¿Qué tiene más alcance y permanecerá durante mucho tiempo en el mercado, la ciencia de datos, la computación en la nube o Hadoop y big data?

Las habilidades de Hadoop están ahí para clamar: ¡este es un hecho indiscutible! La investigación de mercado aliada dice que el mercado global de Hadoop puede llegar a $ 84,6 mil millones para 2021 . Big Data es algo que crecerá día a día, por lo que el avance en la tecnología de big data no se abstendrá, pero Hadoop es una habilidad imprescindible en el escenario actual, ya que es el centro de soluciones de Big Data para muchas empresas y nuevas tecnologías como Spark han evolucionado alrededor de Hadoop.

Entonces, uno puede preguntarse ¿cuál es el alcance de capacitarse bajo Hadoop?

  • La capacitación de Hadoop lo convertirá en un experto en HDFS, MapReduce, Hbase, Zookeeper, Yarn, Oozie, Flume ySqoop utilizando casos de uso en tiempo real en el sector minorista, aviación, turismo y finanzas.
  • Este curso es un trampolín para su viaje de Big Data y tendrá la oportunidad de trabajar en un proyecto de análisis de Big Data después de seleccionar un conjunto de datos de su elección.
  • Comprensión detallada de la analítica de Big Data . 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.
  • Practica proyectos de la vida real con Hadoop y Apache Spark. El análisis en tiempo real es el nuevo zumbido del mercado y tener habilidades de Apache Spark es una ruta de aprendizaje muy preferida después de la capacitación de Hadoop
  • Dominar las actividades de administración de Hadoop, como la gestión, supervisión, administración y resolución de problemas de clúster, y la configuración de herramientas ETL como Pentaho / Talend para trabajar con MapReduce son cosa del futuro.
  • Big Data es la tecnología de más rápido crecimiento y más prometedora para manejar grandes volúmenes de datos para realizar análisis de datos. El curso de capacitación de certificación Hadoop de Big Data lo ayudará a estar en funcionamiento con las habilidades profesionales más exigentes.
  • Los profesionales de Hadoop se encuentran hoy entre los profesionales de TI mejor pagados, con salarios que oscilan hasta $ 85K (fuente: portal de trabajo), y la demanda del mercado para ellos está creciendo rápidamente.
  • Da una ventaja sobre los diferentes expertos en el mismo campo, en términos de paquete de pago y confirma que tiene en cuenta los elementos más recientes de Hadoop.
  • La capacitación de Hadoop de una academia de educación establecida lo ayuda a obtener un curso de Capacitación de Certificación de Hadoop que a su vez lo ayuda a desarrollar una carrera profesional en tecnologías de vanguardia.

Todos los temas de su pregunta se superponen entre sí.

Data Science es un campo que analiza los datos para obtener información y conocimientos útiles. Mientras existan datos, la ciencia de datos debe existir de una forma u otra. Esto tiene el alcance más amplio entre los mencionados.

Big data , o supongo que se refiere al análisis de big data, es básicamente ciencia de datos en datos con gran volumen, diferentes variedades de formatos y una velocidad rápida de transmisión de datos por minuto (hay otras V, pero estas son las más básicas). Dada la actual expansión exponencial de los datos en este momento, es muy probable que los grandes datos estén aquí para quedarse.

La computación en la nube proporciona infraestructura para el análisis de datos que no es necesario instalar y configurar en las instalaciones. Si bien dudo que la computación en la nube desaparezca del mercado en el corto plazo, no sabemos si habrá avances en las próximas décadas (tal vez incluso siglos) que crearían una arquitectura que sea incluso mejor que la computación en la nube, pero eso es Todavía muy lejos.

Hadoop es un ecosistema distribuido escalable horizontalmente para analizar grandes datos que pueden instalarse en las instalaciones de los servidores físicos de la organización o usarse en la nube. Entre los temas que mencionó, es la tecnología más específica con más sustitutos. Incluso ahora, existen varias alternativas a Hadoop que existen en este momento. Lo más probable es que, entre los que mencionó, Hadoop se quede por el menor tiempo en el mercado, aunque creo que seguirá siendo popular al menos durante los próximos 10-20 años.