Voksende betydning af MongoDB inden for datavidenskab

Hvad er Data Science?

Datavidenskab er studiet af generaliserbar udvinding af viden fra data . Den inkorporerer forskellige elementer og bygger på teknikker og teorier fra mange felter. Data Science er ikke begrænset til kun Big Data, men det faktum, at data skaleres op, gør Big Data til et vigtigt aspekt af datavidenskab.

Voksende krav til dataforskere:

En dataforsker er en hengiven udøver af datavidenskab. De løser komplekse dataproblemer ved at anvende dyb ekspertise inden for en eller anden videnskabelig disciplin. Det forventes generelt, at datavidenskabsfolk vil være i stand til at arbejde med forskellige elementer inden for matematik, statistik og datalogi, selvom ekspertise inden for disse fag ikke er påkrævet.

Gode dataforskere er i stand til at anvende deres færdigheder til at opnå et bredt spektrum af slutresultater. Nogle af disse omfatter:

• Evnen til at finde og fortolke rige datakilder
• Administrer store mængder data trods hardware
• Software- og båndbreddebegrænsninger
• Flet datakilder sammen
• Sørg for sammenhæng af datasæt
• Opret visualiseringer for at hjælpe med at forstå data
• Byg matematiske modeller ved hjælp af dataene
• Presenter og kommuniker dataindsigten s/fund til specialister og videnskabsmænd i deres team

For at få dybdegående viden om Data Science kan du tilmelde dig live Data Science Training af Edureka med 24/7 support og livstidsadgang.

Dataforskere er en integreret del af konkurrencemæssig intelligens, et nyligt opstået felt, der omfatter en række aktiviteter, såsom datamining og analyse, der kan hjælpe virksomheder med at opnå en konkurrencefordel.

Ifølge IBM's James Kobielus omfatter kerneegenskaber for dataforskere nysgerrighed, intellektuel smidighed, statistisk flydende, forskningsudholdenhed, videnskabelig stringens, skeptisk natur, og disse er bredt fordelt gennem hele arbejdet kræfter overalt.”

• Efterhånden som flere funktioner til dataopdagelse, indsamling, forberedelse og modellering automatiseres gennem bedre værktøjer, har nutidens dataforskere mere tid til kernen af ​​deres job:statistisk analyse, modellering og interaktionsudforskning

• Dataforskere udvikler færre modeller fra bunden. Det skyldes, at flere og flere big data-projekter kører på applikationsindlejrede analytiske modeller integreret i kommercielle løsninger
• Open source-fællesskaber og -værktøjer vil i høj grad udvide puljen af ​​kyndige, bemyndigede dataforskere til rådighed, enten som medarbejdere eller partnere.

Hvorfor dataforskere bør lære MongoDB?

MongoDB® giver en mekanisme til at gemme og hente data i en afslappet konsistensmodel med fordele som horisontal skalering, højere tilgængelighed og hurtigere adgang.

• MongoDB® (fra humongous ) genopfinder datastyring og driver Big Data som verdens hurtigst voksende database.
• Designet til, hvordan vi bygger og kører applikationer i dag, giver MongoDB® organisationer mulighed for at være mere agile og skalerbare.
• Det muliggør nye typer applikationer, bedre kundeoplevelse, hurtigere time to market og lavere omkostninger.

Læs venligst hvorfor mongoDB® dukker op som NoSQL-database nummer 1 i branchen og brugssager af MongoDB i den virkelige verden for mere information.

MongoDB® er en bredt vedtaget NoSQL-database, der bruges af virksomheder, herunder foursquare, eBay og Disney til agil, skalerbar applikationsudvikling.

Hvad er Precog, og hvordan fungerer det med MongoDB?

Precog er en datavidenskabsplatform, der gør det muligt for udviklere og dataforskere at udføre avancerede analyser og statistikker ved hjælp af Quirrel, sproget "R for Big Data".

• Precog datavidenskabsplatformen tilbyder en end-to-end-løsning til programmatisk Big Data-analyse:fra opsamling og lagring, til rengøring og berigelse, til dyb analyse designet til at drive intelligente, indsigtsfulde funktioner i applikationer.

• Precog er ideel til heterogene data, normaliserede og denormaliserede data, heldataanalyse, kompliceret analyse og dataintegration.
• Precog for MongoDB® samler Precogs kernedatavidenskabelige platform og Labcoat, Precogs interaktive dataanalyseværktøj i en gratis pakke, som alle kan downloade og implementere på deres eksisterende MongoDB®-database.

Hvorfor er MongoDB det perfekte valg for udviklere?

• MongoDB®-udviklere skaber software, som udviklere elsker at bruge.
• Quirrel er designet til at analysere JSON, som er indbygget understøttet af MongoDB®.
• MongoDB® har en grundlæggende forespørgsels- og aggregeringsramme, men for at lave mere avancerede analyser skal du skrive en masse tilpasset kode eller eksportere dataene til et RDBMS, som begge er meget smertefuldt.
• Precog for MongoDB® giver mulighed for at analysere alle data i MongoDB®-databasen uden at tvinge en til at eksportere data til et andet værktøj eller skrive nogen brugerdefineret kode.

Sådan er udviklende platforme egnede til MongoDB:

Pentahos nyligt frigivne Business Analytics 5.0-platform introducerer over 250 store forbedringer, herunder udvidet support til MongoDB®.

• Integrationen lader kunderne drage fordel af dokumentdatabasen til lettere at imødekomme stigende krav til big data i virksomheder i dag.

• Ifølge Pentaho er Business Analytics 5.0 den første BI-løsning, der tilbyder fuld support til MongoDB® klyngreplikering og failover.
• Platformen lader også brugere styre, hvordan læsninger og skrivninger dirigeres til databasenoder, og udnytter indbyggede MongoDB®-funktioner såsom replikering og dataaggregering for at fremskynde forespørgsler.
• MongoDB® lover at gøre data mere tilgængelige for forretningsbrugere og samtidig forbedre udviklerproduktiviteten via automatisk dokumentsampling, skemagenerering og andre brugervenlige funktioner, der er indbygget i Business Analytics 5.0.

I takt med at MongoDB®-økosystemet fortsætter med at vokse, giver værktøjer som Pentaho Business Analytics 5.0 kritiske funktioner til virksomheden, der hjælper med at gøre det nemmere både at orkestrere databevægelse mellem andre systemer og MongoDB® , ved at bruge træk og slip-værktøjer og levere virksomhedsrapportering.

• MongoDB® vokser sit økosystem med nye partnerskaber og åbne standarder.

• MongoDB® udrullede et Hadoop-stik, der lader brugere reducere databevægelser og optimere ydeevnen ved at gemme MongoDB® binære JSON (BSON) backup-filer i HDFS.
• Softwaren lader også dataforskere bruge SQL-lignende Hive-forespørgsler i stedet for native MapReduce, hvilket kan være lidt svært at forstå.
• Den nye konnektor er designet til at gøre MongoDB® mere levedygtig for Hadoop-baserede datavarehuse, ETL-arbejdsgange og næsten realtidstjenester, der kræver en konstant strøm af data.

Edureka tilbyder et omfattende datavidenskabskursus for dem, der ønsker at blive dataforsker. Kurset dækker en række Hadoop-, R- og Machine Learning-teknikker, der omfatter hele Data Science-studiet. Edureka tilbyder også MongoDB kursus der hjælper dig med at mestre NoSQL-databaser. Dette kursus er designet til at give viden og færdigheder til at blive en succesfuld MongoDB-ekspert.

Har du et spørgsmål til os? Nævn dem i kommentarfeltet, så vender vi tilbage til dig.

Relaterede indlæg:

Introduktion til MongoDB

Kom godt i gang med dit MongoDB-kursus!