Importancia creciente de MongoDB en el campo de la ciencia de datos

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es el estudio de la extracción generalizable de conocimiento a partir de datos . Incorpora diversos elementos y se basa en técnicas y teorías de muchos campos. La ciencia de datos no se limita solo a Big Data, pero el hecho de que los datos se estén ampliando hace que Big Data sea un aspecto importante de la ciencia de datos.

Creciente requisito para los científicos de datos:

Un científico de datos es un practicante devoto de la ciencia de datos. Resuelven problemas de datos complejos mediante el empleo de una gran experiencia en alguna disciplina científica. En general, se espera que los científicos de datos puedan trabajar con varios elementos de matemáticas, estadísticas e informática, aunque no se requiere experiencia en estos temas.

Los buenos científicos de datos pueden aplicar sus habilidades para lograr un amplio espectro de resultados finales. Algunos de estos incluyen:

• La capacidad de encontrar e interpretar fuentes de datos enriquecidos
• Gestionar grandes cantidades de datos a pesar del hardware
• Restricciones de software y ancho de banda
• Fusionar fuentes de datos juntos
• Garantizar la consistencia de conjuntos de datos
• Crear visualizaciones para ayudar a comprender los datos
• Construir modelos matemáticos usando los datos
• Presentar y comunicar la información de los datos s/hallazgos a especialistas y científicos en su equipo

Para obtener un conocimiento profundo de la ciencia de datos, puede inscribirse en Capacitación en ciencia de datos en vivo por Edureka con soporte 24/7 y acceso de por vida.

Los científicos de datos son una parte integral de la inteligencia competitiva, un campo emergente que abarca una serie de actividades, como la extracción y el análisis de datos, que pueden ayudar a las empresas a obtener una ventaja competitiva.

Según James Kobielus de IBM, la aptitud central de los científicos de datos incluye curiosidad, agilidad intelectual, fluidez estadística, resistencia en la investigación, rigor científico, naturaleza escéptica y estos se distribuyen ampliamente a lo largo del trabajo. fuerzas en todas partes.”

• A medida que se automatizan más funciones de descubrimiento, adquisición, preparación y modelado de datos a través de mejores herramientas, los científicos de datos de hoy tienen más tiempo para el núcleo de sus trabajos:análisis estadístico, modelado y exploración de interacciones

• Los científicos de datos están desarrollando menos modelos desde cero. Esto se debe a que cada vez más proyectos de big data se ejecutan en modelos analíticos integrados en aplicaciones integrados en soluciones comerciales
• Las comunidades y herramientas de código abierto ampliarán en gran medida el grupo de científicos de datos capacitados y capacitados a disposición, ya sea como empleados o socios.

¿Por qué los científicos de datos deberían aprender MongoDB?

MongoDB® proporciona un mecanismo para almacenar y recuperar datos en un modelo de consistencia relajado con ventajas como escalamiento horizontal, mayor disponibilidad y acceso más rápido.

• MongoDB® (de enorme ) está reinventando la gestión de datos y potenciando Big Data como la base de datos de más rápido crecimiento en el mundo.
• Diseñado para la forma en que construimos y ejecutamos aplicaciones hoy en día, MongoDB® permite a las organizaciones ser más ágiles y escalables.
• Habilita nuevos tipos de aplicaciones, una mejor experiencia del cliente, un tiempo de comercialización más rápido y costos más bajos.

Lea por qué mongoDB® está emergiendo como la base de datos NoSQL número 1 en la industria y los casos de uso del mundo real de MongoDB para más información.

Una base de datos NoSQL ampliamente adoptada, MongoDB® es utilizada por empresas como foursquare, eBay y Disney para el desarrollo de aplicaciones ágiles y escalables.

¿Qué es Precog y cómo funciona con MongoDB?

Precog es una plataforma de ciencia de datos que permite a los desarrolladores y científicos de datos realizar análisis y estadísticas avanzados utilizando Quirrel, el lenguaje "R para Big Data".

• La plataforma de ciencia de datos de Precog ofrece una solución integral para el análisis programático de Big Data:desde la captura y el almacenamiento, hasta la limpieza y el enriquecimiento, hasta el análisis profundo diseñado para potenciar el análisis inteligente, características interesantes dentro de las aplicaciones.

• Precog es ideal para datos heterogéneos, datos normalizados y desnormalizados, análisis de datos completos, análisis complicados e integración de datos.
• Precog para MongoDB® agrupa la plataforma central de ciencia de datos de Precog y Labcoat, la herramienta interactiva de análisis de datos de Precog en un paquete gratuito que cualquiera puede descargar e implementar en su base de datos MongoDB® existente.

¿Por qué MongoDB es la elección perfecta para los desarrolladores?

• Los desarrolladores de MongoDB® crean software que a los desarrolladores les encanta usar.
• Quirrel está diseñado para analizar JSON, que es compatible de forma nativa con MongoDB®.
• MongoDB® tiene un marco básico de consulta y agregación, pero para realizar análisis más avanzados, debe escribir mucho código personalizado o exportar los datos a un RDBMS, los cuales son muy doloroso.
• Precog para MongoDB® brinda la capacidad de analizar todos los datos en la base de datos MongoDB®, sin obligar a uno a exportar datos a otra herramienta o escribir ningún código personalizado.

Cómo se adaptan las plataformas en evolución a MongoDB:

La plataforma Business Analytics 5.0 recientemente lanzada de Pentaho presenta más de 250 mejoras importantes, incluida la compatibilidad ampliada con MongoDB®.

• La integración permite a los clientes aprovechar la base de datos de documentos para cumplir más fácilmente con los crecientes requisitos de Big Data en las empresas de hoy.

• Según Pentaho, Business Analytics 5.0 es la primera solución de BI que ofrece soporte completo para la replicación y conmutación por error del clúster MongoDB®.
• La plataforma también permite a los usuarios dirigir cómo se enrutan las lecturas y escrituras a los nodos de la base de datos y aprovechar las características nativas de MongoDB®, como la replicación y la agregación de datos, para acelerar las consultas.
• MongoDB® promete hacer que los datos sean más accesibles para los usuarios comerciales al tiempo que mejora la productividad del desarrollador a través del muestreo automático de documentos, la generación de esquemas y otras funciones fáciles de usar integradas en Business Analytics 5.0.

A medida que el ecosistema de MongoDB® continúa creciendo, herramientas como Pentaho Business Analytics 5.0 brindan capacidades críticas para que la empresa ayude a facilitar la organización del movimiento de datos entre otros sistemas y MongoDB®. , utilizando herramientas de arrastrar y soltar, y proporcionar informes comerciales.

• MongoDB® está ampliando su ecosistema con nuevas asociaciones y estándares abiertos.

• MongoDB® implementó un conector Hadoop, que permite a los usuarios reducir el movimiento de datos y optimizar el rendimiento mediante el almacenamiento de archivos de copia de seguridad binarios JSON (BSON) de MongoDB® en HDFS.
• El software también permite que los científicos de datos utilicen consultas de Hive similares a SQL en lugar de MapReduce nativo, que puede ser algo difícil de comprender.
• El nuevo conector está diseñado para hacer que MongoDB® sea más viable para almacenes de datos basados ​​en Hadoop, flujos de trabajo ETL y servicios casi en tiempo real que requieren un flujo constante de datos.

Edureka ofrece un curso completo de ciencia de datos para aquellos que desean convertirse en científicos de datos. El curso cubre una gama de Hadoop, R y técnicas de aprendizaje automático que abarcan el estudio completo de ciencia de datos. Edureka también ofrece curso MongoDB que te ayuda a dominar las bases de datos NoSQL. Este curso está diseñado para proporcionar conocimientos y habilidades para convertirse en un exitoso experto en MongoDB.

¿Tienes alguna pregunta para nosotros? Menciónelos en la sección de comentarios y nos pondremos en contacto con usted.

Publicaciones relacionadas:

Introducción a MongoDB

¡Comience con su curso de MongoDB!