¿Un proyecto de trabajo ad hoc de Hadoop me ayudará a conseguir un trabajo como científico de datos?

Big Data tiene la capacidad de desafiar su almacenamiento, búsqueda, análisis y visualización. Big data no es popular solo por su volumen, sino también por la forma impredecible en que analiza los datos. El análisis de Big Data elimina los datos de bajo valor de cualquier conjunto de datos y revela los datos de alto valor. Big data está alcanzando su mayor popularidad y las tecnologías están evolucionando rápidamente para analizar estos análisis increíbles. Las tecnologías relacionadas con Hadoop, como Hadoop MapReduce, Hive, MapReduce, etc., están mejorando para echar una mano en el análisis de big data. El lenguaje de programación MapReduce se distribuye automáticamente

Dado que los datos tomados para el cálculo son realmente grandes y pesados, el rendimiento de los análisis debe distribuirse en una gran cantidad de dispositivos para que el cálculo finalice dentro del tiempo requerido. La igualación y el paralelismo de la computación reducirán la computación compleja original de los grandes conjuntos de datos con códigos difíciles. Como respuesta a esta complejidad, se proyecta un nuevo concepto que nos permite transmitir los cálculos poco exigentes que estábamos tratando de llevar a cabo, pero cubre los detalles desordenados de paralelización, tolerancia a fallas, intercambio de datos y equilibrio de carga en una disposición de conjunto de datos.