Crescente importanza di MongoDB nel campo della scienza dei dati

Cos'è la scienza dei dati?

La scienza dei dati è lo studio dell'estrazione generalizzabile di conoscenza dai dati . Incorpora elementi variabili e si basa su tecniche e teorie di molti campi. La scienza dei dati non si limita ai soli Big Data, ma il fatto che i dati stiano aumentando, rende i Big Data un aspetto importante della scienza dei dati.

Requisiti crescenti per i data scientist:

Un data scientist è un devoto professionista della scienza dei dati. Risolvono problemi di dati complessi impiegando una profonda esperienza in alcune discipline scientifiche. In genere ci si aspetta che i data scientist siano in grado di lavorare con vari elementi di matematica, statistica e informatica, sebbene non siano richieste competenze in queste materie.

I bravi data scientist sono in grado di applicare le proprie competenze per ottenere un'ampia gamma di risultati finali. Alcuni di questi includono:

• La capacità di trovare e interpretare fonti di dati avanzati
• Gestisci grandi quantità di dati nonostante l'hardware
• Limiti di software e larghezza di banda
• Unisci origini dati insieme
• Garantire la coerenza di set di dati
• Crea visualizzazioni per aiutare a comprendere i dati
• Costruisci modelli matematici utilizzando i dati
• Presentare e comunicare l'analisi dei dati s/risultati a specialisti e scienziati nel loro team

Per ottenere una conoscenza approfondita di Data Science, puoi iscriverti a un Formazione di Data Science dal vivo di Edureka con supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e accesso a vita.

I data scientist sono parte integrante dell'intelligence competitiva, un campo emergente che comprende una serie di attività, come il data mining e l'analisi, che possono aiutare le aziende a ottenere un vantaggio competitivo.

Secondo James Kobielus di IBM, l'attitudine del data scientist di base include curiosità, agilità intellettuale, fluidità statistica, resistenza nella ricerca, rigore scientifico, natura scettica e questi sono ampiamente distribuiti durante il lavoro forze ovunque.”

• Poiché un numero maggiore di funzioni di rilevamento, acquisizione, preparazione e modellazione dei dati viene automatizzato attraverso strumenti migliori, i data scientist di oggi hanno più tempo per il nucleo del loro lavoro:analisi statistica, modellazione ed esplorazione dell'interazione

• I data scientist stanno sviluppando un minor numero di modelli da zero. Questo perché sempre più progetti di big data vengono eseguiti su modelli analitici incorporati nell'applicazione integrati in soluzioni commerciali
• Le comunità e gli strumenti open source amplieranno notevolmente il pool di data scientist competenti e competenti a disposizione, sia come dipendenti che come partner.

Perché i data scientist dovrebbero imparare MongoDB?

MongoDB® fornisce un meccanismo per archiviare e recuperare i dati in un modello di coerenza rilassato con vantaggi come il ridimensionamento orizzontale, una maggiore disponibilità e un accesso più rapido.

• MongoDB® (da enorme ) sta reinventando la gestione dei dati e rendendo i Big Data il database in più rapida crescita al mondo.
• Progettato per il modo in cui costruiamo ed eseguiamo applicazioni oggi, MongoDB® consente alle organizzazioni di essere più agili e scalabili.
• Abilita nuovi tipi di applicazioni, una migliore esperienza del cliente, un time-to-market più rapido e costi inferiori.

Leggi perché mongoDB® sta emergendo come il database NoSQL numero 1 nel settore e nei casi d'uso del mondo reale di MongoDB per maggiori informazioni.

Un database NoSQL ampiamente adottato, MongoDB® è utilizzato da aziende tra cui foursquare, eBay e Disney per lo sviluppo di applicazioni agile e scalabile.

Cos'è Precog e come funziona con MongoDB?

Precog è una piattaforma di data science che consente a sviluppatori e data scientist di eseguire analisi e statistiche avanzate utilizzando Quirrel, il linguaggio "R per Big Data".

• La piattaforma di data science Precog offre una soluzione end-to-end per l'analisi programmatica dei Big Data:dall'acquisizione e archiviazione, alla pulizia e all'arricchimento, fino all'analisi approfondita progettata per fornire energia intelligente, funzionalità approfondite all'interno delle applicazioni.

• Precog è ideale per dati eterogenei, dati normalizzati e denormalizzati, analisi di dati interi, analisi complicate e integrazione di dati.
• Precog per MongoDB® raggruppa la piattaforma di base per la scienza dei dati di Precog e Labcoat, lo strumento interattivo di analisi dei dati di Precog in un pacchetto gratuito che chiunque può scaricare e distribuire sul proprio database MongoDB® esistente.

Perché MongoDB è la scelta perfetta per gli sviluppatori?

• Gli sviluppatori MongoDB® creano software che gli sviluppatori amano utilizzare.
• Quirrel è progettato per analizzare JSON, che è supportato nativamente da MongoDB®.
• MongoDB® ha un framework di aggregazione e query di base, ma per eseguire analisi più avanzate, devi scrivere molto codice personalizzato o esportare i dati in un RDBMS, entrambi molto doloroso.
• Precog per MongoDB® offre la possibilità di analizzare tutti i dati nel database MongoDB®, senza forzare l'esportazione dei dati in un altro strumento o la scrittura di codice personalizzato.

In che modo le piattaforme in evoluzione sono adatte a MongoDB:

La piattaforma Business Analytics 5.0 di Pentaho, appena rilasciata, introduce oltre 250 importanti miglioramenti, incluso il supporto esteso per MongoDB®.

• L'integrazione consente ai clienti di sfruttare il database dei documenti per soddisfare più facilmente le crescenti esigenze di big data nelle aziende di oggi.

• Secondo Pentaho, Business Analytics 5.0 è la prima soluzione BI a offrire supporto completo per la replica e il failover dei cluster MongoDB®.
• La piattaforma consente inoltre agli utenti di indirizzare il modo in cui le letture e le scritture vengono instradate ai nodi del database e sfruttare le funzionalità MongoDB® native come la replica e l'aggregazione dei dati per accelerare le query.
• MongoDB® promette di rendere i dati più accessibili per gli utenti aziendali migliorando al contempo la produttività degli sviluppatori tramite il campionamento automatico dei documenti, la generazione di schemi e altre funzioni intuitive integrate in Business Analytics 5.0.

Mentre l'ecosistema MongoDB® continua a crescere, strumenti come Pentaho Business Analytics 5.0 forniscono funzionalità critiche per l'azienda per aiutare a semplificare l'orchestrazione del movimento dei dati tra altri sistemi e MongoDB® , utilizzando gli strumenti di trascinamento della selezione e fornisci rapporti aziendali.

• MongoDB® sta ampliando il suo ecosistema con nuove partnership e standard aperti.

• MongoDB® ha implementato un connettore Hadoop, che consente agli utenti di ridurre lo spostamento dei dati e ottimizzare le prestazioni archiviando i file di backup JSON (BSON) binari di MongoDB® in HDFS.
• Il software consente inoltre ai data scientist di utilizzare query Hive simili a SQL anziché MapReduce nativa, che può essere alquanto difficile da comprendere.
• Il nuovo connettore è progettato per rendere MongoDB® più praticabile per data warehouse basati su Hadoop, flussi di lavoro ETL e servizi quasi in tempo reale che richiedono un flusso costante di dati.

Edureka offre un corso completo di data science per coloro che desiderano diventare un data scientist. Il corso copre una gamma di tecniche Hadoop, R e Machine Learning che comprendono lo studio completo di Data Science. Edureka fornisce anche corso MongoDB che ti aiuta a padroneggiare i database NoSQL. Questo corso è progettato per fornire conoscenze e abilità per diventare un esperto MongoDB di successo.

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