No mercado atual, os dados estão aumentando a uma taxa potencial. Criando assim uma enorme demanda por processamento de um grande volume de dados em um tempo rápido. Hadoop é esse tipo de tecnologia que processa grandes volumes de dados. Neste artigo iremos discutir para Data Science na seguinte ordem:
- O que é Hadoop?
- Precisamos do Hadoop para ciência de dados?
- Uso de Hadoop em ciência de dados
- Estudo de caso de ciência de dados
O que é Hadoop?
Hadoop é um software de código aberto que se refere a conjuntos de dados ou combinações de conjuntos de dados cujo tamanho (volume), complexidade (variabilidade) e taxa de crescimento (velocidade) os tornam difíceis de serem coletados, gerenciados, processados ou analisados por tecnologias tradicionais e ferramentas, como bancos de dados relacionais e estatísticas de desktop ou pacotes de visualização, dentro do tempo necessário para torná-los úteis.
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Quais são os componentes do Hadoop?
Sistema de arquivos distribuídos Hadoop (HDFS) : Ele distribui os dados e armazena no sistema de arquivos distribuído chamado HDFS (Hadoop Distributed File System). Os dados são espalhados entre as máquinas com antecedência. Nenhuma transferência de dados pela rede é necessária para o processamento inicial. A computação acontece onde os dados são armazenados, sempre que possível.
Map-Reduce (MapR) : É usado para processamento de dados de alto nível. Ele processa uma grande quantidade de dados no cluster de nós.
Mais um gerente de recursos (Yarn) : É usado para gerenciamento de recursos e agendamento de tarefas, no Hadoop Cluster. O Yarn nos permite controlar e gerenciar os recursos de forma eficaz.
Precisamos do Hadoop para ciência de dados?
Para isso, primeiro precisamos entender “ O que é ciência de dados ?
Ciência de dados é um campo multidisciplinar que usa métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimento e percepções de dados estruturados e não estruturados. Ciência de dados é o conceito combinado de mineração de dados e big data. “Usa o hardware mais poderoso, os melhores sistemas de programação e os algoritmos mais eficientes para resolver problemas”.
No entanto, a principal diferença entre data science e big data é que Data Science é uma disciplina que envolve todas as operações de dados. Como resultado, Big Data faz parte da Data Science. Além disso, como cientista de dados, o conhecimento de Aprendizado de Máquina (ML) também é necessário.
Hadoop é uma plataforma de big data usada para operações de dados envolvendo dados de grande escala. Para dar o primeiro passo para se tornar um cientista de dados completo, é necessário ter o conhecimento de como lidar com grandes volumes de dados, bem como com dados não estruturados.
Portanto, aprender Hadoop fornecerá a você a capacidade de lidar com diversas operações de dados, que é a principal tarefa de um cientista de dados. Desde então, inclui a maior parte da Ciência de Dados, aprendendo Hadoop como uma ferramenta inicial para fornecer a você todo o conhecimento necessário.
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No ecossistema Hadoop, escrever código ML em Java sobre MapR torna-se um procedimento difícil. Fazer operações de ML, como classificação, regressão, clustering em uma estrutura MapR torna-se uma tarefa difícil.
Para facilitar a análise de dados, o Apache lançou dois componentes no Hadoop chamados e Hive. Com esta operação de ML nos dados, a fundação do software Apache lançou o . Apache Mahout é executado no topo do Hadoop que usa MapRe como seu paradigma principal.
Um cientista de dados precisa usar todas as operações relacionadas a dados. Portanto, ter experiência emBig Data e Hadoop permitirão desenvolver uma boa arquitetura para analisar uma boa quantidade de dados.
Uso de Hadoop em ciência de dados
1) Envolvimento de dados com grande conjunto de dados:
Anteriormente, os cientistas de dados estavam tendo uma restrição para usar conjuntos de dados de sua máquina local. Os cientistas de dados precisam usar um grande volume de dados. Com o aumento dos dados e uma grande necessidade de analisá-los, Big dat e Hadoop fornecem uma plataforma comum para explorar e analisar os dados. Com o Hadoop, pode-se escrever um trabalho MapR, HIVE ou um script PIG e inicie-o no Hadoop para completar o conjunto de dados e obter os resultados.
2) Processamento de dados:
Os cientistas de dados devem usar ao máximo o pré-processamento de dados a ser realizado com a aquisição, transformação, limpeza e extração de recursos de dados. Isso é necessário para transformar dados brutos em vetores de recursos padronizados.
O Hadoop simplifica o pré-processamento de dados em grande escala para os cientistas de dados. Ele fornece ferramentas como MapR, PIG e Hive para lidar com dados de grande escala com eficiência.
3) Agilidade de dados:
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Ao contrário dos sistemas de banco de dados tradicionais que precisam ter uma estrutura de esquema estrita, o Hadoop tem um esquema flexível para seus usuários. Esse esquema flexível elimina a necessidade de redesenho do esquema sempre que um novo campo é necessário.
4) Conjunto de dados para datamining:
Está comprovado que, com conjuntos de dados maiores, os algoritmos de ML podem fornecer melhores resultados. Técnicas como clustering, detecção de valores discrepantes e recomendações de produtos fornecem uma boa técnica estatística.
Tradicionalmente, os engenheiros de ML tinham que lidar com uma quantidade limitada de dados, o que acabava resultando no baixo desempenho de seus modelos. No entanto, com a ajuda do ecossistema Hadoop que fornece armazenamento escalonável linear, você pode armazenar todos os dados em formato RAW.
Estudo de caso de ciência de dados
A H&M é uma grande empresa multinacional de varejo de tecidos. Ele adotou o Hadoop para ter uma visão aprofundada do comportamento do cliente. Ele analisou dados de várias fontes, dando assim uma compreensão abrangente do comportamento do consumidor. A H&M gerencia o uso eficiente de dados para captar as percepções do cliente.
Ela adotou uma visão completa de 360 graus para ter uma compreensão abrangente dos padrões de compra do cliente e compras em vários canais. Ele faz o melhor uso do Hadoop não apenas para armazenar grandes quantidades de informações, mas também as analisa para desenvolver insights detalhados sobre os clientes.
Durante os períodos de pico, como a Black Friday, onde os estoques costumam se esgotar, a H&M está usando análises de big data para rastrear os padrões de compra dos clientes a fim de evitar que isso aconteça. Ele usa uma ferramenta de visualização de dados eficaz para analisar os dados. Assim, criando uma conjunção de Hadoop e Predictive Analytics. Portanto, podemos perceber que o big data é um dos principais componentes da ciência e análise de dados.
Além disso, a H&M se tornou uma das primeiras indústrias a ter uma força de trabalho versada em dados. Em uma das primeiras iniciativas, a H&M está educando seus funcionários sobre Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados para obter melhores resultados no seu dia a dia dos negócios e, assim, aumentar seus lucros no mercado. O que torna o futuro do cientista de dados uma carreira única a ser escolhida e a contribuir mais para o campo de análise de dados e big data.
Para concluir, o Hadoop for Data Science é fundamental. Com isso, chegamos ao fim deste artigo do Hadoop para Data Science. Espero que todas as suas dúvidas tenham sido esclarecidas.
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