Pourquoi avons-nous besoin de Hadoop pour la science des données?

Cet article vous fournira une connaissance détaillée et complète du besoin de Hadoop pour la science des données dans l'industrie.

Dans le marché actuel, les données augmentent à un rythme potentiel. Créant ainsi une énorme demande pour traiter un volume élevé de données en un temps record. Hadoop est ce type de technologie traitant de gros volumes de données. Dans cet article, nous discuterons pour la science des données dans l'ordre suivant:



Qu'est-ce que Hadoop?

Hadoop est un logiciel open source qui fait référence à des ensembles de données ou à des combinaisons d'ensembles de données dont la taille (volume), la complexité (variabilité) et le taux de croissance (vitesse) les rendent difficiles à rassembler, gérer, traiter ou analyser par les technologies traditionnelles et des outils, tels que des bases de données relationnelles et des statistiques de bureau ou des progiciels de visualisation, dans le temps nécessaire pour les rendre utiles.



Hadoop pour la science des données

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Quels sont les composants de Hadoop?



Système de fichiers distribués Hadoop (HDFS) : Il distribue les données et les stocke dans le système de fichiers distribué appelé HDFS (Hadoop Distributed File System). Les données sont réparties à l'avance entre les machines. Aucun transfert de données sur le réseau n'est requis pour le traitement initial. Le calcul se produit là où les données sont stockées, dans la mesure du possible.

Réduire la carte (MapR) : Il est utilisé pour le traitement de données de haut niveau. Il traite une grande quantité de données sur le cluster de nœuds.

Encore un autre gestionnaire de ressources (fil) : Il est utilisé pour la gestion des ressources et la planification des travaux, dans le cluster Hadoop. Le fil nous permet de contrôler et de gérer efficacement les ressources.



Avons-nous besoin de Hadoop pour la science des données?

Pour cela, il faut d'abord comprendre ' Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est un domaine multidisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de données structurées et non structurées. La science des données est le concept combiné de l'exploration de données et du big data. «Utilise le matériel le plus puissant, les meilleurs systèmes de programmation et les algorithmes les plus efficaces pour résoudre les problèmes».

Cependant, la principale différence entre la science des données et le big data est que la science des données est une discipline qui implique toutes les opérations de données. En conséquence, le Big Data fait partie de la Data Science. De plus, en tant que Data scientist, la connaissance de Apprentissage automatique (ML) est également requis.

Hadoop est une plate-forme Big Data utilisée pour les opérations de données impliquant des données à grande échelle. Afin de faire le premier pas pour devenir un data scientist à part entière, il faut avoir les connaissances nécessaires pour gérer de grands volumes de données ainsi que des données non structurées.

Par conséquent, apprendre Hadoop vous fournira la capacité de gérer diverses opérations de données, ce qui est la tâche principale d'un data scientist. Depuis, il comprend une partie majoritaire de la science des données, l'apprentissage de Hadoop comme un outil initial pour vous fournir toutes les connaissances nécessaires.

Dans l'écosystème Hadoop, écrire du code ML en Java sur MapR devient une procédure difficile. Faire des opérations ML comme la classification, la régression, le clustering dans un framework MapR devient une tâche difficile.

Afin de faciliter l'analyse des données, Apache a publié deux composants dans Hadoop appelés et Hive. Avec cette opération ML sur les données, la fondation logicielle Apache a publié le . Apache Mahout s'exécute au sommet de Hadoop qui utilise MapRe comme paradigme principal.

Un Data Scientist doit utiliser toutes les opérations liées aux données. Par conséquent, avoir une expertise àBig Data et Hadoop permettront de développer une bonne architecture analyse une bonne quantité de données.

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Utilisation de Hadoop dans la science des données

1) Engagement des données avec un grand ensemble de données:

Auparavant, les scientifiques des données avaient une restriction pour utiliser les ensembles de données de leur machine locale. Les Data Scientists doivent utiliser un grand volume de données. Avec l'augmentation des données et un besoin massif pour les analyser, Big dat et Hadoop fournissent une plate-forme commune pour explorer et analyser les données. Avec Hadoop, on peut écrire un job MapR, RUCHE ou un script PIG et lancez-le sur Hadoop sur l'ensemble de données complet et obtenez des résultats.

2) Traitement des données:

Les Data Scientists doivent tirer le meilleur parti du prétraitement des données à effectuer avec l'acquisition, la transformation, le nettoyage et l'extraction de caractéristiques des données. Cela est nécessaire pour transformer les données brutes en vecteurs de caractéristiques standardisés.

Hadoop simplifie le prétraitement des données à grande échelle pour les scientifiques des données. Il fournit des outils tels que MapR, PIG et Hive pour gérer efficacement les données à grande échelle.

3) Agilité des données:

Contrairement aux systèmes de base de données traditionnels qui doivent avoir une structure de schéma stricte, Hadoop dispose d'un schéma flexible pour ses utilisateurs. Ce schéma flexible élimine le besoin de reconcevoir le schéma chaque fois qu'un nouveau champ est nécessaire.

4) Ensemble de données pour le datamining:

Il est prouvé qu'avec des ensembles de données plus volumineux, les algorithmes de ML peuvent fournir de meilleurs résultats. Des techniques telles que le regroupement, la détection des valeurs aberrantes, les recommandations de produits fournissent une bonne technique statistique.

Traditionnellement, les ingénieurs ML devaient gérer une quantité limitée de données, ce qui entraînait finalement les faibles performances de leurs modèles. Cependant, avec l'aide de l'écosystème Hadoop qui fournit un stockage linéaire évolutif, vous pouvez stocker toutes les données au format RAW.

Étude de cas sur la science des données

H&M est une importante multinationale de vente au détail de tissus. Il a adopté Hadoop pour avoir un aperçu approfondi du comportement des clients. Il a analysé les données de plusieurs sources, donnant ainsi une compréhension globale du comportement des consommateurs. H&M gère l'utilisation efficace des données pour saisir les informations client.

Il a adopté une vue complète à 360 degrés pour avoir une compréhension complète des modèles d'achat des clients et des achats sur plusieurs canaux. Il exploite au mieux Hadoop pour non seulement stocker des quantités massives d'informations, mais aussi les analyser pour développer des informations approfondies sur les clients.

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Pendant les saisons de pointe comme le Black Friday, où les stocks s'épuisent souvent, H&M utilise des analyses de données volumineuses pour suivre les modèles d'achat des clients afin d'éviter que cela ne se produise. Il utilise un outil de visualisation de données efficace pour analyser les données. Ainsi, créer une conjonction entre Hadoop et Predictive Analytics. Par conséquent, nous pouvons réaliser que le Big Data est l'un des composants essentiels de la science et de l'analyse des données.

De plus, H&M est devenue l'une des premières industries à disposer d'une main-d'œuvre alphabétisée. Dans l'une des premières initiatives, H&M sensibilise ses employés à l'apprentissage automatique et à la science des données pour obtenir de meilleurs résultats dans ses activités quotidiennes et ainsi accroître leurs bénéfices sur le marché. Ce qui fait de l'avenir du Data scientist une carrière unique à privilégier et à contribuer davantage dans le domaine de l'analyse des données et du Big Data.

Pour conclure, Hadoop for Data Science est un must. Avec cela, nous arrivons à la fin de cet article Hadoop for Data Science. J'espère que tous vos doutes ont maintenant été dissipés.

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Vous avez une question pour nous? Veuillez le mentionner dans la section commentaires de cet article «Hadoop for Data Science» et nous vous recontacterons.