-5 años

El currículum de analistas de Hadoop debe ser una combinación de las habilidades anteriores para ser seleccionado por las compañías que contratan analistas de Hadoop en India y en el extranjero.

En mis más de 4 años de experiencia como desarrollador de Hadoop, escuché estas preguntas muchas veces, aquí las estoy explicando nuevamente.

Un poco sobre Hadoop:

Hadoop es una plataforma de código abierto y la herramienta de análisis más popular para manejar Big Data. Ahora Hadoop es una tecnología de demanda del mercado, por lo que aprender Hadoop es la mejor decisión en su carrera.

Pero todos están confundidos acerca de ¿Quién es elegible para aprender Hadoop Big Data? No se preocupe, aquí enumeré los requisitos previos para aprender Hadoop Big Data.

¿Quién es elegible para aprender Hadoop?

No necesita ningún requisito previo para aprender Hadoop. El conocimiento básico de Java es más que suficiente para aprender Hadoop.

La industria de Big Data crea más oportunidades de trabajo en Hadoop para estudiantes nuevos y contrata jóvenes talentos para desarrollar proyectos de Hadoop.

Por lo tanto, los graduados universitarios que tienen experiencia en lenguaje de programación pueden aprender Hadoop al someterse a un programa de capacitación integral de Hadoop con proyectos prácticos prácticos que les brindan la sensación en tiempo real del entorno y la experiencia de Hadoop, lo que los hace ideales para lo que los empleadores ¡estan buscando!

La formación profesional de Hadoop ayuda a los graduados y postgraduados de cualquier plataforma como informática, ingeniería electrónica y tecnología de la información a comenzar su carrera en Hadoop.

Por lo tanto:

No hay requisitos previos predefinidos o estrictos para aprender Hadoop: si cambia de carrera a Hadoop, no se preocupe de qué antecedentes es un entrenamiento integral de Hadoop que puede ayudarlo a obtener el mejor trabajo de Hadoop en las mejores multinacionales.

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Requisitos mínimos para aprender a entrenar Hadoop en Java, comandos básicos de Linux para saber más sobre aprender a entrenar Big Data en Hadoop, contacte a Spiritsofts para que lo guíen.

Big Data Contenido del curso de capacitación en línea
Introducción a Big Data y Hadoop

• ¿Qué es Big Data?
• ¿Qué es Hadoop?
• ¿Por qué Hadoop?
• Tendencias de Hadoop
• Tecnologías compatibles con Big Data
• RDBMS vs. Hadoop
• Ecosistemas de Hadoop
• Recomendaciones de hardware

Idea central de Big Data

• almacenamiento
• Procesamiento

Hadoop Vs Otras herramientas de almacenamiento de datos

• RDBMS
• Informatica
• Teradata

HDFS

• ¿Qué es HDFS?
• Características de HDFS
• Demonios de HDFS
✔✔ Nombre de nodo
✔✔ Nodo de datos
✔✔ Nodo de nombre secundario
• Almacenamiento de datos en HDFS
• Introducción sobre bloques
• replicación de datos
• Acceso a HDFS
• CLI (interfaz de línea de comandos) y comandos de administración
• API de Java
• Tolerancia a fallos

Mapa reducido

• ¿Qué es Map Reduce?
• Arquitectura de reducción de mapas
• Demonios de MapReduce
✔✔ Job Tracker
✔✔ Rastreador de tareas
• Cómo funciona Map Reduce
• Trabajar con la programación de reducción de mapas
• Diferentes formatos en Map Reduce
• Localización de datos.
• Rendimiento en el programa Map Reduce
• Mapa de depuración Reduce trabajo

COLMENA
• Introducción a la colmena
• Arquitectura de colmena
• Colmena vs. RDBMS
• HiveQL y el shell
• Diferentes tipos de tablas de HIVE
• Funciones definidas por el usuario HIVE
• Técnicas de rendimiento de HIVE
✔✔ Particionamiento
✔✔ Bucketing

HBASE

• Introducción de HBase
• Arquitectura y diseño de esquemas.
• HBase vs. RDBMS
• Componentes arquitectónicos de HBase
✔✔ HMaster
✔✔ Servidores de región
✔✔ Regiones
• Comandos HBase

SQOOP

• Introducción
• Comandos Sqoop
• Importar datos
• Exportar datos

Canal artificial

• Introducción
• Comandos de canal
• Conexión de base de datos
• Importar datos

CERDO

• Introducción al cerdo
• Mapa Reducir vs. Cerdo apache
• Diferentes tipos de datos en Pig
• Modos de ejecución en cerdo

Oozie

• Introducción a Oozie
• flujo de trabajo de Oozie

Zookeeper

• Introducción a Zookeeper
• Características de Zookeeper

Chispa

Scala

=============== VIDEO DEMO ================

En la actualidad, existe una exageración entre los jóvenes para optar por el entrenamiento de Hadoop en Hyderabad. Esto se debe principalmente a las eminentes oportunidades de trabajo que se están creando recientemente por el aumento de la prominencia en este campo. La carrera como profesional de Hadoop dará un paso adelante en su carrera y más si ha obtenido el conocimiento mejor calificado en ella. Open Source Technologies con su curso Hadoop en Hyderabad guiará su carrera hacia un futuro brillante al lograr que obtenga un conocimiento completo en este campo.

¿Por qué es la prominencia para Hadoop?

Se sabe que Hadoop es el marco de código abierto basado en la red de programas basada en Java, fundada por Apache Hadoop con la intención de proporcionar la mejor instalación de gestión de datos para hacer frente al problema existente de gestión de datos ineficaz proporcionado por la vejez. herramientas convencionales Hadoop puede hacer posible ejecutar varias aplicaciones para ejecutarlas en diferentes grupos de sistemas de red con una velocidad de procesamiento precisamente alta. El nivel de confiabilidad de Hadoop será muy alto y los resultados funcionales serán más confiables y efectivos.

Los Institutos Hadoop en Hyderabad han sido creados principalmente por Open Source Technologies para tratar de promover habilidades efectivas con respecto a Hadoop entre todos los candidatos interesados.

Módulos de aprendizaje de tecnologías de código abierto Hadoop Training en Hyderabad:

La capacitación de Hadoop en Hyderabad en el instituto de capacitación de Open Source Technologies proporcionará diferentes módulos de aprendizaje como

• Dominar los conceptos de Hadoop 2.7 y Yarn.
• Diferentes conceptos de Spark, MLlib e impartiendo conocimientos para trabajar en las diferentes aplicaciones de Spark con Spark RDD.
• Promover el conocimiento en las actividades de funcionamiento de Hadoop, como trabajar en la administración, administración y resolución de problemas de múltiples clústeres.
• Proporcionar conocimiento sobre las aplicaciones de prueba de Hadoop utilizando la unidad MR y varias herramientas de automatización.
• Adquirir el conjunto de habilidades necesarias para configurar el Pseudo-nodo y multi-nodo en Amazon EC2.
• Para adquirir un conjunto completo de conocimientos sobre los aspectos relacionados con Hadoop de HDFS, MapReduce, Hive, Pig, Oozie, Zookeeper y HBase.
• Para obtener conocimiento sobre Spark, GraphX, MLlib mientras escribe aplicaciones Spark con Spark RDD.

Objetivos del Curso

El curso Big Data Hadoop en Hyderabad proporcionará varios objetivos del curso como

• Para impartir un vasto conocimiento sobre Hadoop y sobre los componentes del ecosistema de administración de Hadoop.
• Para mejorar las habilidades en la instalación de Hadoop Cluster.
• Habilidades en varios conceptos de Hadoop, como Pig, Hive, HBase, Oozie, HDFS y scoop con demostraciones relacionadas.
• Adquiere conocimiento en recuperación de fallas de nodos y solución de problemas comunes de clúster de Hadoop.
• Expertos de la industria en tiempo real

¿Quién puede optar principalmente por el entrenamiento de Hadoop?

La capacitación de administradores de Hadoop en Hyderabad será muy útil para optar por los profesionales que trabajan con datos para alcanzar nuevas alturas en su profesión profesional. Y también cualquier persona interesada en el campo del manejo de datos puede optar por este curso de Hadoop.

Entrenamiento de Hadoop en Hyderabad en tecnologías de código abierto:

La certificación Hadoop en Hyderabad forma las tecnologías de código abierto serán de mayor valor y ayuda a asegurar las mejores oportunidades de trabajo de las instituciones multinacionales de primer nivel. Los miembros de la facultad que encuentra aquí tienen mucha experiencia y han manejado muchas aplicaciones complejas de Hadoop en tiempo real. Por lo tanto, inscribirse en la capacitación de Hadoop de Open Source Technologies en Hyderabad seguramente garantizará el éxito en su carrera profesional de Hadoop.

La capacitación de Hadoop en Hyderabad en Open Source Technologies brindará varias oportunidades efectivas para mejorar las habilidades de aprendizaje de sus estudiantes, como

• Proporcionar la facultad de capacitación mejor calificada que tenga una vasta experiencia en metodologías de capacitación.
• Sesiones de talleres regulares para trabajar con el aumento de las habilidades prácticas de sus estudiantes.
• Interacción con los expertos de la industria para aumentar la confianza y el conjunto de habilidades entre sus estudiantes.

Al inscribirse en el programa de capacitación de los institutos de tecnologías de código abierto que ofrece una capacitación dotada en el curso Hadoop en Hyderabad, uno puede lograr varios aspectos beneficiosos como

• Programa de entrenamiento orientado al trabajo.
• Entrenamiento con escenarios en tiempo real.
• Módulo del curso según el requisito de la industria.
• Explicación del tema a través de los proyectos en tiempo real.

Los objetivos de demostración de Hadoop incluyen:

Sesiones interactivas con los expertos de Hadoop.

Expertos que brindan información clara sobre los roles y responsabilidades de un experto de Hadoop.

Información sobre las áreas donde se puede aplicar Hadoop.

Proporcionar información sobre las oportunidades profesionales con Hadoop Training.

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No hay requisitos previos estrictos o predefinidos para aprender Hadoop, pero la capacitación integral de Hadoop puede ayudarlo a obtener un trabajo de Big data Hadoop si está dispuesto a desarrollar una carrera en Big Data Domain.

Es un mito que solo los profesionales con experiencia en programación en Java son elegibles para aprender Big Data Hadoop o conseguir un trabajo en este dominio. Un conocimiento básico de cualquier lenguaje de programación como Java, C ++ o Python y Linux es siempre una ventaja adicional.

El marco de procesamiento central de Hadoop es MapReduce y esto se ha implementado en Java, pero otros componentes como Pig y Hive tienen sus propios scripts que son relativamente fáciles en comparación con lenguajes como Java. Utilizan MapReduce en abstracción, por lo que el conocimiento de SQL es muy útil, ya que Hive en Hadoop está inspirado en SQL.

Pig es un lenguaje de secuencias de comandos en Hadoop y es muy fácil de implementar en comparación con Java Map-Reduce.

Cualquier profesional que no haya trabajado previamente con ninguno de estos puede seguir adelante con Hadoop mainstream adquiriendo algunos conocimientos básicos de Java y Linux. Dado que el ecosistema de Hadoop tiene otros componentes como Pig, Hive y HBase que no requieren conocimiento de Java, Hadoop también puede ser adoptado fácilmente por profesionales que no son de Java.

Cualquier profesional con los siguientes antecedentes puede adelantarse adquiriendo las habilidades en Hadoop. Cualquier graduado con el objetivo de construir la carrera en Big Data puede hacer este curso. Este curso será beneficioso para:

⦁ Desarrolladores de software y arquitectos

⦁ Profesionales con perfil de análisis y gestión de datos.

⦁ Profesionales de inteligencia empresarial

⦁ Gerentes de proyecto

⦁ Científicos de datos

⦁ Profesionales con experiencia en Business Intelligence, ETL y almacenamiento de datos

⦁ Profesionales de pruebas y experiencia en mainframe

Para obtener una mejor comprensión de Big data y Hadoop, puede consultar el blog mencionado a continuación:

Enlace: Entendiendo Big Data

Satyam Kumar | Desarrollador Hadoop en Acadgild

Cualquiera puede aprender Big Data Hadoop.

No hay criterios de elegibilidad como tales para la certificación Big Data Training Training .

Si comprende bien Java, será más fácil aprender Hadoop porque Hadoop está escrito en Java pero puede codificar en cualquier lenguaje como C, C ++, Python, etc. Pero se recomienda codificar en Java ya que tendrá un nivel inferior control de ellos.

El servicio de capacitación de habilidades de TI proporciona un curso de certificación Hadoop de Big Data, los alumnos obtendrán un conjunto de habilidades prácticas en Hadoop en detalle, incluidos sus módulos fundamentales y más recientes, como HDFS, Map Reduce, Hive, HBase, Sqoop, Flume, Oozie, Zoopkeeper, Spark y Tormenta. Al final del programa, los aspirantes reciben la certificación Big Data & Hadoop. También trabajará en un proyecto como parte de su capacitación que lo preparará para asumir tareas en Big Data.

• 32 horas de entrenamiento de alta calidad
• Los formadores son expertos de la industria y profesionales que trabajan
• Contenidos completos y actualizados
• Ejercicios y tareas prácticas
• 100% de garantía de devolución de dinero
• Certificado de finalización del curso.
• Entrenamiento en la sala de clase
• Capacitación en línea dirigida por un instructor
• Autoaprendizaje en línea

Como no hay requisitos previos para Big Data y Hadoop Training. Sin embargo, el conocimiento previo de Core Java y SQL será útil, pero no es obligatorio. Además, para repasar sus habilidades, Edureka ofrece un curso complementario a su propio ritmo “Elementos esenciales de Java para Hadoop” cuando se inscribe en el curso Big Data y hadoop.

Hadoop Ecosystem tiene varias herramientas. Por lo tanto, si usted es de fondo de programación, puede escribir fácilmente el código de MapReduce. Si está expuesto al lenguaje de secuencias de comandos, Apache Pig le conviene. Alternativamente, si se siente cómodo con SQL, puede continuar con Apache Hive.

El mercado de análisis de Big Data está creciendo en todo el mundo y este fuerte patrón de crecimiento se traduce en una gran oportunidad para todos los profesionales de TI. Big Data & Hadoop Certification Training lo ayuda a aprovechar esta oportunidad y acelerar su carrera.

Es el más adecuado para:

• Desarrolladores de Software, Gerentes de Proyectos
• Arquitectos de software
• Profesionales de ETL y Data Warehousing
• Profesionales de análisis e inteligencia empresarial
• DBA y profesionales de bases de datos
• Profesionales senior de TI
• Profesionales de pruebas
• Profesionales de mainframe
• Graduados que buscan construir una carrera en Big Data Field

Puede consultar este blog de certificación de Hadoop para tener una idea clara. Lea este video para comprender por qué y cómo hacer carrera en Big Data y Hadoop.

Edureka proporciona una buena lista de videos tutoriales de Hadoop. Le recomendaría que revise esta lista de reproducción de videos de tutoriales de Hadoop , así como la serie de blogs Tutoriales de Hadoop . Su aprendizaje debe estar alineado con la certificación Hadoop .

¡Todo se puede aprender!

Aún así, diría que deberías tener al menos un año de experiencia en programación. El dominio de Java o C # es ideal, pero también es suficiente la experiencia con otros lenguajes como C / C ++, Python, Javascript o Ruby. Debe tener cierta familiaridad con la línea de comando.

También proporciono capacitación en modo persona, así como en línea.

Instituto: Monjes de ciencia de datos

Facilitador: Trabajando como Consultor Senior – Analytics en una de las mejores firmas de Data Analytics en Bangalore. Tiene experiencia en análisis de datos: aprendizaje automático e ingeniería de datos. Ofrecemos clases en línea y en el aula. No dude en llamarnos al +91 770-223-3245

Apache Spark usando Scala: – RDD de abstracción de big data de Spark – Lenguaje de Scala en detalles – Datos estructurados – SQL, marcos de datos y conjuntos de datos

Proyecto en vivo: un proyecto en vivo que se ejecuta en vivo en Amazon Elastic Map Reduce (EMR) y Amazon Redshift en Amazon Cloud.

¿Quién debería aprender Hadoop?

Cualquier persona con conocimientos básicos de programación puede aprender Hadoop. La mayoría de los profesionales de Business Intelligence (BI), SAP, Data Warehouse, ETL, Mainframe o cualquier otro dominio tecnológico pueden comenzar a aprender Big Data con Hadoop.

Veamos las especializaciones de Big Data que ofrece Digital Vidya:

i) Ingeniero de Big Data: si ha estado trabajando con datos, en roles como especialista en modelado de bases de datos, ingeniero de ETL (extracción, carga, transformación), analista de datos, experto en SQL, administración de sistemas de transacciones. Este es el siguiente paso de la capacitación adicional para trabajar con las tecnologías de Big Data para ETL, que incluye la especialización en Pig, Hive, Sqoop, Flume.

ii) Ingeniero de aplicaciones de Big Data: como programador, ha estado creando, creando y manteniendo aplicaciones a escala empresarial. Y ahora desea mejorar la plataforma de tecnología Big Data y trabajar con el marco de procesamiento en tiempo real más utilizado, Apache Spark. Este es un curso muy completo que lo ayudará a desarrollar un conjunto profundo de habilidades para trabajar con el marco de procesamiento en tiempo real y su ecosistema.

Espero que esto ayude. Para cualquier otro soporte mencionar en los comentarios.

Hadoop está escrito en Java, por lo que el conocimiento de los conceptos básicos de Java es esencial para aprender Hadoop.

Hadoop se ejecuta en Linux, por lo tanto, conocer algunos comandos básicos de Linux lo ayudará a seguir una carrera exitosa en Hadoop.

Comience su carrera con la capacitación en línea de Hadoop por un experto profesional. Asista a la demostración en QEdge Technologies.

Regístrese para la demostración : regístrese ahora – QEdge Technologies

Vea la demostración de Big Data Hadoop

habilidades de big data para aprender durante este tiempo de transición, debe ser una combinación no solo de lo que mejor paga, sino también de las áreas que le apasionan. Veo 3 amplios grupos de especialistas en datos.

1. Los administradores actuales del sistema pueden aprender algunas habilidades de Java, así como habilidades de administración de servicios en la nube para comenzar a trabajar con la instalación y las operaciones de Hadoop.
2. Los arquitectos de datos de DBA y ETL actuales pueden aprender Apache Pig y tecnologías relacionadas para desarrollar, operar y optimizar los flujos de datos masivos que ingresan al sistema Hadoop.
3. Los analistas de BI y los analistas de datos actuales pueden aprender SQL y Hive y R y Python para discutir, analizar y visualizar los datos recopilados dentro de Hadoop

Estamos viviendo en la era del desbordamiento de datos.

Hadoop – Mongo DB – Pig – hive son los términos que son la solución a este problema.

Bigdata: no es la tecnología, es el problema creado solo por nosotros y Hadoop está teniendo oportunidades de trabajo extremadamente bien remuneradas en el mercado.

IBM, Microsoft y Oracle han incorporado Hadoop el año pasado. Otras compañías como Amazon, eBay, Yahoo, Hortonworks, Facebook también están buscando profesionales de Hadoop.
Las empresas ahora no encuentran suficientes profesionales de TI con ciertas habilidades, incluido Hadoop MapReduce. Eso significa un alto salario.

• No hay un requisito previo estricto para comenzar a aprender Hadoop.
• Sin embargo, si desea convertirse en un experto en Hadoop y hacer una excelente carrera, debe tener al menos conocimientos básicos de Java y Linux.

Quién puede ir por esto: la respuesta simple es la persona interesada en la ciencia de datos. y tener una mentalidad fuerte para saltar a la ciencia de datos puede hacerlo.

Lea también Prerrequisito para aprender Apache Hadoop

No hay requisitos previos predefinidos o estrictos para aprender Hadoop, pero la Capacitación integral de certificación de Hadoop puede ayudarlo a obtener un trabajo de Big data Hadoop si está listo para desarrollar una carrera en Big Data Domain.

Audiencia para el entrenamiento de certificación de Hadoop:

* Desarrolladores de software / ingenieros

* Líderes de proyectos, arquitectos y gerentes de proyectos

* Analistas, analistas de datos, arquitectos de Java, DBA y profesionales relacionados con bases de datos.

* Graduados y profesionales que aspiran a hacer una carrera en Big data y Hadoop

En el Curso de Certificación Big Data Hadoop , los alumnos obtendrán un conjunto de habilidades prácticas en Hadoop en detalle, incluidos sus módulos fundamentales y más recientes, como HDFS, Map Reduce, Hive, HBase, Sqoop, Flume, Oozie, Zoopkeeper, Spark y Storm. Al final del programa, los aspirantes reciben la certificación Big Data & Hadoop. También trabajará en un proyecto como parte de su capacitación que lo preparará para asumir tareas en Big Data

Elegibilidad:

1. Pasión por la codificación y la resolución de problemas.
2. Pasión por mantenerte actualizado, ya que casi todos los meses entra en Big Data World algo nuevo.
3. Al menos comprenda y pueda escribir códigos pequeños en cualquier idioma.
4. Familiaridad con los comandos básicos de Linux.
5. Es bueno tener conocimiento de RDBMS.

Mitos:

1. Necesitas saber JAVA: es bueno tenerlo y no es necesario.
2. Necesitas saber las estadísticas: no es necesario si no estás dispuesto a ser un científico de datos. Para un desarrollador de Hadoop, Maths no es obligatorio en la lista.
3. Big Data es un lenguaje: Big Data es un ecosistema y hadoop es la columna vertebral del mismo. Es compatible con muchas pilas de tecnología y deberá probar y aprender tantas como ellas. Por ejemplo, Hadoop, Map-Reduce, Pig, Hive, Impala, HBase, Spark, etc.

No puedo darle la curva de aprendizaje exacta para Big Data, ya que requeriría muchas más palabras. Pero, como trampolín, comience con la “Guía definitiva de Hadoop”. Hazlo como tu libro sagrado.

Como se dijo en una respuesta, no hay elegibilidad para aprender nada, pero puedo mostrarle un camino para aprender.

Si desea realizar algún curso relacionado con big data y análisis, se requiere al menos una licenciatura en estadística o matemáticas.

Para aprender big data y tecnologías relacionadas, debe tener conocimientos de matemáticas y estadísticas.

El camino correcto podría ser:

1. Aprenda conceptos básicos de matemáticas que incluyen álgebra, cálculo y lógica.
2. Estadística.
3. Herramienta analítica / lenguaje como Sas o R
4. Aprendizaje automático
5. Conceptos de minería de datos
6. Herramientas de visualización de datos
7. Big Data: Hadoop o tecnologías relacionadas.
8. Siga varios sitios y blogs que tienen información sobre big data

Las empresas de Hadoop acompañan a varias partes como Architect, Developer, Tester, Linux / Network / Hardware Administrator y algunas requieren información expresa de Java y otras no.

Por lo tanto, mi propuesta sería mejor comenzar experimentando los ejercicios de instrucción para Java, ya que sin duda sería útil para usted.

A pesar de que Hadoop puede seguir ejecutándose en Windows, se construyó al principio en Linux y Linux es la estrategia preferida tanto para presentar como para supervisar Hadoop.

Tener una gran comprensión de cómo moverse en un shell de Linux también lo ayudará enormemente en el procesamiento de Hadoop, particularmente en lo que respecta a un número significativo de los parámetros de la línea de pedido HDFS. http: //www.traininginmarathahall …

Para el entrenamiento de hadoop, aquellos a los que se les ha completado un título, eso es suficiente si la persona completó el título con un campo de computación, eso es mucho mejor.

Hadoop es una fuente abierta y poco de langugae basada en Java, se usa para comprimir los datos de mayor a menor cantidad.

Entonces, aquellos que tienen un nivel básico de conocimiento sobre el sistema operativo Java y Linux que también es un paso adelante en la carrera.

Las mejores tecnologías que proporcionan la capacitación de Hadoop en Bangalore en cuatro ubicaciones principales.

Como estudiante, conozco el instituto y terminé la capacitación de Hadoop en el 2018 de enero. Ahora obtuve un trabajo en la empresa MNC.

Muchas gracias y corazón a las tecnologías Besant .

¡¡¡HOLA!!!

Cualquier profesional que no haya trabajado previamente con ninguno de estos puede seguir adelante con Hadoop mainstream adquiriendo algunos conocimientos básicos de Java y Linux.

Dado que el ecosistema de Hadoop tiene otros componentes como Pig, Hive y HBase que no requieren conocimiento de Java, Hadoop también puede ser adoptado fácilmente por profesionales que no son de Java.

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Entrenamiento Hadoop en Chennai