Avec l’augmentation constante du volume de données produites quotidiennement, des technologies telles que le Big Data et Apache Hadoop gagnent en importance.
Cette tendance ne semble pas près de s’inverser.
Selon un rapport, le marché de l’analyse de Big Data était évalué à 37,34 milliards de dollars en 2018, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 12,3 %. On prévoit qu’il atteindra 105,08 milliards de dollars d’ici 2027, avec des données de référence de 2019 à 2027.
Le monde des affaires actuel est de plus en plus axé sur la satisfaction client, avec des services personnalisés et des interactions de qualité. Hadoop possède la capacité de résoudre des problèmes complexes rencontrés par les entreprises, et de pallier les faiblesses des approches traditionnelles, ce qui explique son adoption croissante.
Par conséquent, l’acquisition de compétences dans ces domaines pourrait métamorphoser votre carrière et vous aider à décrocher l’emploi de vos rêves !
Cependant, connaissez-vous réellement le Big Data et Hadoop, ainsi que leurs avantages pour les entreprises ?
Si la réponse est non, n’ayez crainte.
Dans cet article, nous allons d’abord définir les concepts de Big Data et Hadoop, puis examiner quelques ressources fiables pour vous aider à acquérir ces compétences.
C’est parti !
Qu’est-ce qu’Apache Hadoop et le Big Data ?
Big Data
Le terme « mégadonnées » désigne un ensemble de données complexes et massives, difficiles à gérer et à stocker avec les méthodes conventionnelles de gestion de bases de données. C’est un domaine vaste qui englobe divers cadres, techniques et outils.
Les mégadonnées proviennent de différentes applications et appareils, tels que les boîtes noires, les systèmes de transport, les moteurs de recherche, les marchés boursiers, les réseaux électriques, les médias sociaux, et bien d’autres.
Le traitement du Big Data comprend la collecte, le stockage, la conservation, le partage, la recherche, le transfert, la visualisation et l’analyse des données. Il existe trois formes de Big Data : les données structurées, non structurées et semi-structurées.
Les avantages du Big Data sont les suivants :
- Amélioration de l’efficacité organisationnelle et réduction des dépenses inutiles.
- Adaptation de l’offre aux besoins, demandes, croyances et préférences des clients pour stimuler les ventes et renforcer l’image de marque.
- Recrutement des bons employés.
- Prise de décision plus éclairée.
- Impulsion à l’innovation grâce à des connaissances approfondies.
- Améliorations dans les secteurs de la santé, de l’éducation et autres.
- Optimisation des prix des produits et services.
Apache Hadoop
Apache Hadoop est un framework logiciel open source utilisé par les organisations pour stocker et traiter de grandes quantités de données. Sa base est le langage Java, avec certains codes natifs en C et des scripts shell.
La Fondation Apache Software a développé Hadoop en 2006. Il sert principalement à traiter le Big Data et à lui donner du sens pour générer des revenus et d’autres avantages. L’écosystème Hadoop permet de résoudre des problèmes liés au Big Data ; c’est là leur lien, si vous vous posiez la question.
L’écosystème Hadoop inclut divers composants tels que TEZ, Storm, Mahout, MapReduce, etc. Hadoop est économique, hautement évolutif, flexible et offre une tolérance aux pannes, ce qui explique sa popularité croissante.
Les avantages de Hadoop incluent :
- La capacité de stocker et de traiter d’énormes quantités de données de manière distribuée.
- Puissance de calcul accrue.
- Une grande tolérance aux pannes : le traitement des données est protégé contre les défaillances matérielles. Même si un nœud tombe en panne, le travail est redirigé vers d’autres nœuds, garantissant ainsi la continuité du calcul.
- Facilité d’extension du système pour traiter plus de données en ajoutant des nœuds.
- Flexibilité de stockage de toute quantité de données et de leur utilisation selon les besoins.
- Étant donné qu’Hadoop est gratuit et open source, il permet de réaliser des économies par rapport à une solution d’entreprise.
Comment les entreprises adoptent-elles le Big Data et Hadoop ?
Hadoop et le Big Data offrent d’excellentes perspectives de marché dans divers secteurs. À l’ère numérique, les technologies émergentes génèrent des milliards de données. Ces technologies permettent de stocker ces données massives et de les traiter afin d’aider les entreprises à se développer davantage.
Du commerce électronique aux médias, en passant par les télécommunications, la banque, la santé, le gouvernement et les transports, les industries ont tiré profit de l’analyse des données, d’où l’adoption croissante de Hadoop et du Big Data.
Mais comment ?
Voici quelques exemples d’industries et comment elles mettent en œuvre le Big Data.
- Médias, communication et divertissement : les entreprises utilisent Hadoop et l’analyse de Big Data pour comprendre le comportement des clients. Ces analyses permettent de personnaliser les services et d’adapter le contenu en fonction du public cible.
- Éducation : les établissements d’enseignement utilisent ces technologies pour suivre le comportement et les progrès des étudiants dans le temps. Ils suivent également les performances des enseignants en fonction de la matière, du nombre d’élèves et de leurs progrès.
- Santé : les établissements utilisent les données de santé publique et les visualisations pour suivre la propagation des maladies et prendre des mesures préventives plus rapidement.
- Banque : les grandes banques, les détaillants et les sociétés de gestion de fonds utilisent Hadoop pour mesurer le sentiment du marché, l’analyse pré-négociation, l’analyse prédictive, l’analyse des réseaux sociaux et le suivi des audits.
Opportunités de carrière dans Hadoop et le Big Data
Selon IBM, la science des données est une carrière en pleine expansion. L’informatique, la finance et l’assurance représentent à elles seules environ 59 % des emplois de data scientists.
Les compétences les plus recherchées incluent Apache Hadoop, Apache Spark, l’exploration de données, l’apprentissage automatique, MATLAB, SAS, R, la visualisation de données et la programmation à usage général.
Vous pouvez envisager des postes tels que :
- Analyste de données
- Data scientist
- Architecte Big Data
- Ingénieur de données
- Administrateur Hadoop
- Développeur Hadoop
- Ingénieur logiciel
IBM prévoit également que les professionnels maîtrisant Apache Hadoop peuvent percevoir un salaire moyen d’environ 113 258 $.
Est-ce une perspective motivante ?
Commençons à explorer quelques ressources fiables pour apprendre le Big Data et Hadoop et orienter votre parcours professionnel vers la réussite.
Architecte Big Data
Le programme de maîtrise Big Data Architect d’Edureka vous permet de maîtriser les outils et systèmes utilisés par les experts en Big Data. Cette formation couvre Apache Hadoop, la pile Spark, Apache Kafka, Talend et Cassandra. Il s’agit d’un programme complet comprenant 9 cours et plus de 200 heures d’apprentissage interactif.
Le programme a été conçu suite à une analyse approfondie de plus de 5 000 descriptions de postes à l’échelle mondiale. Vous y développerez des compétences telles que YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib, et 5 autres.
Vous pouvez suivre le cours selon vos disponibilités : matin, soir, week-end ou semaine. Il est également possible de changer de groupe et vous recevrez un certificat à la fin. L’accès à vie à tout le contenu du cours, y compris les guides d’installation, les quiz et les présentations, est également proposé.
Bases de Hadoop
Apprenez les bases du Big Data et de Hadoop avec Whizlabs pour développer vos compétences et accéder à des opportunités intéressantes.
Le cours aborde des sujets tels que l’introduction au Big Data, l’analyse et le streaming de données, Hadoop sur le cloud, les modèles de données, une démonstration de l’installation de Hadoop, des démonstrations Python, Hadoop et GCP, et des exemples Python avec Hadoop. Le cours est composé de plus de 3 heures de vidéos réparties en 8 modules, couvrant les sujets mentionnés ci-dessus.
Ils offrent un accès illimité au contenu du cours sur différents appareils (Mac, PC, Android et iOS), ainsi qu’un excellent support client. Pour commencer ce cours, vous devez avoir une connaissance préalable de plusieurs langages de programmation, selon votre rôle. Après avoir terminé le programme et visionné toutes les vidéos, un certificat de cours signé vous sera remis.
Pour débutants
Udemy propose le cours « Big Data & Hadoop for Beginners » pour apprendre les bases du Big Data et de Hadoop, ainsi que HDFS, Hive, Pig et MapReduce, à travers la conception de pipelines. Vous découvrirez également les tendances technologiques, le marché du Big Data, les niveaux de salaire et les divers rôles professionnels dans ce domaine.
Vous comprendrez le fonctionnement de Hadoop, ses architectures complexes, ses composants et son installation. Le cours explique comment utiliser Pig, Hive et MapReduce pour analyser des ensembles de données volumineux. Des démonstrations sont également fournies pour les requêtes Hive, Pig et les commandes HDFS, ainsi que des exemples de scripts et d’ensembles de données.
Vous apprendrez à écrire vos propres codes en Pig et Hive pour traiter de grandes quantités de données et concevoir des pipelines de données. L’architecture moderne des données, ou Data Lake, sera également abordée et des exercices vous permettront de vous entraîner avec des ensembles de données Big Data. Une connaissance de base de SQL est requise pour commencer ce cours, et une connaissance des SGBDR est un plus.
Spécialisation
Suivez la spécialisation « Big Data » de Coursera pour apprendre les méthodes fondamentales du Big Data, proposée par l’Université de Californie à San Diego (UCSanDiego), en 6 cours simples.
Le meilleur ? Vous pouvez vous y inscrire gratuitement. Ce cours permet d’acquérir des compétences telles que Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, la modélisation des données, la gestion des données, Splunk, la modélisation des données, et des principes d’apprentissage automatique, en plus du Big Data.
Cette spécialisation vous aidera à prendre de meilleures décisions commerciales en comprenant comment organiser, analyser et interpréter le Big Data. Vous serez en mesure d’appliquer vos connaissances à des problèmes et questions du monde réel.
Elle comprend un projet pratique que vous devrez mener à bien pour valider la spécialisation et obtenir un certificat que vous pourrez partager avec vos employeurs potentiels et votre réseau professionnel.
La spécialisation dure environ 8 mois et propose un calendrier flexible. Aucune connaissance ou expérience préalable n’est nécessaire pour commencer le cours. Les sous-titres des cours sont disponibles en 15 langues, dont l’anglais, l’hindi, l’arabe, le russe, l’espagnol, le chinois et le coréen.
Framework Hadoop
Semblable à ce qui précède, ce cours, « UCSanDiego propose la plate-forme Hadoop et le cadre d’application de Coursera », s’adresse aux professionnels débutants et aux programmeurs souhaitant comprendre les outils nécessaires à la collecte et à l’analyse de gros volumes de données.
Même sans expérience préalable, vous pouvez explorer les frameworks Apache Hadoop et Spark avec des exemples concrets. Vous découvrirez les processus et composants de base de la pile logicielle, de l’architecture et du processus d’exécution de Hadoop.
L’instructeur vous proposera également des missions pour illustrer comment les data scientists appliquent des techniques et des concepts importants tels que MapReduce pour résoudre les problèmes de Big Data. À la fin du cours, vous aurez acquis des compétences en Python, Apache Hadoop et Spark, ainsi qu’en MapReduce.
Le cours est 100 % en ligne, dure environ 26 heures, comprend un certificat partageable et des délais flexibles, et les sous-titres vidéo sont disponibles en 12 langues.
Maîtriser Hadoop
Tirez des informations commerciales exceptionnelles en lisant le livre « Mastering Hadoop 3 » de Chanchal Singh et Manish Kumar. Il s’agit d’un guide complet qui vous aidera à maîtriser les concepts les plus récents de Hadoop 3. Il est disponible sur Amazon.
Ce livre vous aidera à comprendre les capacités et fonctionnalités introduites dans Hadoop 3, à analyser et traiter des données via YARN, MapReduce et d’autres outils pertinents. Il vous permettra également de perfectionner vos compétences sur Hadoop 3 et d’appliquer vos connaissances à des scénarios et du code réels.
Vous apprendrez comment Hadoop fonctionne en profondeur et étudierez les concepts complexes de plusieurs outils, comment protéger votre cluster et découvrirez des solutions. Ce guide vous permettra de résoudre des problèmes courants, tels que l’utilisation efficace de Kafka, la fiabilité des systèmes de livraison de messages, la conception à faible latence et la gestion de volumes de données massifs.
À la fin du livre, vous disposerez d’une compréhension approfondie de l’informatique distribuée avec Hadoop 3, vous pourrez créer des applications de niveau entreprise à l’aide de Flick, Spark, etc., et vous développerez des pipelines de données Hadoop évolutifs et performants.
Apprendre Hadoop
LinkedIn est une plateforme idéale pour développer votre réseau professionnel et acquérir de nouvelles connaissances et compétences.
Ce cours de 4 heures couvre une introduction à Hadoop, les systèmes de fichiers essentiels avec Hadoop, MapReduce, le moteur de traitement, les outils de programmation et les bibliothèques Hadoop. Vous apprendrez à configurer votre environnement de développement, optimiser et exécuter des tâches MapReduce, créer des flux de travail pour planifier des tâches et exécuter des requêtes de code de base avec Pig et Hive.
Vous découvrirez également les bibliothèques Spark disponibles pour une utilisation avec des clusters Hadoop, ainsi que les différentes options pour exécuter des tâches d’apprentissage automatique sur un cluster Hadoop. Ce cours LinkedIn vous permettra d’acquérir des compétences en administration Hadoop, administration de bases de données, développement de bases de données et MapReduce.
LinkedIn vous remettra un certificat partageable à la fin du cours que vous pourrez afficher sur votre profil LinkedIn. Vous pouvez également le télécharger et le partager avec des employeurs potentiels.
Fondamentaux
Apprenez les bases du Big Data avec edX pour comprendre comment cette technologie transforme les entreprises, ainsi que les techniques et outils importants tels que les algorithmes PageRank et l’exploration de données. Ce cours est proposé par l’Université d’Adélaïde et plus de 41 000 personnes s’y sont déjà inscrites.
Il fait partie du programme MicroMasters et dure 10 semaines, avec 8 à 10 heures de travail par semaine. Le cours est GRATUIT. Cependant, si vous souhaitez obtenir un certificat à la fin, des frais d’environ 199 $ seront facturés. Il s’adresse aux personnes ayant une connaissance intermédiaire du sujet et peut être suivi à votre rythme.
Si vous envisagez de suivre un programme MicroMasters en Big Data, il est conseillé de suivre les cours « Computation Thinking & Big Data » et « Programming for Data Science » avant de suivre celui-ci. Vous découvrirez l’importance du Big Data, les défis rencontrés par les entreprises lors de l’analyse de données volumineuses, et comment le Big Data peut les résoudre.
Vous comprendrez également diverses applications du Big Data dans la recherche et l’industrie.
Ingénieur de données
Le cours Data Engineering d’Udacity ouvre de nouvelles opportunités dans votre carrière en science des données. Il est estimé à 5 mois, avec 5 à 10 heures de travail par semaine.
Une connaissance intermédiaire de SQL et de Python est requise. Ce cours vous apprendra à créer un lac de données et un entrepôt de données, à modéliser des données avec Cassandra et PostgreSQL, à utiliser d’énormes ensembles de données avec Spark et à automatiser des pipelines de données avec Apache Airflow.
Vous mettrez vos compétences en pratique en terminant avec succès un projet final.
YouTube
Edureka propose un cours vidéo complet sur le Big Data et Hadoop sur YouTube.
N’est-ce pas formidable ?
Vous pouvez y accéder à tout moment et gratuitement.
Cette vidéo de formation complète vous aidera à comprendre en détail ces concepts. Elle s’adresse aux débutants comme aux professionnels expérimentés souhaitant approfondir leurs connaissances de Hadoop.
La vidéo couvre l’introduction au Big Data, les problèmes associés, les cas d’utilisation, l’analyse du Big Data, ses étapes et ses différents types. Elle explique ensuite Apache Hadoop et son architecture ; le HDFS, sa réplication, les blocs de données, le mécanisme de lecture/écriture ; les DataNodes et les NameNodes, les points de contrôle et les NameNodes secondaires.
Vous découvrirez ensuite MapReduce, son workflow de travail, son programme de comptage de mots, YARN et son architecture. La vidéo aborde également Sqoop, Flume, Pig, Hive, HBase, les sections de code, le cache distribué, etc. Dans la dernière partie de la vidéo, vous découvrirez le rôle d’ingénieur Big Data, ses compétences, ses responsabilités, son parcours de formation et comment le devenir. La vidéo se termine par des questions d’entretien qui pourraient vous aider à vous préparer pour des entretiens réels.
Conclusion
L’avenir de la science des données est prometteur, et une carrière dans ce domaine est pleine de potentiel. Le Big Data et Hadoop sont deux technologies très utilisées dans les entreprises du monde entier. La demande de professionnels dans ces domaines est donc élevée.
Si cela vous intéresse, suivez une formation dans l’une des ressources mentionnées et préparez-vous à décrocher un emploi lucratif.
Tous mes vœux de réussite ! 👍