Aprenda Big Data do zero

Quer entrar no mundo do Big Data e não sabe como? Então você está no lugar certo. O objetivo deste artigo é dar uma introdução a este conceito e explicar o futuro profissional dos especialistas neste setor.

Big Data refere-se ao gerenciamento de enormes volumes de dados. Para poder processar esta quantidade de informação, é necessário utilizar técnicas e tecnologias especiais que permitam realizar operações sobre os dados de forma rápida, escalável e segura.

Hoje, os dados são certamente a coisa mais importante que as empresas podem ter. Contêm, por exemplo, informações dos clientes que podem ser utilizadas para lhes fornecer produtos de acordo com os seus interesses e melhorar a taxa de conversão.

Eles também podem ser usados ​​pelas empresas para otimizar seus procedimentos e melhorar a tomada de decisões da empresa.

Há um grande número de fontes para aprender tecnologias de Big Data. É aconselhável ter uma base de conhecimentos de programação e informática para acelerar o processo de aprendizagem.

No YouTube existem muitos vídeos em espanhol e inglês que ensinam o básico para gerenciar grandes volumes de dados.

Outra opção é fazer alguns dos cursos disponíveis em plataformas de aprendizagem online como Coursera ou Udemy. Alguns desses cursos mais populares são:

Atualmente, as profissões relacionadas com a análise de enormes quantidades de dados juntamente com a programação são as áreas onde encontramos mais oportunidades profissionais e com os maiores salários.

Grandes empresas de todos os setores estão percebendo a importância da informação para tirar conclusões que melhorem os resultados da empresa. Por isso, estão dando o salto para ferramentas tecnológicas de Big Data para realizar esse processo.

Os cientistas de dados são profissionais com um perfil muito procurado pelas empresas.

Seu trabalho consiste em limpar e processar os dados para posteriormente criar modelos preditivos baseados em técnicas de análise matemática e estatística.

Uma das principais missões dos cientistas de dados é criar painéis informativos para transmitir as descobertas a outros departamentos da empresa que não conhecem a ciência de dados. Ou seja, a comunicação é essencial para se tornar um bom profissional.

Para se tornar um cientista de dados, é importante dominar a matemática, especialmente aquela envolvida no aprendizado de máquina e na inteligência artificial, como a álgebra linear e muitos ramos da estatística.

Além disso, também é fundamental saber programar em Python ou R e as bibliotecas utilizadas para modelar e analisar dados como Pandas, Sklearn, Tensorflow ou Pytorch.

Outro conhecimento necessário é dominar bancos de dados relacionais como Mysql ou PostgreSQL, bem como bancos de dados não relacionais como MongoDB.

O engenheiro de Big Data é especialista em ferramentas e arquitetura de Big Data. Arquitetura é um termo que se refere à forma como combinamos as diferentes tecnologias existentes para que juntas sejam capazes de fornecer uma solução para um determinado problema.

Um engenheiro de Big Data deve ser capaz de dominar bancos de dados distribuídos como HBase ou Cassandra, sistemas de arquivos distribuídos como Hadoop, software de ingestão de dados como Kafka, Flume ou NiFi.

Você também precisa dominar tecnologias projetadas para gerenciar grandes volumes de dados de forma distribuída, como Hive, Spark ou Pig.

Outro conhecimento recomendado para esses profissionais é a utilização de plataformas como Amazon Web Server (AWS) ou Azure da Microsoft.

Programar em linguagens como Java, Scala, Python ou R é essencial para poder utilizar todas as ferramentas utilizadas até agora.

Os analistas de dados são especialistas no uso de análises estatísticas para tirar conclusões. Para isso, esses profissionais devem dominar linguagens de programação como Python ou R além de ter um conhecimento profundo da linguagem SQL para poder fazer consultas em bancos de dados relacionais.

Também é comum a utilização de ferramentas que permitem a criação de dashboards com gráficos explicativos criados a partir dos dados. Alguns desses softwares são Tableau, Power BI ou QlikView.

Este perfil é muito semelhante ao anterior. Os especialistas em business intelligence utilizam estratégias e ferramentas para converter informações em conhecimento. Isso permite melhorar a tomada de decisões e otimizar muitos processos de uma empresa.

Os especialistas em business intelligence utilizam ferramentas de visualização de dashboards, como Power BI ou Tableau, bem como programas para extrair, transformar e carregar dados em diferentes fontes e bancos de dados.

Para aprender Big Data, é importante seguir um passo a passo e coletar o conhecimento necessário para ser um bom profissional.

Preparamos um roteiro simples para que você saiba quais habilidades você precisa obter para poder exercer algumas dessas profissões.

O primeiro passo é aprender a programar em uma das linguagens de programação mais utilizadas no setor de análise de grandes quantidades de dados. Estes são Python, Java, Scala ou R.

Também é importante dominar a linguagem de banco de dados relacional SQL (Structure Query Language).

Dominar o terminal é essencial para quem trabalha com programação ou qualquer setor técnico relacionado à computação.

Os bancos de dados são uma parte fundamental de qualquer infraestrutura de Big Data. Existem muitos tipos de bancos de dados, relacionais e não relacionais. Existem também bancos de dados distribuídos como Cassandra ou HBase.

Saber extrair e salvar dados em todos os tipos de bancos de dados é vital para ter uma carreira de sucesso no mundo dos dados.

Hadoop é o componente principal de muitas ferramentas de Big Data. Essa tecnologia permite trabalhar com dados de forma distribuída. Dominar o Hadoop também requer compreender o Hadoop Distributed File System (HDFS).

MapReduce é um modelo de programação para executar operações em coleções de dados armazenados de forma distribuída.

Hoje em dia, é pouco utilizado. Porém, é importante entender como funciona, pois foi a base de todas as tecnologias que funcionam de forma distribuída que temos atualmente.

Spark é uma estrutura projetada para processamento distribuído de dados. Alguns dos módulos incluídos são Spark SQL, que permite trabalhar com dados por meio de instruções SQL, Spark Streaming, que ajuda a processar dados em tempo real, ou MLlib, uma biblioteca Spark para realizar operações de aprendizado de máquina em dados armazenados em um maneira distribuída.

Dominar o Spark e seus módulos é vital para quem deseja ter um futuro profissional no setor de Big Data.

Além do Spark, existem muitas outras estruturas Hadoop que são importantes para compreender e dominar. Este ecossistema consiste em uma família de soluções para ingestão, armazenamento e análise de grandes volumes de dados.

Entre eles encontramos HBase, Hive, Pig, Sqoop, Pig, Kafka, Storm, Mahout, Flume ou Cassandra. Para saber mais sobre eles você pode visitar nossa publicação das melhores ferramentas de Big Data.