Нарастващото значение на MongoDB в областта на науката за данни

Какво е Data Science?

Науката за данни е изучаването на обобщаващото извличане на знания от данни . Той включва различни елементи и се основава на техники и теории от много области. Науката за данни не се ограничава само до големи данни, но фактът, че данните се увеличават, прави големите данни важен аспект на науката за данни.

Нарастващо изискване за специалисти по данни:

Учен по данни е предан практикуващ науката за данни. Те решават сложни проблеми с данни чрез използване на дълбока експертиза в някои научни дисциплини. Обикновено се очаква учените по данни да могат да работят с различни елементи на математиката, статистиката и компютърните науки, въпреки че не се изисква опит в тези предмети.

Добрите учени по данни са в състояние да приложат своите умения, за да постигнат широк спектър от крайни резултати. Някои от тях включват:

• Способността за намиране и интерпретиране на богати източници на данни
• Управлявайте големи количества данни въпреки хардуера
• Софтуерни и честотни ограничения
• Обединяване на източници на данни заедно
• Осигурете последователност на набори от данни
• Създаване на визуализации за подпомагане на разбирането на данните
• Изграждане на математически модели използване на данните
• Представете и предайте информацията за данните с/констатации на специалисти и учени от техния екип

За да получите задълбочени познания относно Data Science, можете да се запишете за на живо Обучение по Data Science от Edureka с 24/7 поддръжка и доживотен достъп.

Учените за данни са неразделна част от конкурентното разузнаване, нововъзникваща област, която обхваща редица дейности, като извличане на данни и анализ, които могат да помогнат на бизнеса да придобие конкурентно предимство.

Според Джеймс Кобилус от IBM, основните способности за изследовател на данни включват любопитство, интелектуална пъргавина, статистически плавност, издръжливост на изследвания, научна строгост, скептичен характер и те са широко разпространени в работата сили навсякъде.”

• Тъй като повече функции за откриване, придобиване, подготовка и моделиране на данни се автоматизират чрез по-добри инструменти, днешните учени по данни имат повече време за ядрото на своите задачи:статистически анализ, моделиране и изследване на взаимодействие

• Учените по данни разработват по-малко модели от нулата. Това е така, защото все повече и повече проекти за големи данни се изпълняват върху вградени в приложения аналитични модели, интегрирани в търговски решения
• Общностите и инструментите с отворен код ще разширят значително набора от информирани, упълномощени учени по данни, които са на разположение, било като служители, било като партньори.

Защо специалистите по данни трябва да научат MongoDB?

MongoDB® предоставя механизъм за съхраняване и извличане на данни в спокоен модел на последователност с предимства като хоризонтално мащабиране, по-висока наличност и по-бърз достъп.

• MongoDB® (от humongous ) преоткрива управлението на данни и захранва Big Data като най-бързо развиващата се база данни в света.
• Проектиран за начина, по който изграждаме и изпълняваме приложения днес, MongoDB® дава възможност на организациите да бъдат по-гъвкави и мащабируеми.
• Той дава възможност за нови типове приложения, по-добро изживяване на клиентите, по-бързо време за пускане на пазара и по-ниски разходи.

Моля, прочетете защо mongoDB® се появява като NoSQL база данни номер 1 в индустрията и реалните случаи на използване на MongoDB за повече информация.

Широко разпространена NoSQL база данни, MongoDB® се използва от компании, включително foursquare, eBay и Disney за гъвкава, мащабируема разработка на приложения.

Какво е Precog и как работи с MongoDB?

Precog е платформа за наука за данни, която позволява на разработчиците и специалистите по данни да извършват усъвършенствани анализи и статистики, използвайки Quirrel, езика „R за големи данни“.

• Платформата за наука за данни Precog предлага цялостно решение за програмен анализ на големи данни:от улавяне и съхранение, до почистване и обогатяване, до задълбочен анализ, предназначен за захранване на интелигентни, проницателни функции в приложенията.

• Precog е идеален за хетерогенни данни, нормализирани и денормализирани данни, анализ на цели данни, сложен анализ и интегриране на данни.
• Precog for MongoDB® обединява основната платформа за наука за данни на Precog и Labcoat, интерактивния инструмент за анализ на данни на Precog в безплатен пакет, който всеки може да изтегли и внедри в съществуващата си база данни MongoDB®.

Защо MongoDB е идеалният избор за разработчиците?

• Разработчиците на MongoDB® създават софтуер, който разработчиците обичат да използват.
• Quirrel е проектиран да анализира JSON, който се поддържа първоначално от MongoDB®.
• MongoDB® има основна рамка за заявки и агрегиране, но за да правите по-разширени анализи, трябва да напишете много персонализиран код или да експортирате данните в RDBMS, като и двете са много болезнено.
• Precog за MongoDB® дава възможност да се анализират всички данни в базата данни MongoDB®, без да се принуждава човек да експортира данни в друг инструмент или да пише персонализиран код.

Как развиващите се платформи са подходящи за MongoDB:

Новопуснатата платформа Business Analytics 5.0 на Pentaho въвежда над 250 основни подобрения, включително разширена поддръжка за MongoDB®.

• Интеграцията позволява на клиентите да се възползват от базата данни с документи, за да посрещнат по-лесно нарастващите изисквания за големи данни в бизнеса днес.

• Според Pentaho, Business Analytics 5.0 е първото BI решение, което предлага пълна поддръжка за репликация на клъстер MongoDB® и преминаване при отказ.
• Платформата също така позволява на потребителите да насочват как четенията и записите се насочват към възлите на базата данни и да използват естествени функции на MongoDB® като репликация и агрегиране на данни за ускоряване на заявките.
• MongoDB® обещава да направи данните по-достъпни за бизнес потребителите, като същевременно подобрява производителността на разработчиците чрез автоматично вземане на проби от документи, генериране на схеми и други лесни за потребителя функции, които са вградени в Business Analytics 5.0.

Тъй като екосистемата MongoDB® продължава да се разраства, инструменти като Pentaho Business Analytics 5.0 предоставят критични възможности за предприятието, за да улеснят както организирането на движението на данни между други системи и MongoDB® , с помощта на инструменти за плъзгане и пускане и предоставяне на бизнес отчети.

• MongoDB® развива своята екосистема с нови партньорства и отворени стандарти.

• MongoDB® пусна Hadoop конектор, който позволява на потребителите да намалят движението на данни и да оптимизират производителността чрез съхраняване на MongoDB® двоични JSON (BSON) архивни файлове в HDFS.
• Софтуерът също така позволява на специалистите по данни да използват подобни на SQL заявки Hive вместо естествения MapReduce, което може да бъде малко трудно за разбиране.
• Новият конектор е предназначен да направи MongoDB® по-жизнеспособен за базирани на Hadoop складове за данни, ETL работни потоци и услуги почти в реално време, които изискват постоянен поток от данни.

Edureka предоставя изчерпателен курс по наука за данни за тези, които искат да станат учени по данни. Курсът обхваща набор от техники за Hadoop, R и машинно обучение, обхващащи цялостното изследване на Data Science. Edureka също така предоставя курс по MongoDB което ви помага да овладеете NoSQL бази данни. Този курс е предназначен да предостави знания и умения, за да станете успешен експерт по MongoDB.

Имате въпрос към нас? Споменете ги в секцията за коментари и ние ще се свържем с вас.

Свързани публикации:

Въведение в MongoDB

Започнете с вашия курс по MongoDB!