क्या बड़ा डेटा सीखना मुश्किल है?

द्वारा पूछा गया: Rosimeire Buche | अंतिम अद्यतन: १५ अप्रैल, २०२०
श्रेणी: प्रौद्योगिकी और कंप्यूटिंग डेटा भंडारण और भंडारण
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अगर बिग डेटा तकनीक और उसका दायरा आपको आकर्षित करता है तो बिग डेटा हडूप को सीखना बिल्कुल भी मुश्किल नहीं है। और अगर आप इसे दबाव में कर रहे हैं तो कुछ भी मुश्किल हो सकता है । इसलिए बिग डेटा के बिग पिक्चर में रुचि और ज्ञान रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए, हडूप सीखना दिलचस्प और समझने में आसान हो सकता है।

इसके अलावा बिग डेटा सीखने में कितना समय लगेगा?

मेरे अनुभव के अनुसार, Big Data और Hadoop में महारत हासिल करने के लिए आपको लगभग 3 महीने खर्च करने होंगे । इसके लिए आपको अपना 200% सीखने , अभ्यास करने और फिर अपनी परियोजनाओं में अवधारणाओं को लागू करने में देना होगा।

कोई यह भी पूछ सकता है कि बड़े डेटा के लिए मुझे क्या सीखना चाहिए? उद्योग में प्रवेश करने में आपकी सहायता के लिए शीर्ष 5 बिग डेटा पाठ्यक्रम

  • सरल सीखो। सिम्पिलर्न के बिग डेटा कोर्स कैटलॉग को उनके बड़ी संख्या में पाठ्यक्रमों के लिए जाना जाता है, जैसे कि Hadoop, SAS, Apache Spark, और R जैसे विविध विषयों में।
  • क्लौडेरा। क्लौडेरा शायद बिग डेटा प्रशिक्षण के क्षेत्र में सबसे जाना-पहचाना नाम है।
  • बिग डेटा यूनिवर्सिटी।
  • हॉर्टनवर्क्स।
  • कौरसेरा।

इसके बाद, कोई यह भी पूछ सकता है कि क्या बिग डेटा सीखना मुश्किल है?

नहीं सीखना Hadoop बहुत मुश्किल नहीं है । Hadoop जावा का एक फ्रेमवर्क है। हडूप सीखने के लिए जावा अनिवार्य शर्त नहीं है। Hadoop कमोडिटी हार्डवेयर से निर्मित कंप्यूटर क्लस्टर पर बहुत बड़े डेटा सेट के वितरित भंडारण और वितरित प्रसंस्करण के लिए एक ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म है।

क्या बड़े डेटा के लिए कोडिंग आवश्यक है?

आपको बड़े पैमाने पर डेटा सेट के साथ संख्यात्मक और सांख्यिकीय विश्लेषण करने के लिए कोड करने की आवश्यकता है। जिन भाषाओं को सीखने में आपको समय और पैसा लगाना चाहिए उनमें से कुछ हैं पायथन, आर, जावा और सी ++। अंत में, एक प्रोग्रामर की तरह सोचने में सक्षम होने से आपको एक अच्छा बड़ा डेटा विश्लेषक बनने में मदद मिलेगी।

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क्या एक गैर आईटी व्यक्ति बड़ा डेटा सीख सकता है?

डेटा वैज्ञानिकों के बीच सबसे महत्वपूर्ण विशेषता तकनीकी डिग्री या स्कूल में बिताया गया समय नहीं है। यह जिज्ञासा ही है जो उन्हें कठिन समस्याओं की ओर खींचती है और पुराने डेटासेट से समाधान और नई अंतर्दृष्टि निकालती है। आप गैर- तकनीकी पृष्ठभूमि से डेटा विज्ञान में प्रवेश कर सकते हैं और वही काम कर सकते हैं।

बड़े डेटा के लिए आपको किन कौशलों की आवश्यकता है?

बिग डेटा जॉब को क्रैक करने के लिए निम्नलिखित कौशल आवश्यक हैं:
  • अपाचे हडोप।
  • अपाचे स्पार्क।
  • नोएसक्यूएल।
  • मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग।
  • सांख्यिकीय और मात्रात्मक विश्लेषण।
  • एसक्यूएल।
  • डेटा विज़ुअलाइज़ेशन।
  • सामान्य प्रयोजन प्रोग्रामिंग भाषा।

बिग डेटा के लिए कौन सी भाषा आवश्यक है?

बिग डेटा उद्योग में कई कंप्यूटर भाषाओं का उपयोग किया जाता है, जैसे कि जावा, पायथन, आर, सी ++ और स्काला। हालांकि, सूची में से किसी एक को चुनने का निर्णय आंशिक रूप से व्यक्तिगत प्राथमिकताओं पर और आंशिक रूप से काम के प्रकार पर निर्भर करता है। सामान्य तौर पर, जावा और पायथन उद्योग में सबसे पसंदीदा हैं।

बिग डेटा के लिए कौन सा कोर्स सबसे अच्छा है?

१० सर्वश्रेष्ठ बिग डेटा प्रमाणन और पाठ्यक्रम [२०२०] [अद्यतन]
  • बिग डेटा सर्टिफिकेशन कोर्स (कोर्सेरा)
  • हार्वर्ड यूनिवर्सिटी से डेटा साइंस सर्टिफिकेशन (edX)
  • आईबीएम डेटा साइंस प्रोफेशनल सर्टिफिकेट (कोर्सेरा)
  • अल्टीमेट हैंड्स ऑन हडूप - बिग डेटा ट्रेनिंग कोर्स (उदमी)
  • Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म बिग डेटा प्रमाणन (कोर्सेरा)

बिग डेटा के लिए कौन सा सर्टिफिकेशन सबसे अच्छा है?

यहां शीर्ष बिग डेटा प्रमाणन हैं जो उद्योग में सबसे अधिक मांग वाले हैं।
  • क्लौडेरा सर्टिफाइड प्रोफेशनल।
  • इंटेलीपाट बिग डेटा हडूप सर्टिफिकेशन।
  • Microsoft का MCSE: डेटा प्रबंधन और विश्लेषिकी।
  • हॉर्टनवर्क्स हडूप प्रमाणन।
  • MongoDB प्रमाणित डेवलपर परीक्षा।

क्या जावा बड़े डेटा के लिए आवश्यक है?

Hadoop को Java का उपयोग करके लागू किया गया है। अधिकांश बिग डेटा फ्रेमवर्क जावा में लिखे गए हैं। लेकिन, बिग डेटा सीखने के लिए आपको जावा जानने की जरूरत नहीं है । MapReduce कोडिंग आमतौर पर जावा में वास्तविक रूप से की जाती है लेकिन यह किसी भी तरह से एक आवश्यकता नहीं है।

क्या हडूप सीखने लायक है?

हडूप सीखना निश्चित रूप से आपको अन्य विकल्पों के काम करने के बारे में एक बुनियादी समझ देगा। इसके अलावा, कई संगठन अपने कार्यभार के लिए Hadoop का उपयोग कर रहे हैं। इसलिए इस डोमेन में अच्छे डेवलपर्स के लिए बहुत सारे अवसर हैं। इसके अलावा, कई संगठन अपने कार्यभार के लिए Hadoop का उपयोग कर रहे हैं।

मैं बिग डेटा का अध्ययन कहां कर सकता हूं?

बिग डेटा एनालिटिक्स का अध्ययन करने के लिए 20 सर्वश्रेष्ठ स्कूल
  • करनेगी मेलों विश्वविद्याल।
  • स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय।
  • सांता क्लारा विश्वविद्यालय।
  • मिशिगन विश्वविद्यालय - डियरबॉर्न।
  • डलास में टेक्सास विश्वविद्यालय।
  • वर्जीनिया विश्वविद्यालय।
  • फ्लोरिडा विश्वविद्यालय।
  • पर्ड्यू विश्वविद्यालय।

क्या बड़े डेटा के लिए अजगर की आवश्यकता है?

पायथन डेटा उद्योग में लोकप्रिय है क्योंकि यह आसान, लचीला और कोड पठनीयता और उत्पादकता पर केंद्रित है। पायथन सिर्फ एक और भाषा है जिसका उपयोग Hadoop प्रोजेक्ट्स और डेटा साइंस लिखने में किया जा सकता है। तो, बिग डेटा में आने के लिए आपको हडूप और जावा सीखना शुरू करना चाहिए।

क्या बिग डेटा अच्छा करियर है?

बिग डेटा क्षेत्र में कई अवसरों के साथ सबसे पुरस्कृत करियर में से एक है। संगठन आज बड़ी संख्या में डेटा विश्लेषकों, डेटा इंजीनियरों और बिग डेटा विशेषज्ञता वाले पेशेवरों की तलाश कर रहे हैं। एनालिटिक्स प्रोफेशनल्स और बिग डेटा आर्किटेक्ट्स की जरूरत भी बढ़ रही है।

क्या मुझे हडूप या स्पार्क सीखना चाहिए?

नहीं, स्पार्क सीखने के लिए आपको Hadoop सीखने की आवश्यकता नहीं है। स्पार्क एक स्वतंत्र परियोजना थी। लेकिन YARN और Hadoop 2.0 के बाद, स्पार्क लोकप्रिय हो गया क्योंकि स्पार्क अन्य Hadoop घटकों के साथ HDFS के शीर्ष पर चल सकता है। Hadoop एक फ्रेमवर्क है जिसमें आप Java क्लास को इनहेरिट करके MapReduce जॉब लिखते हैं।

क्या बिग डेटा मांग में है?

बिग डेटा कौशल और विशेषज्ञता वाले उम्मीदवार उच्च मांग में हैं । आईबीएम के अनुसार, अमेरिका में डेटा पेशेवरों के लिए नौकरियों की संख्या 2020 तक बढ़कर 2,720,000 हो जाएगी। वेतन वृद्धिबिग डेटा पेशेवरों की मजबूत मांग योग्य पेशेवरों के वेतन को प्रभावित कर रही है।

मैं बड़ा डेटा कैसे शुरू करूं?

  1. प्रोग्रामिंग भाषा सीखकर शुरुआत करें: यदि आप बड़े डेटा से निपटना चाहते हैं तो आपको पायथन/जावा को जानना चाहिए।
  2. बिग डेटा प्लेटफॉर्म के बारे में जानें: एक बार जब आपको लगता है कि आप पाइथन/जावा का उपयोग करके बुनियादी समस्याओं को हल कर सकते हैं, तो आप अगले चरण के लिए तैयार हैं।
  3. थोड़ा सा बैश स्क्रिप्टिंग सीखें:
  4. स्पार्क सीखें:

क्या मुझे बिग डेटा या मशीन लर्निंग सीखना चाहिए?

आमतौर पर, बड़े डेटा चर्चाओं में आमतौर पर Hadoop के भंडारण, अंतर्ग्रहण और निष्कर्षण उपकरण शामिल होते हैं। जबकि मशीन लर्निंग कंप्यूटर साइंस और/या एआई का एक उपक्षेत्र है जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखने की क्षमता देता है। तो, बड़े डेटा विश्लेषण में , विश्लेषण बड़े डेटा पर किया जाता है।

सबसे अच्छा डेटा साइंस या बिग डेटा कौन सा है?

जबकि डेटा साइंस का झुकाव मशीन लर्निंग और डेटा पर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम या मॉडल को लागू करने की ओर अधिक है, बिगडाटा का झुकाव एनालिटिक्स की ओर अधिक है, बड़ी मात्रा में कच्चे डेटा को संभालना, इसे संसाधित करना और डेटा में रुझानों या पैटर्न का अवलोकन करना

क्या मैं जावा को जाने बिना Hadoop सीख सकता हूँ?

जवाब- हां: क्योंकि Hadoop प्रौद्योगिकियों के एक बहुत है डाटा प्रोसेसिंग और डाटा MapReduce, हाइव, सुअर, Oozie कार्यप्रवाह, चिड़ियाघर संचालक, Flume, काफ्का आदि जैसे प्रबंधित के लिए कहाँ यदि आप जावा पता नहीं है तो आप Hadoop यकीन है के लिए किसी भी से सीख सकते हैं अन्य प्रोग्रामिंग भाषा। इसलिए, आप Java के बिना Hadoop सीख सकते हैं

क्या Hadoop को प्रोग्रामिंग की आवश्यकता है?

Apache Hadoop एक ओपन सोर्स प्लेटफॉर्म है जो दो तकनीकों Linux ऑपरेटिंग सिस्टम और Java प्रोग्रामिंग लैंग्वेज पर बनाया गया है। Hadoop जावा-आधारित है, इसलिए इसे आमतौर पर Hadoop के लिए जावा सीखने के लिए पेशेवरों की आवश्यकता होती है