//Большие данные и способы их освоения (Практическое руководство)

Большие данные и способы их освоения (Практическое руководство)

С развитием технологий цифровая информация от людей, предприятий и машин на протяжении десятилетий росла в геометрической прогрессии. Вы можете считать данные нефтью 21 века.

Организации, производящие мегабайты данных несколько десятилетий назад, теперь производят петабайты новых данных каждый час — например, более 3,3 миллиарда пользователей смартфонов в мире.

Введение в большие данные

Каждый человек потребляет, взаимодействует и, следовательно, создает данные в тысячах приложений и платформах монетизации контента , что приводит к созданию 2,5 квинтиллионов байтов данных каждый день. По оценкам специалистов по данным, к 2020 году каждый человек в мире будет создавать 1,7 МБ данных каждую секунду.

Представьте, что вы отвечаете за управление всеми данными, которые люди и машины создают в мире, во всех возможных средах, таких как социальные сети, поисковые системы, самолеты, корабли и все другие объекты, прямо или косвенно связанные с компьютером.

Этот огромный объем данных потребует инструментов, процессов, инфраструктуры и опыта, необходимых для поиска смысла и закономерностей, которые могут пролить свет на фундаментальные вопросы.

Это исследование, исследование и работа с такими чрезмерно огромными объемами данных составляют термин «большие данные».

Почему вы должны изучать большие данные?

Прежде чем отвечать, важно ответить, почему. Зачем вам или кому-либо еще изучать большие данные? Технологии, как и люди, эволюционировали, чтобы адаптироваться к окружающей среде. Чарльз Бэббидж изобрел компьютеры для решения математических задач.

По мере того, как компьютеры становились мощными, они применялись в различных дисциплинах и отраслях для решения проблем, которые трудно или невозможно решить людям.

Со временем компьютеры уменьшились в размерах, и широкое использование графических интерфейсов стало обычным явлением среди людей.

Компьютеры еще больше сжались, превратившись в гаджеты, подобные смартфонам, которые сегодня позволяют нам добиваться замечательных результатов.

Данные, полученные со смартфонов, сохранялись, вычислялись и анализировались, чтобы найти закономерности, объясняющие поведение человека.

Сложные алгоритмы вычисляют огромные объемы данных, генерируемых на фондовых биржах, в поисковых системах, социальных сетях, запусках ракет, в супермаркетах и ​​почти во всех крупных человеческих начинаниях.

Как специалист в области больших данных, вы будете нести ответственность за поиск ответов на такие вопросы, как ценность, создаваемая пользователями в социальных сетях, закономерности в системах здравоохранения по всему миру, или даже ответы на простые вопросы, такие как количество посетителей веб-сайта, которые покупают изделия и их характеристики.

Ответы на такие вопросы помогут вашей организации расти и конкурировать в глобальном масштабе.

Поэтому вам следует изучить большие данные, если вам нравится находить ответы на такие вопросы из обширных наборов данных, созданных на аналогичных предприятиях.

Кому следует изучать большие данные?

Обучение доступно всем, независимо от предметов или сложности тем. Каждая технология или концепция построены на более простых концепциях.

Большие данные также построены на аналогичных более простых темах, таких как математика, статистика, алгоритмы, языки программирования, базы данных и некоторых других подобных концепциях и фреймворках.

Поэтому изучение больших данных часто подходит людям, имеющим опыт работы в математике, статистике и информатике.

Вы можете освоить большие данные, даже если вы не занимаетесь ни одной из вышеперечисленных областей, но это может занять больше времени в зависимости от вашей скорости обучения.

Путь к освоению больших данных

Часто бывает довольно сложно найти определенный путь обучения для таких огромных тем, как большие данные.

Однако демократизированный способ обучения, предлагаемый в настоящее время Интернетом, его миллиардами пользователей и тысячами создателей контента, означает, что нет недостатка в информации, руководствах, курсах и экспертах, которые помогут вам, когда вы споткнетесь.

В этом руководстве подробно описаны различные способы изучения больших данных и начала карьеры в этой быстро развивающейся области технологий.

Всегда полезно учиться, если вы погружаетесь в среду темы, пока изучаете ее. Итак, начните с поиска по большим данным и чтения об этом из ведущих блогов, веб-сайтов, исследовательских работ и других подобных источников.

Этапы изучения больших данных

Изучение предмета всегда происходит поэтапно, что в конечном итоге приводит к накоплению наших знаний. Мы начинаем с самого начала с понимания простейших концепций и постепенно переходим к более высоким и более сложным темам, которые помогают нам понять и применить концепции в реальной жизни. Большие данные также можно разделить на три отдельных этапа, на которых вы начинаете с понимания данных и их типов.

Вы узнаете, как управлять, импортировать и использовать данные в соответствии с вашими требованиями. Используя общие инструменты для хранения, импорта и визуализации наборов данных, вы можете освоиться со строительными блоками самих больших данных.

Затем вы сможете глубже понять, как организации используют данные для поиска ответов на проблемы.

Используя правильные инструменты и приложения, вы можете попрактиковаться в больших наборах данных и получить промежуточный опыт в этой области.

Это этап, на который вы проводите больше всего времени. Независимо от того, насколько сложны данные или насколько велик может быть набор данных, вы узнаете, как управлять ими и извлекать из них смысл.

Чем больше проблем вы решите на этом этапе, тем ближе вы станете экспертом.

Освоив промежуточные концепции и освоив управление данными в крупных системах и инструментах, вы можете переходить к применению экспертных методов в прогнозной аналитике. До сих пор вы использовали данные для поиска смысла.

Теперь вы будете использовать данные, чтобы предсказать, что произойдет в будущем, на основе того, что уже произошло в прошлом. Ваш общий уровень знаний в области больших данных зависит от вашего опыта в каждой из базовых технологий.

Основы

Вы начинаете с знакомства с данными, как маленькими, так и большими. Поскольку вы не можете хранить терабайты данных в своей системе, вы будете использовать меньшие наборы данных или иногда подмножества более крупной базы данных.

Если вы работаете с различными типами данных, созданными организациями и приложениями, вы лучше понимаете, чего ожидать и как управлять такими огромными наборами данных.

Постепенно увеличивая размер набора данных, вы можете больше узнать о необходимых инструментах и ​​проблемах, с которыми вы сталкиваетесь при вычислении больших наборов данных.

Это когда вам нужны облачные серверы для хранения и вычисления больших наборов данных. Кроме того, вы узнаете об анализе и визуализации данных с помощью инструментов бизнес-аналитики, таких как PowerBI и Excel.

Вы также будете запрашивать данные из наборов данных с помощью SQL и SPSS. Углубившись в практику интеллектуального анализа данных, вы получите необходимые навыки для трудоустройства.

Средний

К тому времени, когда вы достигнете среднего уровня, вы освоите все виды данных и сможете найти эффективные способы визуализировать их в масштабе.

Теперь вам нужно использовать большие наборы данных в облаке, чтобы находить решения еще более сложных проблем. Вы будете использовать облачные сервисы Amazon, Google и Microsoft для взаимодействия и поиска решений на основе данных в реальном времени.

Поскольку организации производят данные каждую секунду, использование данных в реальном времени для принятия решений является огромным спросом.

Используя правильные инструменты для анализа и исследования, вы будете нести ответственность за выяснение того, как ведут себя потребители и как они меняются со временем.

Вы также будете нести ответственность за адаптацию своих стратегий и аналитических способностей с помощью стандартных инструментов и фреймворков, таких как Hadoop в облаке.

Эксперт

Для перехода от среднего уровня к экспертному уровню в области больших данных требуется обширный опыт работы в различных областях и технологиях.

Чтобы перейти на уровень эксперта, вам могут потребоваться месяцы или даже годы, в зависимости от того, сколько задач вы решите на базовом или среднем уровне.

Как эксперт, вам придется внедрять технологии из науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы находить эффективные решения проблем как в реальном времени, так и в статических наборах данных.

Ваш опыт в алгоритмах машинного обучения и их применении в больших данных будет решающим фактором в том, насколько хорошо вы умеете находить решения больших проблем в организациях.

Реализуя облачные алгоритмы машинного обучения, вы сможете обрабатывать, анализировать и вычислять большие наборы данных, получая результаты для простых управленческих целей.

Вы также можете нести ответственность за управление ожиданиями клиентов, и поэтому ваши мягкие навыки также будут играть огромную роль в вашем успехе.

Необходимые навыки

Как всегда, ваш опыт в каждой из перечисленных ниже технологий определит вашу ценность для организации и области, над которой вы будете работать.

Начиная с базовых вычислений в системах на основе Unix и заканчивая управлением кластером облачных экземпляров для вычисления крупномасштабных наборов данных, необходимо для вашего роста как профессионала в области больших данных.

  1. Linux:операционные системы, наиболее часто используемые в организациях, а также в облачных системах, станут невероятным инструментом в вашем распоряжении. Чем лучше вы сможете управлять своими экземплярами Linux, тем лучше вы сможете использовать имеющиеся у вас ресурсы для роста и масштабирования алгоритмов машинного обучения для вычисления больших данных.
  2. Наука о данных:статистика и наука о данных являются строительными блоками больших данных. Поэтому четкое понимание основополагающих принципов анализа очень важно для понимания функций и концепций более высокого порядка в больших данных.
  3. Java и Python:эксперты по большим данным. широко используют язык программирования Java. Вы будете нести ответственность за написание специального кода для использования API из нескольких источников при анализе и вычислении наборов данных. Python — еще один популярный язык, и его относительно легче выучить. Однако вам часто понадобится опыт работы с обоими языками, поскольку некоторые среды еще не поддерживают Python.
  4. SQL и NoSQL:фундаментальный язык запросов необходим для всех аспектов науки о данных, анализа и больших данных. Без SQL и NoSQL невозможно будет эффективно запрашивать даже самые маленькие базы данных.
  5. Машинное обучение:алгоритмы, которые учатся на вашем наборе данных для получения действенных результатов, продолжая узнавать, когда будут доступны новые данные, очень важно для управления как статическими наборами данных, так и наборами данных в реальном времени.
  6. Hadoop:Hadoop на данный момент является самой популярной и широко используемой платформой больших данных, используемой для хранения корпоративных данных в распределенных кластерах. Большинство ваших алгоритмов машинного обучения будут применяться к наборам данных, хранящимся в Hadoop. Базовые технологии, такие как MapReduce, помогут вам глубже разбираться в данных.
  7. Другие технологии,такие как HDFS, Hive, Pig, Spark, HBase, Drill, ZooKeeper, Kafka, Storm.

Курсы, сертификаты и карьерные возможности

Теперь вы можете найти в Интернете тысячи источников больших данных, Hadoop, Spark и других связанных технологий.

На таких торговых площадках, как Udemy, Pluralsight, Lynda и другие, есть сотни готовых к употреблению курсов.

Некоторые другие веб-сайты также предоставляют обширные курсы по всем темам, связанным с большими данными и их применением в различных отраслях.

Даже у поставщиков облачных услуг есть учебные модули и бесплатные вычислительные ресурсы, которые помогут вам начать работу с большими данными и связанными с ними технологиями.

Многие университеты теперь предоставляют степень бакалавра и магистра в области аналитики и больших данных, чтобы помочь студентам подготовиться к внезапному спросу на возможности, связанные с наукой о данных.

Если вы предпочитаете обучение в классе, зачисление на любой из лучших курсов в университетах может предоставить вам необходимую среду для обучения и роста вместе с единомышленниками.

Если вам нравятся онлайн-курсы, вы можете найти одни из лучших на Edx, Udemy, Coursera и других крупных торговых площадках.

Среда онлайн-обучения также обеспечивает необходимую экосистему для обучения и взаимодействия с поставщиками курсов и учащимися со всего мира.

Курсы с лучшими оценками часто оказываются наиболее рекомендуемыми. В Интернете также есть множество бесплатных ресурсов, которые используют монетизацию контента для предоставления качественного контента.

Сертификаты будут необходимы при поиске работы в этой области. Сертификаты Amazon, Google и Microsoft занимают особое место, поэтому их настоятельно рекомендуется использовать.

Наряду с большими данными и связанными с ними технологиями вам также нужно будет получить опыт в облачных средах, которые широко используются на предприятиях. Поэтому эти сертификаты пользуются огромным спросом со стороны работодателей.

После того, как вы считаете, что приобрели необходимый опыт в любой из подполей больших данных, пора выбирать карьерный путь.

Некоторые из распространенных и востребованных ролей — это администраторы баз данных, разработчики баз данных, аналитики данных, специалисты по данным, разработчики моделей данных, инженеры по большим данным и многие другие.

Обучение на рабочем месте всегда предпочтительнее, поскольку вы приобретете необходимые навыки, используемые в организациях, а также столкнетесь с окружающей средой и проблемами, которые вы не можете получить в классе или в среде онлайн-обучения.