Un curso de Hadoop y Spark te permitirá convertirte en un profesional de la Ciencia de Datos. Descubre por qué y cómo dominar estas herramientas de procesamiento de Big Data. El procesamiento de Big Data requiere de nuevas herramientas, capaces de manejar grandes volúmenes de datos. Entre los principales softwares utilizados por los Científicos de Datos o los Ingenieros de Datos, se encuentran Hadoop y Spark.
¿Qué es Apache Hadoop?
Apache Hadoop es un framework de código abierto, utilizado para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos. Permite analizar los datos en paralelo en un clúster de múltiples computadoras, en lugar de en una sola máquina. Esto permite una importante ganancia de velocidad. Para entender mejor cómo Hadoop se ha convertido en un estándar en la industria, se puede consultar el sitio web oficial de la Apache Software Foundation.
Cuatro módulos principales componen Hadoop. El HDFS (Hadoop Distributed File System) es un sistema de archivos distribuido que puede ejecutarse en hardware estándar o de gama baja. Ofrece mejores rendimientos y una mayor tolerancia a errores en comparación con los sistemas de archivos tradicionales.
El YARN (Yet Another Resource Negotiator) permite gestionar y monitorear los nodos del clúster y el uso de recursos. También se utiliza para programar tareas y trabajos.
El framework MapReduce ayuda a los programas a realizar cálculos paralelos sobre los datos. Finalmente, Hadoop Common proporciona bibliotecas Java comunes que se pueden utilizar con todos los módulos.
Gracias a Hadoop, es más fácil utilizar toda la capacidad de almacenamiento y procesamiento de los servidores en clúster y ejecutar procesamientos distribuidos en grandes volúmenes de datos. Este framework proporciona los bloques de construcción sobre los cuales se construyen las aplicaciones y servicios.
Los datos provenientes de diferentes fuentes y en diversos formatos pueden ser transferidos a Hadoop utilizando una API para conectarse a NameNode. Fragmentos de cada archivo se replican en DataNodes. Después se utiliza MapReduce en los datos distribuidos entre los DataNodes.
A lo largo de los años, el ecosistema Hadoop se ha desarrollado y ahora incluye una gran cantidad de herramientas y aplicaciones dedicadas a Big Data. Se pueden mencionar el motor SQL Presto, la interfaz analítica Hive, la base de datos no relacional HBase, el cuaderno interactivo Zeppelin o el sistema de procesamiento distribuido Apache Spark.
¿Qué es Apache Spark?
Apache Spark es un sistema de procesamiento distribuido utilizado para cargas de trabajo de Big Data. Utiliza el almacenamiento en caché en memoria y la ejecución de consultas optimizada para permitir consultas rápidas sobre datos de cualquier tamaño. En pocas palabras, es un motor rápido para el procesamiento de Big Data. Spark es particularmente conocido por su capacidad de procesar rápidamente datos en tiempo real y su facilidad de uso a gran escala a menudo se menciona en el portal Apache Spark.
Ofrece un mejor rendimiento que las herramientas Big Data anteriores como MapReduce. Su secreto es que funciona en la memoria RAM, ofreciendo un procesamiento más rápido que en discos duros. Este motor general puede ser utilizado para consultas SQL distribuidas, para la creación de pipelines de datos, para la ingesta de datos en una base de datos, para la ejecución de algoritmos de Machine Learning o para trabajar con flujos de datos y gráficos. Esencial para el procesamiento distribuido, puedes aprender más sobre Azure Databricks, una plataforma que integra Spark para simplificar su uso en la nube.
Hoy en día, Spark está incluido con la mayoría de las distribuciones de Hadoop. Se ha convertido en el principal framework de procesamiento de Big Data, gracias a varios ventajas que comienzan por su velocidad y su API muy fácil de usar para los desarrolladores.
¿Por qué realizar un curso de Hadoop y Spark?
Para trabajar como Científico de Datos, Analista de Datos o Ingeniero de Datos, dominar herramientas de Big Data como Apache Hadoop y Spark es imprescindible. Al seguir un curso, podrás adquirir una experiencia muy demandada por las empresas.
En 2021, Glassdoor estima que la Ciencia de Datos es el segundo sector con mayor crecimiento en los Estados Unidos. Los profesionales son muy solicitados en todos los sectores, en un momento en que el volumen mundial de datos se dispara al mismo tiempo que la adopción de la inteligencia artificial. Para apoyar esta afirmación, se puede analizar el incremento en la cantidad de puestos de trabajo y su evolución en el sitio de Glassdoor.
En Francia, según nuestra encuesta realizada en el CAC 40, un Científico de Datos puede ganar entre 35 000 y 55 000€ por año como principiante, y entre 45 000 y 60 000 € con un poco de experiencia. Un Analista de Datos, por su parte, gana entre 35 000€ y 60 000€ al año.
¿Cómo realizar un curso de Hadoop y Spark?
Para aprender a utilizar Hadoop y Spark, puedes elegir los cursos de DataScientest. Estas herramientas de Big Data están en el corazón de nuestros programas de Ingeniero de Datos, Científico de Datos y Analista de Datos.
A través de estos programas, aprenderás a usar Hadoop y Spark, pero también la programación en Python, el lenguaje SQL para las bases de datos, el Machine Learning, el DevOps o incluso la DataViz. Al final del camino, tendrás todas las habilidades requeridas para ejercer profesiones del Big Data.
Ya sea que estés buscando empleo o ya estés trabajando, puedes elegir entre el formato BootCamp intensivo o la Formación Continua. Nuestra aproximación innovadora de Blended Learning combina la plataforma dirigida en la Nube y masterclass.
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