MongoDBs växande betydelse inom datavetenskapsområdet

Vad är Data Science?

Datavetenskap är studiet av generaliserbar utvinning av kunskap från data . Den innehåller olika element och bygger på tekniker och teorier från många områden. Data Science är inte begränsad till bara Big Data, men det faktum att data skalas upp gör Big Data till en viktig aspekt av datavetenskap.

Ökande krav på dataforskare:

En datavetare är en hängiven utövare av datavetenskap. De löser komplexa dataproblem genom att anställa djup expertis inom någon vetenskaplig disciplin. Det förväntas generellt att datavetare kommer att kunna arbeta med olika delar av matematik, statistik och datavetenskap, även om expertis i dessa ämnen inte krävs.

Bra datavetare kan tillämpa sina färdigheter för att uppnå ett brett spektrum av slutresultat. Några av dessa inkluderar:

• Förmågan att hitta och tolka rika datakällor
• Hantera stora mängder data trots hårdvara
• Programvara och bandbreddsbegränsningar
• Slå samman datakällor tillsammans
• Säkerställ konsekvens av datamängder
• Skapa visualiseringar för att hjälpa till att förstå data
• Skapa matematiska modeller använda uppgifterna
• Presentera och kommunicera datainsikten s/rön till specialister och forskare i deras team

För att få djupgående kunskaper om Data Science kan du anmäla dig till Data Science Training. av Edureka med 24/7 support och livstidsåtkomst.

Dataforskare är en integrerad del av konkurrenskraftig intelligens, ett nyligen framväxande område som omfattar ett antal aktiviteter, såsom datautvinning och analys, som kan hjälpa företag att få en konkurrensfördel.

Enligt IBM:s James Kobielus inkluderar kärnan av dataforskare nyfikenhet, intellektuell smidighet, statistisk flyt, forskningsuthållighet, vetenskaplig rigor, skeptisk natur och dessa är brett spridda i hela arbetet. krafter överallt.”

• Eftersom fler funktioner för dataupptäckt, inhämtning, förberedelse och modellering automatiseras med hjälp av bättre verktyg, har dagens dataforskare mer tid för kärnan i sina jobb:statistisk analys, modellering och interaktionsutforskning

• Dataforskare utvecklar färre modeller från grunden. Det beror på att fler och fler big data-projekt körs på applikationsinbäddade analytiska modeller integrerade i kommersiella lösningar
• Grupper och verktyg med öppen källkod kommer att avsevärt utöka poolen av kunniga, bemyndigade datavetare till förfogande, antingen som anställda eller partner.

Varför bör dataforskare lära sig MongoDB?

MongoDB® tillhandahåller en mekanism för att lagra och hämta data i en avslappnad konsistensmodell med fördelar som horisontell skalning, högre tillgänglighet och snabbare åtkomst.

• MongoDB® (från humongous ) återuppfinner datahantering och driver Big Data som världens snabbast växande databas.
• MongoDB® är designad för hur vi bygger och kör applikationer idag och gör det möjligt för organisationer att vara mer agila och skalbara.
• Det möjliggör nya typer av applikationer, bättre kundupplevelse, snabbare tid till marknaden och lägre kostnader.

Läs varför mongoDB® dyker upp som NoSQL-databas nummer 1 i branschen och den verkliga världens användningsfall av MongoDB för mer information.

MongoDB®, en brett antagen NoSQL-databas, används av företag inklusive foursquare, eBay och Disney för smidig, skalbar applikationsutveckling.

Vad är Precog och hur fungerar det med MongoDB?

Precog är en datavetenskaplig plattform som gör det möjligt för utvecklare och datavetare att utföra avancerad analys och statistik med hjälp av Quirrel, språket "R for Big Data".

• Precog datavetenskapsplattform erbjuder en helhetslösning för programmatisk Big Data-analys:från insamling och lagring, till rengöring och berikning, till djupanalys utformad för att driva intelligenta, insiktsfulla funktioner i applikationer.

• Precog är idealisk för heterogen data, normaliserad och denormaliserad data, heldataanalys, komplicerad analys och dataintegration.
• Precog för MongoDB® paketerar Precogs kärndatavetenskapsplattform och Labcoat, Precogs interaktiva dataanalysverktyg till ett gratispaket som alla kan ladda ner och distribuera i sin befintliga MongoDB®-databas.

Varför är MongoDB det perfekta valet för utvecklare?

• MongoDB®-utvecklare skapar programvara som utvecklare älskar att använda.
• Quirrel är utformad för att analysera JSON, som stöds av MongoDB®.
• MongoDB® har ett grundläggande fråge- och aggregeringsramverk, men för att göra mer avancerad analys måste du skriva massor av anpassad kod eller exportera data till ett RDBMS, som båda är mycket smärtsamt.
• Precog för MongoDB® ger möjlighet att analysera all data i MongoDB®-databasen, utan att tvinga en att exportera data till ett annat verktyg eller skriva någon anpassad kod.

Hur utvecklande plattformar är lämpade för MongoDB:

Pentahos nysläppta Business Analytics 5.0-plattform introducerar över 250 stora förbättringar, inklusive utökat stöd för MongoDB®.

• Integrationen låter kunderna dra nytta av dokumentdatabasen för att lättare kunna möta ökande krav på big data i företag idag.

• Enligt Pentaho är Business Analytics 5.0 den första BI-lösningen som erbjuder fullt stöd för MongoDB®-klusterreplikering och failover.
• Plattformen låter också användare styra hur läsning och skrivning dirigeras till databasnoder, och utnyttja inbyggda MongoDB®-funktioner som replikering och dataaggregering för att påskynda sökningar.
• MongoDB® lovar att göra data mer tillgänglig för företagsanvändare samtidigt som utvecklarnas produktivitet förbättras via automatisk dokumentsampling, schemagenerering och andra användarvänliga funktioner som är inbyggda i Business Analytics 5.0.

I takt med att MongoDB®-ekosystemet fortsätter att växa ger verktyg som Pentaho Business Analytics 5.0 viktiga funktioner för företaget för att hjälpa till att göra det lättare att både orkestrera datarörelser mellan andra system och MongoDB® , med hjälp av dra och släpp-verktyg och tillhandahåller affärsrapportering.

• MongoDB® växer sitt ekosystem med nya partnerskap och öppna standarder.

• MongoDB® rullade ut en Hadoop-anslutning som låter användare minska datarörelser och optimera prestanda genom att lagra MongoDB® binära JSON (BSON) säkerhetskopior i HDFS.
• Programvaran låter även datavetare använda SQL-liknande Hive-frågor istället för inbyggda MapReduce, vilket kan vara lite svårt att förstå.
• Den nya anslutningen är designad för att göra MongoDB® mer livskraftig för Hadoop-baserade datalager, ETL-arbetsflöden och nära realtidstjänster som kräver en stadig ström av data.

Edureka tillhandahåller en omfattande datavetenskapskurs för dem som vill bli datavetare. Kursen täcker en rad Hadoop-, R- och maskininlärningstekniker som omfattar hela datavetenskapsstudien. Edureka tillhandahåller också MongoDB-kurs som hjälper dig att bemästra NoSQL-databaser. Den här kursen är utformad för att ge kunskap och färdigheter för att bli en framgångsrik MongoDB-expert.

Har du en fråga till oss? Nämn dem i kommentarsfältet så återkommer vi till dig.

Relaterade inlägg:

Introduktion till MongoDB

Kom igång med din MongoDB-kurs!