¿Qué tan difícil es para un ingeniero mecánico aprender big data (Hadoop)? Soy un poco débil en matemáticas, pero nunca he fallado en ninguna asignatura de matemáticas en ingeniería.

Hola,

Te doy mi apertura. Piensa en ello lógicamente.

La mayor parte del centro de capacitación ofrece hadoop durante 30-50 horas. ¿Es hadoop un tema tan pequeño para aprender en solo 50 horas?

La mayoría de los capacitadores afirman trabajar en una empresa multinacional de renombre y promete enseñarle tanto a usted como a su desarrollador. ¿Hay alguna multinacional en el mundo donde un solo individuo tenga experiencia tanto de administrador como de desarrollo?

Prometen cubrir casi más de 10 temas. ¿Podemos aprender cada tema en solo 3 horas?

Dicen que Java no es obligatorio. Todo el hadoop y sus componentes están escritos en Java. ¿Cómo entiende la programación Map-reduce, Pig, Hive UDFs, HBase Clients, todos escritos en Java?

Certificado de finalización del curso. ¿Conseguirás un trabajo cuando digas que aprendí hadoop del centro de capacitación XYZ?

Muy buenos PPT, pero ¿eso cubre todos los detalles?

Si crees que la pregunta anterior es válida, entonces tengo algo mejor para ti.

Hice un currículum de hadoop de 6 meses que contiene completamente manos y lo convertirá en un verdadero experto con mucha práctica.

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Sesiones de Java de núcleo absolutamente gratis – YouTube

Tutorial de Hadoop – YouTube

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Centro de aprendizaje de Hadoop

Aunque están relacionados, Big Data y Hadoop no son lo mismo.

Big Data se refiere a grandes volúmenes de datos que son demasiado grandes para ser procesados ​​en un sentido tradicional del software.

Hadoop es una base, en la que se pueden ejecutar varios conjuntos de herramientas y software para asimilar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados para obtener información.

Hay varios roles en juego:

1. Administrador de infraestructura de Hadoop que instala y configura softwares, transmisiones, etc.
2. Hive, Pig y Map reducen el programador, aquí puede escribir programas personalizados para usar datos de proceso y producir conjuntos de información agregados.
3. Científicos de datos, estas son las personas que realmente necesitan matemáticas, estadísticas para producir la información que es útil para el negocio.

Hay muchos roles en los que no necesitas una capacidad matemática extraordinaria.

Será tan difícil como lo será para un informático promedio.

Además, requiere más pensamiento lógico aquí en comparación con el pensamiento matemático central.

Te aconsejo que sigas adelante, ya que estarás perfectamente bien. Es una gran tecnología para trabajar.