Rostoucí význam MongoDB v oblasti datové vědy

Co je Data Science?

Věda o datech je studium zobecnitelné extrakce znalostí z dat . Zahrnuje různé prvky a staví na technikách a teoriích z mnoha oblastí. Data Science se neomezuje pouze na velká data, ale skutečnost, že se data zvětšují, dělá z Big Data důležitý aspekt datové vědy.

Rostoucí požadavky na datové vědce:

Datový vědec je oddaným odborníkem na datovou vědu. Řeší složité problémy s daty prostřednictvím využití hlubokých odborných znalostí v některé vědecké disciplíně. Obecně se očekává, že datoví vědci budou schopni pracovat s různými prvky matematiky, statistiky a informatiky, i když odborné znalosti v těchto předmětech nejsou vyžadovány.

Dobří datoví vědci jsou schopni uplatnit své dovednosti k dosažení širokého spektra konečných výsledků. Některé z nich zahrnují:

• Schopnost najít a interpretovat bohaté zdroje dat
• Správa velkého množství dat navzdory hardwaru
• Software a omezení šířky pásma
• Sloučit zdroje dat spolu
• Zajistěte konzistenci datových sad
• Vytvářejte vizualizace pomoci při pochopení dat
• Vytvářejte matematické modely pomocí dat
• Představte a sdělte informace o datech s/nálezy specialistům a vědcům v jejich týmu

Chcete-li získat podrobné znalosti o Data Science, můžete se přihlásit do živého školení Data Science od Edureka s nepřetržitou podporou a doživotním přístupem.

Datoví vědci jsou nedílnou součástí konkurenčního zpravodajství, nově vznikající oblasti, která zahrnuje řadu činností, jako je dolování a analýza dat, které mohou firmám pomoci získat konkurenční výhodu.

Podle Jamese Kobieluse z IBM zahrnují schopnosti základního datového vědce zvědavost, intelektuální obratnost, statistickou plynulost, výdrž ve výzkumu, vědeckou přísnost, skeptický charakter a tyto schopnosti jsou široce distribuovány v rámci práce síly všude.“

• Čím více funkcí zjišťování, získávání, přípravy a modelování je automatizováno pomocí lepších nástrojů, mají dnešní datoví vědci více času na jádro své práce:statistickou analýzu, modelování a průzkum interakcí

• Datoví vědci vyvíjejí méně modelů od začátku. Je to proto, že stále více projektů velkých dat běží na analytických modelech zabudovaných do aplikací integrovaných do komerčních řešení
• Komunity a nástroje s otevřeným zdrojovým kódem značně rozšíří okruh znalých a zplnomocněných datových vědců, kteří budou k dispozici jako zaměstnanci nebo partneři.

Proč by se datoví vědci měli učit MongoDB?

MongoDB® poskytuje mechanismus pro ukládání a načítání dat v uvolněném modelu konzistence s výhodami, jako je horizontální škálování, vyšší dostupnost a rychlejší přístup.

• MongoDB® (z humongous ) znovuobjevuje správu dat a pohání Big Data jako nejrychleji rostoucí databázi na světě.
• Navrženo pro to, jak dnes vytváříme a provozujeme aplikace, MongoDB® umožňuje organizacím být agilnější a škálovatelnější.
• Umožňuje nové typy aplikací, lepší zákaznickou zkušenost, rychlejší uvedení na trh a nižší náklady.

Přečtěte si, proč se mongoDB® stává noSQL databází číslo 1 v průmyslu a případech použití MongoDB v reálném světě Pro více informací.

Široce přijatá databáze NoSQL, MongoDB®, je používána společnostmi včetně foursquare, eBay a Disney pro agilní, škálovatelný vývoj aplikací.

Co je Precog a jak funguje s MongoDB?

Precog je platforma datové vědy, která umožňuje vývojářům a datovým vědcům provádět pokročilé analýzy a statistiky pomocí Quirrel, jazyka „R pro velká data“.

• Platforma datové vědy Precog nabízí komplexní řešení pro programovou analýzu velkých dat:od zachycování a ukládání přes čištění a obohacování až po hloubkovou analýzu navrženou pro podporu inteligentních, užitečné funkce uvnitř aplikací.

• Precog je ideální pro heterogenní data, normalizovaná a denormalizovaná data, analýzu celých dat, komplikovanou analýzu a integraci dat.
• Precog for MongoDB® spojuje základní platformu datové vědy Precog a Labcoat, nástroj pro interaktivní analýzu dat Precog, do bezplatného balíčku, který si může kdokoli stáhnout a nasadit do své stávající databáze MongoDB®.

Proč je MongoDB ideální volbou pro vývojáře?

• Vývojáři MongoDB® vytvářejí software, který vývojáři rádi používají.
• Quirrel je navržen tak, aby analyzoval JSON, který je nativně podporován MongoDB®.
• MongoDB® má základní rámec dotazů a agregace, ale k provádění pokročilejších analýz musíte napsat spoustu vlastního kódu nebo exportovat data do RDBMS, obojí velmi bolestivé.
• Precog for MongoDB® poskytuje možnost analyzovat všechna data v databázi MongoDB®, aniž by jeden nutil exportovat data do jiného nástroje nebo psát jakýkoli vlastní kód.

Jak jsou vyvíjející se platformy vhodné pro MongoDB:

Nově vydaná platforma Business Analytics 5.0 společnosti Pentaho představuje více než 250 hlavních vylepšení, včetně rozšířené podpory pro MongoDB®.

• Integrace umožňuje zákazníkům využívat databázi dokumentů ke snadnějšímu plnění rostoucích požadavků na velká data v dnešních podnicích.

• Podle Pentaho je Business Analytics 5.0 prvním řešením BI, které nabízí plnou podporu replikace clusteru MongoDB® a převzetí služeb při selhání.
• Platforma také umožňuje uživatelům řídit, jak jsou čtení a zápisy směrovány do databázových uzlů, a využívat nativní funkce MongoDB®, jako je replikace a agregace dat, k urychlení dotazování.
• MongoDB® slibuje, že zpřístupní data pro podnikové uživatele a zároveň zlepší produktivitu vývojářů prostřednictvím automatického vzorkování dokumentů, generování schémat a dalších uživatelsky přívětivých funkcí, které jsou integrovány do Business Analytics 5.0.

Jak se ekosystém MongoDB® neustále rozrůstá, nástroje jako Pentaho Business Analytics 5.0 poskytují kritické funkce pro podnik, které pomáhají usnadnit jak organizovat přesun dat mezi jinými systémy a MongoDB® pomocí nástrojů přetahování a poskytování obchodních zpráv.

• MongoDB® rozšiřuje svůj ekosystém pomocí nových partnerství a otevřených standardů.

• MongoDB® zavedlo konektor Hadoop, který uživatelům umožňuje omezit přesun dat a optimalizovat výkon ukládáním záložních souborů MongoDB® binárních JSON (BSON) do HDFS.
• Software také umožňuje datovým vědcům používat dotazy Hive podobné SQL namísto nativního MapReduce, což může být poněkud obtížné pochopit.
• Nový konektor je navržen tak, aby MongoDB® byl životaschopnější pro datové sklady založené na Hadoopu, pracovní postupy ETL a služby téměř v reálném čase, které vyžadují stálý proud dat.

Edureka poskytuje komplexní kurz datové vědy pro ty, kteří se chtějí stát datovými vědci. Kurz pokrývá řadu technik Hadoop, R a strojového učení a zahrnuje kompletní studii Data Science. Edureka také poskytuje kurz MongoDB který vám pomůže zvládnout databáze NoSQL. Tento kurz je navržen tak, aby poskytl znalosti a dovednosti, abyste se stali úspěšným odborníkem na MongoDB.

Máte na nás otázku? Uveďte je v sekci komentářů a my se vám ozveme zpět.

Související příspěvky:

Úvod do MongoDB

Začněte se svým kurzem MongoDB!