Si está buscando comenzar una carrera en el campo de hadoop de big data, comience con el administrador / desarrollo de hadoop de big data. Después de trabajar en estos durante algunos años, puede cambiar fácilmente al trabajo de Data Science.
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.
Big data es una colección de grandes volúmenes de datos que no pueden procesarse utilizando los sistemas tradicionales de administración de bases de datos. Esta gran cantidad de datos proviene de varias fuentes, como teléfonos inteligentes, Twitter, Facebook y otras fuentes. Según diversas encuestas, el 90% de los datos mundiales se generan en los últimos dos años.
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Para abordar estos problemas, los laboratorios de Google idearon un algoritmo para dividir su gran cantidad de datos en fragmentos más pequeños y asignarlos a muchas computadoras y, cuando se hicieron los cálculos, recuperar los resultados para consolidarlos. Este marco de software para almacenar y procesar big data se conoce como Hadoop. El framework Hadoop tiene muchos componentes como HDFS, MapReduce, HBase, Hive, Pig, sqoop, zookeeper para analizar datos estructurados y no estructurados utilizando hardware básico. Este es un curso de capacitación reconocido en la industria que es una combinación de los cursos de capacitación en desarrolladores de Hadoop, administrador de Hadoop, pruebas de Hadoop y análisis de big data. Esta capacitación de Cloudera Hadoop lo preparará para eliminar la certificación de Big Data.
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.
Elegir una carrera adecuada y tener éxito en ella es una gran pregunta en el creciente mercado analítico actual, una de esas nuevas tendencias es la ciencia de datos.
La ciencia de datos implica una combinación de ciencias de la computación, matemáticas y observador de tendencias, su trabajo es descifrar grandes datos y hacer un análisis más profundo para impulsar a la compañía con éxito.
La industria de nicho está en su apogeo y está pensando en desarrollar una Carrera en Ciencia de Datos, este es el momento adecuado para aprovecharla.
¿La educación que necesitas?
No podrá aprovechar una oportunidad hasta y, a menos que tenga conocimiento al respecto, para desarrollar una carrera en habilidades de ciencia de datos que necesite aprender.
- Matemáticas Aplicadas.
- Programación y comunicación.
- Capacidad para probar hipótesis.
- Lenguajes que incluyen Python, Hadoop, SQL, R, SPSS y tableau.
Además de las habilidades mencionadas anteriormente, debe tener un título en:
- Matemáticas / ciencia / investigación operativa / economía o en tecnología de la información.
Para ganar más en el campo de la ciencia de datos, puede optar por Ph.D. en un campo similar o puede obtener un curso en línea sobre ciencia de datos para construir más conocimiento.
Si es ingeniero de software, le resultará fácil activar la ciencia de datos, ya que la mayor parte del trabajo implica programación y análisis.
¿Dónde puedes postular?
Con un estimado de 190,000 escasez de científicos de datos solo en EE. UU., Muestra que elegir Carrera en Ciencia de Datos es uno de los derechos profesionales más lucrativos ahora .
Los campos que puede elegir son:
Arquitecto de datos:
Trabajan en estrecha colaboración con un usuario, desarrollador y diseñador de sistemas al crear un plan para que puedan integrar, mantener, centralizar y proteger las fuentes de datos.
Analista de inteligencia empresarial:
El trabajo del analista de inteligencia empresarial es analizar los datos y aclarar dónde se encuentra la empresa, también ayudan a descubrir las tendencias del mercado y del negocio.
Ingeniero de minería de datos:
El ingeniero de minería de datos también analiza los datos y crea un algoritmo para construir un análisis de datos adicional en el futuro.
Científico de datos:
Ayudan a traducir el caso de negocio en una agenda analítica al comprender los datos, desarrollar hipótesis y explorar patrones estadísticos para medir el impacto del mismo en los negocios.
También hacen un análisis para referencias futuras y explican qué datos afectarán a la compañía en el futuro y también para encontrar la solución para impulsar una compañía más.
Científico de datos sénior:
El científico de datos senior analiza más a fondo las necesidades futuras del negocio. Su tarea es resolver un problema empresarial altamente complejo de manera eficiente. Aunque tienen mucha más experiencia, sus habilidades ayudan a una empresa a impulsarlo aún más con nuevos estándares.
Ingeniero de datos:
El ingeniero de datos confía principalmente en tecnologías de software y tiene experiencia para manejar gran cantidad de datos de manera eficiente. Se centran más en la codificación, la implementación del formulario de solicitud científico de datos y en la limpieza del conjunto de datos.
Prácticamente cuando uno toma datos del científico de datos y los implementa en código, está desempeñando un papel de ingeniero de datos.
Salario:
Hablando sobre el salario, uno que sigue su carrera en ciencia de datos, el científico de datos con el salario más bajo puede ganar 60,000 $ y más, y puede imaginarse una vez que estabilice una Carrera en Ciencia de Datos .
