Wachsende Bedeutung von MongoDB im Bereich Data Science

Was ist Data Science?

Data Science ist die Lehre von der verallgemeinerbaren Gewinnung von Wissen aus Daten . Es enthält verschiedene Elemente und baut auf Techniken und Theorien aus vielen Bereichen auf. Data Science ist nicht nur auf Big Data beschränkt, sondern die Tatsache, dass Daten skalieren, macht Big Data zu einem wichtigen Aspekt der Data Science.

Wachsender Bedarf an Data Scientists:

Ein Datenwissenschaftler ist ein überzeugter Praktiker der Datenwissenschaft. Sie lösen komplexe Datenprobleme, indem sie fundiertes Fachwissen in einigen wissenschaftlichen Disziplinen einsetzen. Es wird allgemein erwartet, dass Data Scientists mit verschiedenen Elementen der Mathematik, Statistik und Informatik arbeiten können, obwohl Fachwissen in diesen Fächern nicht erforderlich ist.

Gute Datenwissenschaftler sind in der Lage, ihre Fähigkeiten anzuwenden, um ein breites Spektrum an Endergebnissen zu erzielen. Einige davon sind:

• Die Möglichkeit, reiche Datenquellen zu finden und zu interpretieren
• Große Datenmengen verwalten trotz Hardware
• Software- und Bandbreitenbeschränkungen
• Datenquellen zusammenführen zusammen
• Sorgen Sie für Konsistenz von Datensätzen
• Visualisierungen erstellen um das Verständnis von Daten zu unterstützen
• Erstellen Sie mathematische Modelle Nutzung der Daten
• Den Einblick in die Daten präsentieren und kommunizieren s/Erkenntnisse an Spezialisten und Wissenschaftler in ihrem Team weiterleiten

Um sich vertiefte Kenntnisse über Data Science anzueignen, können Sie sich für eine Live-Data Science-Schulung anmelden von Edureka mit Support rund um die Uhr und lebenslangem Zugriff.

Data Scientists sind ein integraler Bestandteil von Competitive Intelligence, einem neu entstehenden Bereich, der eine Reihe von Aktivitäten wie Data Mining und Analyse umfasst, die Unternehmen dabei helfen können, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

Laut James Kobielus von IBM gehören Neugier, intellektuelle Agilität, statistische Beherrschung, Recherche-Ausdauer, wissenschaftliche Strenge und Skepsis zu den Kernkompetenzen von Data Scientists, und diese sind bei der Arbeit weit verbreitet Kräfte überall.“

• Da immer mehr Datenermittlungs-, Erfassungs-, Aufbereitungs- und Modellierungsfunktionen durch bessere Tools automatisiert werden, haben Datenwissenschaftler von heute mehr Zeit für den Kern ihrer Arbeit:statistische Analyse, Modellierung und Untersuchung von Interaktionen

• Datenwissenschaftler entwickeln weniger Modelle von Grund auf neu. Das liegt daran, dass immer mehr Big-Data-Projekte auf anwendungsintegrierten Analysemodellen laufen, die in kommerzielle Lösungen integriert sind
• Open-Source-Communities und -Tools werden den Pool an sachkundigen, befähigten Datenwissenschaftlern, die entweder als Mitarbeiter oder Partner zur Verfügung stehen, erheblich erweitern.

Warum Data Scientists MongoDB lernen sollten?

MongoDB® bietet einen Mechanismus zum Speichern und Abrufen von Daten in einem entspannten Konsistenzmodell mit Vorteilen wie horizontaler Skalierung, höherer Verfügbarkeit und schnellerem Zugriff.

• MongoDB® (von humongous ) erfindet die Datenverwaltung neu und treibt Big Data als die am schnellsten wachsende Datenbank der Welt voran.
• MongoDB® wurde für die Art und Weise entwickelt, wie wir heute Anwendungen erstellen und ausführen, und versetzt Unternehmen in die Lage, agiler und skalierbarer zu sein.
• Es ermöglicht neue Arten von Anwendungen, ein besseres Kundenerlebnis, eine schnellere Markteinführung und niedrigere Kosten.

Bitte lesen Sie, warum mongoDB® sich zur NoSQL-Datenbank Nr. 1 entwickelt in der Industrie und den realen Anwendungsfällen von MongoDB für mehr Informationen.

MongoDB® ist eine weit verbreitete NoSQL-Datenbank, die von Unternehmen wie Foursquare, eBay und Disney für die agile, skalierbare Anwendungsentwicklung verwendet wird.

Was ist Precog und wie funktioniert es mit MongoDB?

Precog ist eine Data-Science-Plattform, die es Entwicklern und Data Scientists ermöglicht, erweiterte Analysen und Statistiken mit Quirrel, der „R für Big Data“-Sprache, durchzuführen.

• Die Data-Science-Plattform von Precog bietet eine End-to-End-Lösung für die programmatische Big-Data-Analyse:von der Erfassung und Speicherung über die Bereinigung und Anreicherung bis hin zur tiefgreifenden Analyse, die für intelligente, aufschlussreiche Funktionen in Anwendungen.

• Precog ist ideal für heterogene Daten, normalisierte und denormalisierte Daten, Gesamtdatenanalyse, komplizierte Analysen und Datenintegration.
• Precog for MongoDB® bündelt Precogs Data-Science-Kernplattform und Labcoat, das interaktive Datenanalysetool von Precog, in einem kostenlosen Paket, das jeder herunterladen und in seiner bestehenden MongoDB®-Datenbank einsetzen kann.

Warum ist MongoDB die perfekte Wahl für Entwickler?

• MongoDB®-Entwickler erstellen Software, die Entwickler gerne verwenden.
• Quirrel wurde entwickelt, um JSON zu analysieren, das von MongoDB® nativ unterstützt wird.
• MongoDB® verfügt über ein grundlegendes Abfrage- und Aggregations-Framework, aber um erweiterte Analysen durchzuführen, müssen Sie viel benutzerdefinierten Code schreiben oder die Daten in ein RDBMS exportieren, was beides ist sehr schmerzhaft.
• Precog for MongoDB® bietet die Möglichkeit, alle Daten in der MongoDB®-Datenbank zu analysieren, ohne dass man gezwungen ist, Daten in ein anderes Tool zu exportieren oder benutzerdefinierten Code zu schreiben.

Wie sich entwickelnde Plattformen für MongoDB eignen:

Pentahos neu veröffentlichte Plattform Business Analytics 5.0 führt über 250 wichtige Verbesserungen ein, einschließlich erweiterter Unterstützung für MongoDB®.

• Durch die Integration können Kunden die Vorteile der Dokumentendatenbank nutzen, um die steigenden Anforderungen an Big Data in Unternehmen von heute einfacher zu erfüllen.

• Laut Pentaho ist Business Analytics 5.0 die erste BI-Lösung, die vollständige Unterstützung für MongoDB®-Clusterreplikation und -Failover bietet.
• Mit der Plattform können Benutzer auch steuern, wie Lese- und Schreibvorgänge an Datenbankknoten weitergeleitet werden, und native MongoDB®-Funktionen wie Replikation und Datenaggregation nutzen, um Abfragen zu beschleunigen.
• MongoDB® verspricht, Daten für Geschäftsanwender zugänglicher zu machen und gleichzeitig die Entwicklerproduktivität durch automatisches Dokument-Sampling, Schemagenerierung und andere benutzerfreundliche Funktionen zu verbessern, die in Business Analytics 5.0 integriert sind.

Während das MongoDB®-Ökosystem weiter wächst, bieten Tools wie Pentaho Business Analytics 5.0 entscheidende Funktionen für Unternehmen, um die Orchestrierung von Datenbewegungen zwischen anderen Systemen und MongoDB® zu erleichtern , mithilfe von Drag-and-Drop-Tools und Bereitstellung von Geschäftsberichten.

• MongoDB® erweitert sein Ökosystem mit neuen Partnerschaften und offenen Standards.

• MongoDB® hat einen Hadoop-Connector eingeführt, mit dem Benutzer Datenbewegungen reduzieren und die Leistung optimieren können, indem sie binäre JSON-Sicherungsdateien (BSON) von MongoDB® in HDFS speichern.
• Die Software ermöglicht es Data Scientists auch, SQL-ähnliche Hive-Abfragen anstelle von nativem MapReduce zu verwenden, was etwas schwierig zu verstehen sein kann.
• Der neue Konnektor wurde entwickelt, um MongoDB® für Hadoop-basierte Data Warehouses, ETL-Workflows und Nahe-Echtzeit-Dienste, die einen stetigen Datenstrom erfordern, praktikabler zu machen.

Edureka bietet einen umfassenden Datenwissenschaftskurs für diejenigen, die Datenwissenschaftler werden möchten. Der Kurs deckt eine Reihe von Hadoop-, R- und maschinellen Lerntechniken ab, die das gesamte Data Science-Studium umfassen. Edureka bietet auch MongoDB-Kurs an das hilft Ihnen, NoSQL-Datenbanken zu meistern. Dieser Kurs soll Kenntnisse und Fähigkeiten vermitteln, um ein erfolgreicher MongoDB-Experte zu werden.

Haben Sie eine Frage an uns? Erwähnen Sie sie im Kommentarbereich und wir werden uns bei Ihnen melden.

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