Rosnące znaczenie MongoDB w dziedzinie nauki o danych

Co to jest analiza danych?

Nauka o danych to nauka o uogólnialnym wydobywaniu wiedzy z danych . Zawiera różne elementy i opiera się na technikach i teoriach z wielu dziedzin. Nauka o danych nie ogranicza się tylko do Big Data, ale fakt, że dane rosną w górę, sprawia, że ​​Big Data jest ważnym aspektem nauki o danych.

Rosnące wymagania dla naukowców zajmujących się danymi:

Naukowiec danych jest gorliwym praktykiem nauki o danych. Rozwiązują złożone problemy z danymi, wykorzystując głęboką wiedzę specjalistyczną w jakiejś dyscyplinie naukowej. Ogólnie oczekuje się, że analitycy danych będą w stanie pracować z różnymi elementami matematyki, statystyki i informatyki, chociaż wiedza specjalistyczna w tych dziedzinach nie jest wymagana.

Dobrzy analitycy danych są w stanie wykorzystać swoje umiejętności, aby osiągnąć szerokie spektrum wyników końcowych. Niektóre z nich to:

• Możliwość znajdowania i interpretowania bogatych źródeł danych
• Zarządzaj dużymi ilościami danych pomimo sprzętu
• Ograniczenia dotyczące oprogramowania i przepustowości
• Scal źródła danych razem
• Zapewnij spójność zestawów danych
• Utwórz wizualizacje aby pomóc w zrozumieniu danych
• Tworzenie modeli matematycznych korzystanie z danych
• Przedstaw i przekaż statystyki dotyczące danych s/odkrycia do specjalistów i naukowców w ich zespole

Aby uzyskać dogłębną wiedzę na temat nauki o danych, możesz zapisać się na szkolenie z nauki o danych na żywo przez Edureka z całodobowym wsparciem i dożywotnim dostępem.

Analitycy danych są integralną częścią wywiadu konkurencyjnego, nowo powstającej dziedziny, która obejmuje szereg działań, takich jak eksploracja i analiza danych, które mogą pomóc firmom uzyskać przewagę konkurencyjną.

Według Jamesa Kobielusa z IBM podstawowe umiejętności analityka danych obejmują ciekawość, zwinność intelektualną, płynność statystyczną, wytrzymałość badawczą, dyscyplinę naukową, sceptyczny charakter i są one szeroko rozpowszechnione w pracy siły wszędzie”.

• Ponieważ coraz więcej funkcji związanych z wyszukiwaniem, pozyskiwaniem, przygotowywaniem i modelowaniem danych jest zautomatyzowanych za pomocą lepszych narzędzi, dzisiejsi naukowcy zajmujący się danymi mają więcej czasu na sedno swojej pracy:analizę statystyczną, modelowanie i badanie interakcji

• Analitycy danych opracowują mniej modeli od podstaw. Dzieje się tak, ponieważ coraz więcej projektów Big Data jest uruchamianych na modelach analitycznych osadzonych w aplikacjach zintegrowanych z rozwiązaniami komercyjnymi
• Społeczności i narzędzia typu open source znacznie rozszerzą pulę doświadczonych, upoważnionych naukowców zajmujących się danymi, zarówno jako pracowników, jak i partnerów.

Dlaczego naukowcy zajmujący się danymi powinni uczyć się MongoDB?

MongoDB® zapewnia mechanizm przechowywania i pobierania danych w luźnym modelu spójności z zaletami, takimi jak skalowanie poziome, wyższa dostępność i szybszy dostęp.

• MongoDB® (z wielkiego ) na nowo odkrywa zarządzanie danymi i wspiera Big Data jako najszybciej rozwijającą się bazę danych na świecie.
• Zaprojektowany z myślą o tym, jak dziś budujemy i uruchamiamy aplikacje, MongoDB® umożliwia organizacjom większą elastyczność i skalowalność.
• Umożliwia nowe typy aplikacji, lepszą obsługę klienta, szybszy czas wprowadzania na rynek i niższe koszty.

Przeczytaj, dlaczego mongoDB® staje się najlepszą bazą danych NoSQL w branży i przypadkach użycia MongoDB w świecie rzeczywistym po więcej informacji.

Szeroko przyjęta baza danych NoSQL, MongoDB® jest używana przez firmy, w tym foursquare, eBay i Disney, do sprawnego, skalowalnego tworzenia aplikacji.

Co to jest Precog i jak działa z MongoDB?

Precog to platforma do nauki danych, która umożliwia programistom i analitykom danych przeprowadzanie zaawansowanych analiz i statystyk za pomocą Quirrel, języka „R for Big Data”.

• Platforma nauki o danych Precog oferuje kompleksowe rozwiązanie do programowej analizy Big Data:od przechwytywania i przechowywania, przez czyszczenie i wzbogacanie, po głęboką analizę, mającą na celu zasilanie inteligentnych, wnikliwe funkcje wewnątrz aplikacji.

• Precog jest idealny do heterogenicznych danych, znormalizowanych i zdenormalizowanych danych, analizy całych danych, skomplikowanej analizy i integracji danych.
• Precog for MongoDB® łączy podstawową platformę nauki o danych Precog i Labcoat, interaktywne narzędzie do analizy danych firmy Precog w darmowym pakiecie, który każdy może pobrać i wdrożyć w swojej istniejącej bazie danych MongoDB®.

Dlaczego MongoDB to idealny wybór dla programistów?

• Programiści MongoDB® tworzą oprogramowanie, którego programiści uwielbiają używać.
• Quirrel jest przeznaczony do analizowania JSON, który jest natywnie obsługiwany przez MongoDB®.
• MongoDB® ma podstawową strukturę zapytań i agregacji, ale aby wykonywać bardziej zaawansowaną analizę, musisz napisać wiele niestandardowego kodu lub wyeksportować dane do RDBMS, które są bardzo bolesne.
• Precog for MongoDB® daje możliwość analizowania wszystkich danych w bazie danych MongoDB®, bez zmuszania jednego do eksportowania danych do innego narzędzia lub pisania dowolnego niestandardowego kodu.

Jak ewoluujące platformy są dostosowane do MongoDB:

Nowo wydana platforma Business Analytics 5.0 firmy Pentaho wprowadza ponad 250 głównych ulepszeń, w tym rozszerzoną obsługę MongoDB®.

• Integracja umożliwia klientom korzystanie z bazy danych dokumentów, aby łatwiej spełniać rosnące wymagania dotyczące dużych zbiorów danych w dzisiejszych firmach.

• Według Pentaho, Business Analytics 5.0 jest pierwszym rozwiązaniem BI oferującym pełną obsługę replikacji klastrów MongoDB® i przełączania awaryjnego.
• Platforma pozwala również użytkownikom kierować sposobem, w jaki odczyty i zapisy są kierowane do węzłów bazy danych, oraz wykorzystywać natywne funkcje MongoDB®, takie jak replikacja i agregacja danych, w celu przyspieszenia zapytań.
• MongoDB® obiecuje uczynić dane bardziej dostępnymi dla użytkowników biznesowych, jednocześnie zwiększając produktywność programistów poprzez automatyczne próbkowanie dokumentów, generowanie schematów i inne przyjazne dla użytkownika funkcje wbudowane w Business Analytics 5.0.

W miarę rozwoju ekosystemu MongoDB® narzędzia takie jak Pentaho Business Analytics 5.0 zapewniają przedsiębiorstwu kluczowe możliwości ułatwiające zarówno organizowanie ruchu danych między innymi systemami, jak i MongoDB® , za pomocą narzędzi przeciągania i upuszczania oraz dostarczanie raportów biznesowych.

• MongoDB® rozwija swój ekosystem dzięki nowym partnerstwom i otwartym standardom.

• MongoDB® wdrożył łącznik Hadoop, który pozwala użytkownikom ograniczyć przenoszenie danych i zoptymalizować wydajność poprzez przechowywanie binarnych plików kopii zapasowych MongoDB® JSON (BSON) w HDFS.
• Oprogramowanie umożliwia również analitykom danych używanie zapytań Hive podobnych do SQL zamiast natywnych MapReduce, co może być nieco trudne do zrozumienia.
• Nowy łącznik został zaprojektowany, aby uczynić MongoDB® bardziej opłacalnym dla hurtowni danych opartych na Hadoop, przepływów pracy ETL i usług czasu niemal rzeczywistego, które wymagają stałego strumienia danych.

Edureka zapewnia kompleksowy kurs nauki o danych dla tych, którzy chcą zostać naukowcami danych. Kurs obejmuje szereg technik Hadoop, R i uczenia maszynowego, w tym pełne badanie Data Science. Edureka zapewnia również kurs MongoDB który pomaga w opanowaniu baz danych NoSQL. Ten kurs ma na celu dostarczenie wiedzy i umiejętności, aby stać się odnoszącym sukcesy ekspertem MongoDB.

Masz do nas pytanie? Wspomnij o nich w sekcji komentarzy, a my skontaktujemy się z Tobą.

Powiązane posty:

Wprowadzenie do MongoDB

Zacznij od kursu MongoDB!