L’Ascesa di Big Data e Apache Hadoop nell’Era Digitale
In un contesto caratterizzato da una mole di dati in continua crescita, tecnologie come Big Data e Apache Hadoop stanno vivendo un’impennata di popolarità senza precedenti. Questa tendenza, lungi dal rallentare, sembra destinata a consolidarsi nel prossimo futuro.
Secondo un recente studio, il mercato dell’analisi dei Big Data, valutato 37,34 miliardi di dollari nel 2018, è in espansione con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 12,3%. Si prevede che raggiungerà la cifra impressionante di 105,08 miliardi di dollari entro il 2027.
Le aziende moderne pongono sempre più l’accento su un’esperienza cliente personalizzata e interazioni significative. In questo scenario, Hadoop emerge come una soluzione potente, capace di affrontare le sfide complesse e superare i limiti delle metodologie tradizionali, favorendone un’adozione sempre più diffusa.
L’acquisizione di competenze in questi ambiti potrebbe rappresentare una svolta decisiva per la tua carriera, aprendoti le porte al lavoro dei tuoi sogni. Ma quanto conosci realmente Big Data e Hadoop e in che modo questi strumenti possono apportare valore alle imprese?
Non preoccuparti se la tua risposta è negativa.
In questo articolo, esploreremo in dettaglio i concetti di Big Data e Hadoop, per poi analizzare alcune valide risorse per acquisire queste competenze.
Iniziamo subito!
Apache Hadoop e Big Data: di cosa si tratta?
Big Data
Il termine Big Data si riferisce a insiemi di dati complessi e di grandi dimensioni che, per la loro vastità, risultano difficili da elaborare e archiviare tramite i metodi e i sistemi di gestione di database tradizionali. Questo campo di studio abbraccia una vasta gamma di framework, tecniche e strumenti.
I Big Data sono costituiti da dati generati da diverse applicazioni e dispositivi, come scatole nere, sistemi di trasporto, motori di ricerca, mercati azionari, reti elettriche e social media, per citarne alcuni. L’elenco è praticamente infinito.
Le operazioni associate ai Big Data comprendono acquisizione, archiviazione, organizzazione, condivisione, ricerca, trasferimento, visualizzazione e analisi dei dati. I Big Data possono essere strutturati, non strutturati o semi-strutturati.
I vantaggi dei Big Data includono:
- Incremento dell’efficienza organizzativa tramite la riduzione delle spese superflue.
- Offerte personalizzate basate su esigenze, richieste, convinzioni e preferenze di acquisto dei clienti, al fine di incrementare le vendite e rafforzare il marchio.
- Assunzione di dipendenti in linea con i profili ricercati.
- Processi decisionali più efficaci e mirati.
- Stimolo dell’innovazione tramite approfondimenti più accurati.
- Miglioramento di settori come sanità ed istruzione.
- Ottimizzazione dei prezzi di prodotti e servizi.
Apache Hadoop
Apache Hadoop è un framework software open-source che permette alle aziende di archiviare grandi quantità di dati ed eseguire calcoli complessi. La piattaforma si basa su Java, con alcune porzioni di codice nativo in C e script di shell.
Hadoop è stato sviluppato nel 2006 dalla Apache Software Foundation. Si tratta di uno strumento per l’elaborazione dei Big Data, con lo scopo di renderli più utili per generare profitti e vantaggi. In altri termini, l’ecosistema di Hadoop è in grado di risolvere le sfide poste dai Big Data; ecco il legame esistente tra questi due ambiti.
L’ecosistema di Hadoop è composto da diverse componenti come TEZ, Storm, Mahout e MapReduce. Hadoop è una soluzione economica, altamente scalabile, flessibile e tollerante agli errori. Queste caratteristiche ne hanno favorito la rapida diffusione.
I vantaggi di Hadoop sono:
- Capacità di archiviare ed elaborare enormi quantità di dati in modalità distribuita.
- Potenza di calcolo elevata e rapida.
- Elevata tolleranza agli errori: l’elaborazione dei dati è protetta in caso di guasti hardware. Se un nodo si guasta, l’attività viene automaticamente indirizzata verso altri nodi, garantendo la continuità delle operazioni.
- Facilità di espansione del sistema tramite l’aggiunta di nuovi nodi per gestire volumi di dati crescenti.
- Flessibilità per l’archiviazione di qualsiasi quantità di dati e utilizzo in base alle necessità.
- Soluzione open-source gratuita, con notevole risparmio rispetto a piattaforme proprietarie.
Come le aziende stanno adottando Big Data e Hadoop
Hadoop e Big Data presentano grandi opportunità di mercato in diversi settori. Nell’era digitale, miliardi di dati vengono generati continuamente grazie alle nuove tecnologie. Queste tecnologie sono efficaci per l’archiviazione di tali volumi di dati e la loro elaborazione, consentendo una maggiore crescita delle imprese.
Dall’e-commerce ai media, dalle telecomunicazioni alla finanza, fino alla sanità, al settore pubblico e ai trasporti, l’analisi dei dati ha apportato benefici a diversi settori, determinando un’adozione massiccia di Hadoop e Big Data.
Come si traduce tutto questo nella pratica?
Analizziamo alcuni settori e le loro modalità di implementazione dei Big Data.
- Media, Comunicazione e Intrattenimento: le aziende ricorrono ad Hadoop e all’analisi dei Big Data per studiare il comportamento dei clienti e personalizzare l’offerta di contenuti in base al loro pubblico di riferimento.
- Istruzione: le istituzioni educative utilizzano queste tecnologie per monitorare i progressi degli studenti nel tempo e il rendimento di insegnanti e istruttori in base all’argomento trattato, al numero di studenti e al loro avanzamento.
- Sanità: le istituzioni si avvalgono di informazioni e visualizzazioni sulla sanità pubblica per tenere sotto controllo la diffusione di malattie e definire interventi preventivi.
- Finanza: le banche, i rivenditori e le società di gestione di fondi impiegano Hadoop per l’analisi del sentiment, l’analisi pre-trading, l’analisi predittiva, l’analisi social e gli audit trail.
Opportunità di carriera in Hadoop e Big data
Secondo IBM, la scienza dei dati è un settore in continua espansione. I settori IT, finanziario e assicurativo assorbono circa il 59% dei data scientist.
Le competenze più richieste e meglio retribuite includono Apache Hadoop, Apache Spark, data mining, machine learning, MATLAB, SAS, R, visualizzazione dei dati e programmazione generica.
Tra i profili professionali più ambiti, troviamo:
- Analista dati
- Data Scientist
- Architetto di Big Data
- Ingegnere dei dati
- Amministratore Hadoop
- Sviluppatore Hadoop
- Ingegnere del software
IBM stima che i professionisti con competenze in Apache Hadoop possano guadagnare uno stipendio medio di circa $ 113.258.
È una prospettiva stimolante, non credi?
Ora, esploriamo alcune valide risorse per imparare Big Data e Hadoop e indirizzare la tua carriera verso il successo.
Architetto dei Big Data
Il programma Big Data Architect di Edureka ti permetterà di acquisire una profonda conoscenza degli strumenti e dei sistemi utilizzati dagli esperti di Big Data. Il programma include corsi di formazione su Apache Hadoop, Spark stack, Apache Kafka, Talend e Cassandra. Si tratta di un programma completo, composto da 9 corsi e oltre 200 ore di apprendimento interattivo.
Il piano didattico è stato elaborato sulla base di una ricerca approfondita di oltre 5.000 annunci di lavoro a livello globale. Acquisirai competenze in YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib e altre 5 abilità.
Puoi scegliere di seguire il corso in base alle tue esigenze, con opzioni come mattina, sera, fine settimana o giorni feriali. Hai inoltre la possibilità di cambiare classe e, al termine del percorso, riceverai un certificato. Avrai accesso illimitato a tutti i contenuti del corso, comprese guide all’installazione, quiz e presentazioni.
Hadoop di base
Acquisisci le basi di Big Data e Hadoop grazie a Whizlabs, sviluppa le tue competenze e cogli opportunità di lavoro interessanti.
Il corso tratta argomenti come l’introduzione ai Big Data, l’analisi e lo streaming dei dati, Hadoop sul cloud, i modelli di dati, la demo di installazione di Hadoop, la demo di Python, la demo di Hadoop e GCP e la demo di Python con Hadoop. Il corso è composto da oltre 3 ore di video suddivisi in 8 lezioni.
Avrai accesso illimitato ai contenuti del corso su diversi dispositivi, inclusi Mac, PC, Android e iOS, oltre a un servizio di assistenza clienti efficace. Per partecipare a questo corso, è necessaria una conoscenza di base di diversi linguaggi di programmazione. Al termine del programma, dopo aver completato la visione dei video, riceverai un certificato del corso.
Per principianti
Udemy propone un corso introduttivo a Big Data e Hadoop per imparare le basi di queste tecnologie, oltre a HDFS, Hive, Pig e MapReduce. Imparerai inoltre a conoscere le tendenze del settore, il mercato dei Big Data, le dinamiche salariali e i vari ruoli professionali.
Avrai modo di comprendere Hadoop, il suo funzionamento, le architetture complesse, le componenti e l’installazione sul tuo sistema. Il corso illustra come utilizzare Pig, Hive e MapReduce per l’analisi di grandi insiemi di dati. Sono previste demo per query Hive, query Pig e comandi HDFS, oltre a script di esempio.
In questo corso imparerai a scrivere codici in Pig e Hive per elaborare grandi quantità di dati e progettare pipeline di dati. Viene trattata anche l’architettura dei dati moderna o Data Lake, con esercizi pratici sull’utilizzo dei Big Data. Per partecipare al corso, è necessario conoscere le basi di SQL e, in modo ideale, di RDBMS.
Specializzazione
La specializzazione in Big Data di Coursera ti offre un percorso formativo sui metodi essenziali legati ai Big Data, erogato dall’Università della California, San Diego (UCSanDiego). Il programma si articola in 6 corsi e la partecipazione è gratuita.
Durante il corso, acquisirai competenze in Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, Data Model, gestione dei dati, Splunk, modellazione dei dati e concetti base di machine learning, oltre ai Big Data.
La specializzazione ti aiuterà a prendere decisioni aziendali migliori imparando a organizzare, analizzare e interpretare i Big Data. Sarai in grado di applicare le tue conoscenze a problemi concreti.
Il corso prevede un progetto pratico che dovrai completare per ottenere la certificazione condivisibile con potenziali datori di lavoro e contatti professionali.
La specializzazione richiede circa 8 mesi per essere completata e prevede un calendario flessibile. Non sono richieste conoscenze o esperienze pregresse. I sottotitoli delle lezioni sono disponibili in 15 lingue, tra cui inglese, hindi, arabo, russo, spagnolo, cinese e coreano.
Quadro Hadoop
In modo analogo al corso precedente, UCSanDiego propone anche il corso Hadoop Platform & Application Framework su Coursera. Si rivolge ai professionisti e ai programmatori che desiderano comprendere gli strumenti essenziali per raccogliere e analizzare grandi quantità di dati.
Anche senza esperienza pregressa, potrai esplorare i framework di Apache Hadoop e Spark tramite esempi pratici. Ti verranno illustrati i processi, le componenti e l’architettura dello stack software, nonchè il processo di esecuzione di Hadoop.
L’istruttore fornirà inoltre esercizi pratici per dimostrare come i data scientist applicano tecniche e concetti importanti, come MapReduce, per risolvere i problemi legati ai Big Data. Al termine del corso, acquisirai competenze in Python, Apache Hadoop e Spark, oltre a MapReduce.
Il corso è al 100% online, richiede circa 26 ore per essere completato, include un certificato e scadenze flessibili. I sottotitoli dei video sono disponibili in 12 lingue.
Padroneggiare Hadoop
Acquisisci importanti informazioni aziendali grazie al libro “Mastering Hadoop 3” di Chanchal Singh e Manish Kumar. Questa guida completa ti consente di padroneggiare i concetti più recenti di Hadoop 3 ed è disponibile su Amazon.
Questo libro ti aiuterà a comprendere le funzionalità di Hadoop 3, la modalità di elaborazione dei dati tramite YARN, MapReduce e altri strumenti. Potrai inoltre perfezionare le tue competenze su Hadoop 3 e applicare le tue conoscenze in scenari e casi pratici reali.
Imparerai come funziona Hadoop nel suo nucleo e studierai concetti relativi a diversi strumenti, come proteggere il tuo cluster e trovare soluzioni efficaci. Grazie a questa guida, potrai affrontare problemi quali l’utilizzo efficace di Kafka, l’affidabilità dei sistemi di recapito di messaggi, la progettazione a bassa latenza e la gestione di grandi volumi di dati.
Al termine del libro, potrai ottenere informazioni approfondite sull’elaborazione distribuita con Hadoop 3, creare applicazioni di livello aziendale utilizzando Flick, Spark e altri strumenti e sviluppare pipeline di dati Hadoop scalabili e ad alte prestazioni.
Imparare Hadoop
LinkedIn è un’ottima piattaforma per ampliare la tua rete professionale e migliorare le tue conoscenze e competenze.
Questo corso di 4 ore include un’introduzione a Hadoop, ai file system di base di Hadoop, MapReduce, il motore di elaborazione, gli strumenti di programmazione e le librerie di Hadoop. Imparerai a configurare l’ambiente di sviluppo, ottimizzare ed eseguire lavori MapReduce, creare flussi di lavoro per la pianificazione e query di codice con Pig e Hive.
Inoltre, studierai le librerie Spark utilizzabili con i cluster Hadoop e le varie opzioni per eseguire lavori di machine learning su un cluster Hadoop. Questo corso di LinkedIn ti consentirà di sviluppare competenze in amministrazione di Hadoop, gestione di database, sviluppo di database e MapReduce.
LinkedIn rilascia un certificato al termine del corso che puoi condividere sul tuo profilo o con potenziali datori di lavoro.
Fondamenti
Impara le basi dei Big Data grazie al corso offerto da edX per capire come questa tecnologia sta trasformando le organizzazioni e studiare tecniche e strumenti importanti, come gli algoritmi PageRank e il data mining. Questo corso è offerto dall’Università di Adelaide e ha già accolto oltre 41.000 partecipanti.
Il corso fa parte del programma MicroMasters e dura 10 settimane, con un impegno di 8-10 ore settimanali. La partecipazione al corso è gratuita. Tuttavia, se desideri ottenere un certificato al termine del percorso, dovrai pagare circa $ 199. Il corso è di livello intermedio e prevede un apprendimento autogestito in base alle tue esigenze.
Se desideri seguire un programma MicroMaster in Big Data, si consiglia di completare i corsi Computation Thinking & Big Data e Programming for Data Science prima di intraprendere questo percorso. Imparerai l’importanza dei Big Data, le sfide che le aziende devono affrontare durante l’analisi dei Big Data e come i Big Data risolvono i problemi.
Al termine del corso, potrai comprendere le diverse applicazioni dei Big Data nella ricerca e nell’industria.
Ingegnere dei dati
Il corso di Data Engineering di Udacity ti apre nuove opportunità di carriera nell’ambito della data science. La durata stimata di questo corso è di 5 mesi, con un impegno di 5-10 ore settimanali.
È richiesta una conoscenza intermedia di SQL e Python. In questo corso, imparerai a creare un Data Lake e un data warehouse, modelli di dati con Cassandra e PostgreSQL, lavorare con grandi insiemi di dati utilizzando Spark e automatizzare la pipeline di dati tramite Apache Airflow.
Al termine del corso, metterai in pratica le tue competenze completando con successo un progetto capstone.
Youtube
Edureka mette a disposizione un corso completo in formato video su Big Data & Hadoop su YouTube.
Non è fantastico?
Potrai accedervi sempre, ovunque e in modo completamente gratuito.
Questo corso ti aiuterà ad acquisire una conoscenza approfondita di questi concetti. Il corso è indicato sia per i principianti che per i professionisti esperti che desiderano migliorare le proprie competenze in Hadoop.
Il video include un’introduzione ai Big Data, ai problemi correlati, ai casi d’uso, all’analisi dei Big Data e alle sue fasi e tipologie. Successivamente, vengono presentati Apache Hadoop e la sua architettura, HDFS e la sua replica, i blocchi di dati, il meccanismo di lettura/scrittura, DataNode e NameNode, checkpoint e NameNode secondario.
Imparerai a conoscere MapReduce, il flusso di lavoro, il suo programma di conteggio delle parole, YARN e la sua architettura. Vengono inoltre trattati Sqoop, Flume, Pig, Hive, HBase, sezioni di codice, cache distribuita e altro ancora. Nell’ultima ora del video, verranno presentati gli ingegneri specializzati in Big Data, le loro competenze, responsabilità, il percorso di apprendimento e come diventarlo. Il video si conclude con alcune domande utili per prepararsi ai colloqui di lavoro.
Conclusione
Il futuro della scienza dei dati si preannuncia brillante, così come le opportunità di carriera in questo campo. Big Data e Hadoop sono due delle tecnologie più utilizzate dalle organizzazioni di tutto il mondo e, di conseguenza, la domanda di professionisti specializzati in questi settori è in costante crescita.
Se sei interessato, segui un corso presso una delle risorse che ho menzionato e preparati a intraprendere una carriera di successo.
Ti auguro buona fortuna! 👍