¿Cómo puede un desarrollador de Microsoft Technologies (ASP.Net, C #) seguir su carrera en Big Data Bandwagon?

Big Data acaba de comenzar a evolucionar en la industria en mi opinión. Cuando alcance un nivel específico, será independiente del idioma. Los lenguajes de programación son solo un medio para resolver problemas realistas en el mundo digital. Como Big data se usa principalmente para resolver problemas del mundo real mediante análisis predictivos, análisis de comportamiento e ideas. Recientemente trabajé en un proyecto donde asp dotnet era front-end para mostrar análisis en tiempo real y MongoDB como back-end. Microsoft ha lanzado sdk para conectar hadoop Microsoft .NET SDK para Hadoop. APRENDA GRANDES tecnologías de datos sin necesidad de avanzar en otras. Dotnet es un punto a favor. Muchos cursos de GRANDES datos son gratuitos en Coursera. MongoDB ofrece cursos básicos para desarrolladores de dotnet también es gratis. Ya hay una respuesta para sus habilidades de científico de datos. ¿Cuáles son las habilidades clave de un científico de datos?

Espero que esta respuesta te ayude.

Las tecnologías de Big Data son una combinación de marcos y tecnologías de código abierto y cerrado. En el mundo de código abierto, Hadoop, Hive, Pig, que se basan en Map Reduce, HBase, que es una base de datos columnar, R para miningetc de datos estadísticos son algunas de las tecnologías principales. En el mundo de código cerrado, tiene varias bases de datos MPP como Vertica, Greenplum, Netezza, etc. Algunas de las opciones de carrera en el campo de los grandes datos son:

1. Roles de administrador: instalación, supervisión, mantenimiento de clústeres.

Cambie a la carrera BigData, solo si está profundamente interesado en ella. Es bastante / completamente diferente del desarrollo web / de escritorio. Si ya está haciendo desarrollo de sitios web, entonces puede considerar cambiar al desarrollo de aplicaciones web basado en node.js para una mejor carrera.

En el dominio BigData, para una mejor carrera tendrá que hacer análisis / desarrollo utilizando técnicas de aprendizaje automático.

Si crees que Hadoop es BigData, solo has visto material de campaña de marcado de Cloudera. BigData no es Hadoop, en realidad en la mayoría de los proyectos (~ 90%) de bigdata, las empresas no usan Hadoop. Le sugiero que tome este curso del MIT para obtener una visión general buena e imparcial del dominio.
MIT: abordar los desafíos de Big Data

Vaishnav

Mi experiencia personal en las tecnologías de Big Data dice que puedes aprenderlo con algunos esfuerzos si tienes una comprensión básica de los siguientes conceptos:

  1. Computación / almacenamiento distribuido: debe realizar algunos esfuerzos, ya que establece la base para un mayor aprendizaje.
  2. Java: Core Java hará bien. Clases, métodos, excepciones y técnicas de depuración. Eso es todo lo que necesitas.
  3. SQL: consulta básica que construye conocimiento. Funciones de ventana, uniones y cláusulas de agrupación, etc.
  4. Y por último, mucha paciencia :). Confía en mí, aprender tecnologías de Big Data como Hadoop y MR puede ser demasiado frustrante. MR está molesto con latencia.

Microsoft también ofrece una versión de Hadoop llamada HDInsight. Y también puede escribir programas Map-Reduce en .NET. Echale un vistazo.
Obtenga la Guía definitiva de Hadoop de Tom White y comience a trabajar en HDInsight. Aprender Java sería mejor. pero para arrancar, C # con HDInsight no es realmente una mala opción. ¡Buena suerte!

Cualquiera puede seguir su carrera en Big Data solo si necesita tener interés en él. Lo único es que allí no podrás desarrollar nada como lo estás haciendo en Dot Net.

Una cosa más que puede intentar es hacer que sus aplicaciones ASP Net para computación en la nube grande altamente escalable que no es más que un paso hacia Big Data en ASP Net.