Tầm quan trọng ngày càng tăng của MongoDB trong lĩnh vực khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu là ngành nghiên cứu về việc trích xuất kiến ​​thức tổng quát từ dữ liệu . Nó kết hợp các yếu tố khác nhau và xây dựng dựa trên các kỹ thuật và lý thuyết từ nhiều lĩnh vực. Khoa học dữ liệu không chỉ giới hạn ở Dữ liệu lớn, nhưng thực tế là dữ liệu đang mở rộng quy mô, khiến Dữ liệu lớn trở thành một khía cạnh quan trọng của khoa học dữ liệu.

Yêu cầu ngày càng tăng đối với các nhà khoa học dữ liệu:

Một nhà khoa học dữ liệu là một người đam mê khoa học dữ liệu. Họ giải quyết các vấn đề phức tạp về dữ liệu thông qua việc sử dụng kiến ​​thức chuyên môn sâu trong một số lĩnh vực khoa học. Người ta thường kỳ vọng rằng các nhà khoa học dữ liệu sẽ có thể làm việc với các yếu tố khác nhau của toán học, thống kê và khoa học máy tính, mặc dù không yêu cầu chuyên môn về những môn này.

Các nhà khoa học dữ liệu giỏi có thể áp dụng các kỹ năng của họ để đạt được nhiều kết quả cuối cùng. Một số trong số này bao gồm:

• Khả năng tìm và diễn giải các nguồn dữ liệu phong phú
• Quản lý lượng lớn dữ liệu bất chấp phần cứng
• Ràng buộc về phần mềm và băng thông
• Hợp nhất các nguồn dữ liệu cùng nhau
• Đảm bảo tính nhất quán tập dữ liệu
• Tạo hình ảnh trực quan để hỗ trợ hiểu dữ liệu
• Xây dựng mô hình toán học sử dụng dữ liệu
• Trình bày và truyền đạt thông tin chi tiết về dữ liệu s / phát hiện cho các chuyên gia và nhà khoa học trong nhóm của họ

Để có kiến ​​thức chuyên sâu về Khoa học dữ liệu, bạn có thể đăng ký Đào tạo trực tiếp về Khoa học dữ liệu của Edureka với sự hỗ trợ 24/7 và quyền truy cập trọn đời.

Các nhà khoa học dữ liệu là một phần không thể thiếu của trí tuệ cạnh tranh, một lĩnh vực mới nổi bao gồm một số hoạt động, chẳng hạn như khai thác và phân tích dữ liệu, có thể giúp các doanh nghiệp đạt được lợi thế cạnh tranh.

Theo James Kobielus của IBM, năng khiếu của nhà khoa học dữ liệu cốt lõi bao gồm sự tò mò, trí tuệ nhanh nhẹn, thông thạo thống kê, khả năng chịu đựng trong nghiên cứu, tính nghiêm túc trong khoa học, tính đa nghi và những điều này được phân bổ rộng rãi trong suốt quá trình làm việc lực lượng ở khắp mọi nơi. ”

• Khi các chức năng khám phá, thu thập, chuẩn bị và mô hình hóa dữ liệu được tự động hóa thông qua các công cụ tốt hơn, các nhà khoa học dữ liệu ngày nay có nhiều thời gian hơn cho công việc cốt lõi của họ: phân tích thống kê, lập mô hình và khám phá tương tác

• Các nhà khoa học dữ liệu đang phát triển ít mô hình hơn từ đầu. Đó là vì ngày càng có nhiều dự án dữ liệu lớn chạy trên các mô hình phân tích nhúng ứng dụng được tích hợp vào các giải pháp thương mại
• Các cộng đồng và công cụ nguồn mở sẽ mở rộng đáng kể nhóm các nhà khoa học dữ liệu có kiến ​​thức, được trao quyền, dù là nhân viên hay đối tác.

Tại sao các nhà khoa học dữ liệu nên học MongoDB?

MongoDB® cung cấp cơ chế lưu trữ và truy xuất dữ liệu trong mô hình nhất quán thoải mái với các ưu điểm như mở rộng theo chiều ngang, tính khả dụng cao hơn và truy cập nhanh hơn.

• MongoDB® (từ humongous ) đang phát minh lại quản lý dữ liệu và cung cấp cho Dữ liệu lớn trở thành cơ sở dữ liệu phát triển nhanh nhất trên thế giới.
• Được thiết kế cho cách chúng tôi xây dựng và chạy các ứng dụng ngày nay, MongoDB® giúp các tổ chức trở nên nhanh nhẹn và có khả năng mở rộng hơn.
• Nó cho phép các loại ứng dụng mới, trải nghiệm khách hàng tốt hơn, thời gian đưa ra thị trường nhanh hơn và chi phí thấp hơn.

Vui lòng đọc tại sao mongoDB® lại nổi lên như một cơ sở dữ liệu NoSQL số ​​1 trong ngành và các trường hợp sử dụng trong thế giới thực của MongoDB để biết thêm thông tin.

Một cơ sở dữ liệu NoSQL được chấp nhận rộng rãi, MongoDB® được các công ty bao gồm foursquare, eBay và Disney sử dụng để phát triển ứng dụng nhanh nhẹn, có thể mở rộng.

Precog là gì và nó hoạt động như thế nào với MongoDB?

Precog là nền tảng khoa học dữ liệu cho phép các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu thực hiện phân tích và thống kê nâng cao bằng cách sử dụng Quirrel, ngôn ngữ “R cho Dữ liệu lớn”.

• Nền tảng khoa học dữ liệu Precog cung cấp giải pháp đầu cuối cho phân tích Dữ liệu lớn có lập trình:từ thu thập và lưu trữ, làm sạch và làm giàu, đến phân tích sâu được thiết kế để cung cấp năng lượng thông minh, các tính năng chuyên sâu bên trong các ứng dụng.

• Precog lý tưởng cho dữ liệu không đồng nhất, dữ liệu chuẩn hóa và không chuẩn hóa, phân tích toàn bộ dữ liệu, phân tích phức tạp và tích hợp dữ liệu.
• Precog cho MongoDB® kết hợp nền tảng khoa học dữ liệu cốt lõi của Precog và Labcoat, công cụ phân tích dữ liệu tương tác của Precog thành một gói miễn phí mà bất kỳ ai cũng có thể tải xuống và triển khai trên cơ sở dữ liệu MongoDB® hiện có của họ.

Tại sao MongoDB là lựa chọn hoàn hảo cho các nhà phát triển?

• Các nhà phát triển MongoDB® tạo ra phần mềm mà các nhà phát triển thích sử dụng.
• Quirrel được thiết kế để phân tích JSON, được hỗ trợ bởi MongoDB®.
• MongoDB® có khung tổng hợp và truy vấn cơ bản, nhưng để thực hiện các phân tích nâng cao hơn, bạn phải viết nhiều mã tùy chỉnh hoặc xuất dữ liệu sang RDBMS, cả hai đều rất đau đớn.
• Precog cho MongoDB® cung cấp khả năng phân tích tất cả dữ liệu trong cơ sở dữ liệu MongoDB® mà không buộc người ta phải xuất dữ liệu sang một công cụ khác hoặc viết bất kỳ mã tùy chỉnh nào.

Cách các nền tảng đang phát triển phù hợp với MongoDB:

Nền tảng Business Analytics 5.0 mới được phát hành của Pentaho giới thiệu hơn 250 cải tiến lớn, bao gồm hỗ trợ mở rộng cho MongoDB®.

• Việc tích hợp cho phép khách hàng tận dụng cơ sở dữ liệu tài liệu để đáp ứng dễ dàng hơn các yêu cầu ngày càng cao về dữ liệu lớn trong các doanh nghiệp hiện nay.

• Theo Pentaho, Business Analytics 5.0 là giải pháp BI đầu tiên cung cấp hỗ trợ đầy đủ cho việc sao chép và chuyển đổi dự phòng cụm MongoDB®.
• Nền tảng này cũng cho phép người dùng hướng dẫn cách thức đọc và ghi được chuyển đến các nút cơ sở dữ liệu, đồng thời tận dụng các tính năng gốc của MongoDB® như sao chép và tổng hợp dữ liệu để tăng tốc truy vấn.
• MongoDB® hứa hẹn giúp người dùng doanh nghiệp dễ truy cập dữ liệu hơn đồng thời cải thiện năng suất của nhà phát triển thông qua lấy mẫu tài liệu tự động, tạo lược đồ và các chức năng thân thiện với người dùng khác được tích hợp trong Business Analytics 5.0.

Khi hệ sinh thái MongoDB® tiếp tục phát triển, các công cụ như Pentaho Business Analytics 5.0 cung cấp các khả năng quan trọng cho doanh nghiệp để giúp điều phối quá trình di chuyển dữ liệu giữa các hệ thống khác và MongoDB® dễ dàng hơn , sử dụng các công cụ kéo và thả và cung cấp báo cáo kinh doanh.

• MongoDB® đang phát triển hệ sinh thái của mình với các quan hệ đối tác mới và các tiêu chuẩn mở.

• MongoDB® đã triển khai trình kết nối Hadoop, cho phép người dùng giảm di chuyển dữ liệu và tối ưu hóa hiệu suất bằng cách lưu trữ các tệp sao lưu JSON (BSON) nhị phân MongoDB® trong HDFS.
• Phần mềm này cũng cho phép các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các truy vấn Hive giống SQL thay vì MapReduce gốc, điều này có thể hơi khó nắm bắt.
• Trình kết nối mới được thiết kế để làm cho MongoDB® trở nên khả thi hơn cho các kho dữ liệu dựa trên Hadoop, quy trình công việc ETL và các dịch vụ gần thời gian thực yêu cầu luồng dữ liệu ổn định.

Edureka cung cấp khóa học toàn diện về khoa học dữ liệu cho những ai muốn trở thành nhà khoa học dữ liệu. Khóa học bao gồm một loạt các Kỹ thuật Hadoop, R và Máy học bao gồm nghiên cứu Khoa học Dữ liệu hoàn chỉnh. Edureka cũng cung cấp khóa học MongoDB giúp bạn làm chủ cơ sở dữ liệu NoSQL. Khóa học này được thiết kế để cung cấp kiến ​​thức và kỹ năng để trở thành một chuyên gia MongoDB thành công.

Bạn có câu hỏi cho chúng tôi? Đề cập đến họ trong phần nhận xét và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn.

Bài viết có Liên quan:

Giới thiệu về MongoDB

Bắt đầu với Khóa học MongoDB của bạn!