Importance croissante de MongoDB dans le domaine de la science des données

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est l'étude de l'extraction généralisable de connaissances à partir de données . Il intègre divers éléments et s'appuie sur des techniques et des théories de nombreux domaines. La science des données ne se limite pas uniquement au Big Data, mais le fait que les données évoluent fait du Big Data un aspect important de la science des données.

Exigence croissante pour les scientifiques des données :

Un scientifique des données est un fervent praticien de la science des données. Ils résolvent des problèmes de données complexes en utilisant une expertise approfondie dans certaines disciplines scientifiques. On s'attend généralement à ce que les scientifiques des données soient capables de travailler avec divers éléments des mathématiques, des statistiques et de l'informatique, bien qu'une expertise dans ces sujets ne soit pas requise.

Les bons scientifiques des données sont capables d'appliquer leurs compétences pour obtenir un large éventail de résultats finaux. Certains d'entre eux incluent :

• La capacité de trouver et interpréter des sources de données riches
• Gérer de grandes quantités de données malgré le matériel
• Contraintes liées aux logiciels et à la bande passante
• Fusionner les sources de données ensemble
• Assurer la cohérence d'ensembles de données
• Créer des visualisations pour aider à comprendre les données
• Construire des modèles mathématiques en utilisant les données
• Présenter et communiquer les informations sur les données s/conclusions aux spécialistes et scientifiques de leur équipe

Pour acquérir des connaissances approfondies sur la science des données, vous pouvez vous inscrire à une formation en science des données en direct par Edureka avec une assistance 24h/24 et 7j/7 et un accès à vie.

Les scientifiques des données font partie intégrante de la veille concurrentielle, un nouveau domaine émergent qui englobe un certain nombre d'activités, telles que l'exploration et l'analyse de données, qui peuvent aider les entreprises à acquérir un avantage concurrentiel.

Selon James Kobielus d'IBM, l'aptitude de base des scientifiques des données comprend la curiosité, l'agilité intellectuelle, la fluidité statistique, l'endurance de la recherche, la rigueur scientifique, la nature sceptique et celles-ci sont largement réparties tout au long du travail forces partout.”

• À mesure que de plus en plus de fonctions de découverte, d'acquisition, de préparation et de modélisation de données sont automatisées grâce à de meilleurs outils, les scientifiques des données d'aujourd'hui ont plus de temps pour le cœur de leur travail :analyse statistique, modélisation et exploration des interactions

• Les scientifiques des données développent moins de modèles à partir de zéro. En effet, de plus en plus de projets Big Data s'exécutent sur des modèles analytiques intégrés à des applications intégrées dans des solutions commerciales
• Les communautés et les outils open source élargiront considérablement le bassin de data scientists compétents et autonomes à votre disposition, que ce soit en tant qu'employés ou partenaires.

Pourquoi les scientifiques des données devraient apprendre MongoDB ?

MongoDB® fournit un mécanisme pour stocker et récupérer des données dans un modèle de cohérence souple avec des avantages tels que la mise à l'échelle horizontale, une disponibilité plus élevée et un accès plus rapide.

• MongoDB® (de humongous ) réinvente la gestion des données et fait du Big Data la base de données à la croissance la plus rapide au monde.
• Conçu pour la façon dont nous créons et exécutons des applications aujourd'hui, MongoDB® permet aux organisations d'être plus agiles et évolutives.
• Il permet de nouveaux types d'applications, une meilleure expérience client, une mise sur le marché plus rapide et des coûts réduits.

Veuillez lire pourquoi mongoDB® émerge comme la base de données NoSQL numéro 1 dans l'industrie et les cas d'utilisation réels de MongoDB pour plus d'informations.

Base de données NoSQL largement adoptée, MongoDB® est utilisée par des entreprises telles que foursquare, eBay et Disney pour le développement d'applications agiles et évolutives.

Qu'est-ce que Precog et comment fonctionne-t-il avec MongoDB ?

Precog est une plate-forme de science des données qui permet aux développeurs et aux scientifiques des données d'effectuer des analyses et des statistiques avancées à l'aide de Quirrel, le langage "R pour Big Data".

• La plate-forme de science des données Precog offre une solution de bout en bout pour l'analyse Big Data programmatique :de la capture et du stockage, au nettoyage et à l'enrichissement, en passant par l'analyse approfondie conçue pour alimenter des analyses intelligentes, fonctionnalités intéressantes dans les applications.

• Precog est idéal pour les données hétérogènes, les données normalisées et dénormalisées, l'analyse de données complètes, l'analyse complexe et l'intégration de données.
• Precog pour MongoDB® regroupe la plate-forme principale de science des données de Precog et Labcoat, l'outil interactif d'analyse de données de Precog dans un package gratuit que tout le monde peut télécharger et déployer sur sa base de données MongoDB® existante.

Pourquoi MongoDB est-il le choix idéal pour les développeurs ?

• Les développeurs MongoDB® créent des logiciels que les développeurs adorent utiliser.
• Quirrel est conçu pour analyser JSON, qui est supporté nativement par MongoDB®.
• MongoDB® dispose d'un cadre de requête et d'agrégation de base, mais pour effectuer des analyses plus avancées, vous devez écrire beaucoup de code personnalisé ou exporter les données dans un RDBMS, qui sont tous deux très douloureux.
• Precog pour MongoDB® donne la possibilité d'analyser toutes les données de la base de données MongoDB®, sans forcer personne à exporter des données vers un autre outil ou à écrire du code personnalisé.

Comment les plates-formes évolutives sont adaptées à MongoDB :

La nouvelle plateforme Business Analytics 5.0 de Pentaho introduit plus de 250 améliorations majeures, y compris une prise en charge étendue de MongoDB®.

• L'intégration permet aux clients de tirer parti de la base de données de documents pour répondre plus facilement aux exigences croissantes en matière de mégadonnées dans les entreprises d'aujourd'hui.

• Selon Pentaho, Business Analytics 5.0 est la première solution de BI à offrir une prise en charge complète de la réplication et du basculement de cluster MongoDB®.
• La plate-forme permet également aux utilisateurs de diriger la façon dont les lectures et les écritures sont acheminées vers les nœuds de base de données, et d'exploiter les fonctionnalités natives de MongoDB® telles que la réplication et l'agrégation de données pour accélérer les requêtes.
• MongoDB® promet de rendre les données plus accessibles aux utilisateurs professionnels tout en améliorant la productivité des développeurs via l'échantillonnage automatique de documents, la génération de schémas et d'autres fonctions conviviales intégrées à Business Analytics 5.0.

Alors que l'écosystème MongoDB® continue de se développer, des outils tels que Pentaho Business Analytics 5.0 fournissent des fonctionnalités essentielles à l'entreprise pour faciliter l'orchestration des mouvements de données entre d'autres systèmes et MongoDB® , à l'aide d'outils de glisser-déposer, et fournir des rapports d'activité.

• MongoDB® développe son écosystème avec de nouveaux partenariats et des normes ouvertes.

• MongoDB® a déployé un connecteur Hadoop, qui permet aux utilisateurs de réduire le déplacement des données et d'optimiser les performances en stockant les fichiers de sauvegarde JSON binaire (BSON) MongoDB® dans HDFS.
• Le logiciel permet également aux scientifiques des données d'utiliser des requêtes Hive de type SQL au lieu de MapReduce natif, ce qui peut être quelque peu difficile à comprendre.
• Le nouveau connecteur est conçu pour rendre MongoDB® plus viable pour les entrepôts de données basés sur Hadoop, les flux de travail ETL et les services en temps quasi réel qui nécessitent un flux constant de données.

Edureka propose un cours complet de science des données pour ceux qui souhaitent devenir data scientist. Le cours couvre une gamme de techniques Hadoop, R et Machine Learning englobant l'étude complète de la science des données. Edureka propose également un cours MongoDB qui vous aide à maîtriser les bases de données NoSQL. Ce cours est conçu pour fournir les connaissances et les compétences nécessaires pour devenir un expert MongoDB performant.

Vous avez une question pour nous ? Mentionnez-les dans la section des commentaires et nous vous répondrons.

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