データサイエンスとは何ですか？
データサイエンスは、データからの知識の一般化可能な抽出の研究です。 。さまざまな要素を取り入れ、多くの分野の技術と理論に基づいています。データサイエンスはビッグデータだけに限定されるものではなく、データがスケールアップしているという事実により、ビッグデータはデータサイエンスの重要な側面になっています。
データサイエンティストに対する要件の高まり：
データサイエンティストは、データサイエンスの熱心な実践者です。彼らは、いくつかの科学分野で深い専門知識を採用することにより、複雑なデータの問題を解決します。データサイエンティストは、数学、統計、コンピューターサイエンスのさまざまな要素を扱うことができると一般的に期待されていますが、これらの主題に関する専門知識は必要ありません。
優れたデータサイエンティストは、スキルを応用して幅広い最終結果を達成できます。これらの一部は次のとおりです。
- 豊富なデータソースを見つけて解釈する機能
- 大量のデータを管理する ハードウェアにもかかわらず
- ソフトウェアと帯域幅の制約
- データソースをマージする 一緒に
- 一貫性を確保する データセットの数
- ビジュアライゼーションを作成する データの理解を助けるために
- 数学モデルを構築する データの使用
- データの洞察を提示して伝達する s/チーム内の専門家や科学者への調査結果
データサイエンスに関する詳細な知識を得るには、ライブのデータサイエンストレーニングに登録できます。 24時間年中無休のサポートと生涯アクセスを備えたEdurekaによる。
データサイエンティストは、競争力のあるインテリジェンスの不可欠な部分です。これは、データマイニングや分析など、企業が競争力を獲得するのに役立つ多くのアクティビティを網羅する新たな分野です。
IBMのJamesKobielusによると、コアデータサイエンティストの適性には、好奇心、知的敏捷性、統計的流暢さ、研究スタミナ、科学的厳密性、懐疑的な性質が含まれ、これらは仕事全体に広く分布しています。どこでも力を発揮します。」
- より多くのデータ検出、取得、準備、モデリング機能がより優れたツールによって自動化されるにつれて、今日のデータサイエンティストは、仕事の中核である統計分析、モデリング、相互作用の調査に多くの時間を費やすことができます。
- データサイエンティストは、ゼロから開発するモデルの数を減らしています。これは、商用ソリューションに統合されたアプリケーションに埋め込まれた分析モデルで実行されるビッグデータプロジェクトがますます増えているためです
- オープンソースのコミュニティとツールは、従業員またはパートナーとして、知識が豊富で権限を与えられたデータサイエンティストのプールを大幅に拡大します。
データサイエンティストがMongoDBを学ぶ必要があるのはなぜですか？
MongoDB®は、水平スケーリング、可用性の向上、アクセスの高速化などの利点を備えた、リラックスした整合性モデルでデータを保存および取得するメカニズムを提供します。
- MongoDB®（巨大なから） ）は、データ管理を再発明し、世界で最も急速に成長しているデータベースとしてビッグデータを強化しています。
- 今日のアプリケーションの構築と実行方法に合わせて設計されたMongoDB®は、組織がより機敏でスケーラブルになることを可能にします。
- 新しいタイプのアプリケーション、より優れた顧客体験、市場投入までの時間の短縮、コストの削減を可能にします。
mongoDB®がNo.1のNoSQLデータベースとして浮上している理由をお読みください 業界およびMongoDBの実際のユースケース 詳細については。
広く採用されているNoSQLデータベースであるMongoDB®は、フォースクエア、eBay、ディズニーなどの企業で、アジャイルでスケーラブルなアプリケーション開発に使用されています。
Precogとは何ですか？MongoDBとどのように連携しますか？
Precogは、開発者とデータサイエンティストが、「ビッグデータのR」言語であるQuirrelを使用して高度な分析と統計を実行できるようにするデータサイエンスプラットフォームです。
- Precogデータサイエンスプラットフォームは、プログラムによるビッグデータ分析のためのエンドツーエンドのソリューションを提供します。キャプチャと保存から、クリーニングとエンリッチメント、インテリジェントなパワーを実現するように設計された詳細な分析まで、アプリケーション内の洞察に満ちた機能。
- Precogは、異種データ、正規化および非正規化データ、全データ分析、複雑な分析、およびデータ統合に最適です。
- PrecogforMongoDB®は、Precogのコアデータサイエンスプラットフォームと、Precogのインタラクティブなデータ分析ツールであるLabcoatを、誰でもダウンロードして既存のMongoDB®データベースにデプロイできる無料のパッケージにバンドルしています。
MongoDBが開発者にとって最適な選択である理由
- MongoDB®開発者は、開発者が使用するのが大好きなソフトウェアを作成します。
- Quirrelは、MongoDB®でネイティブにサポートされているJSONを分析するように設計されています。
- MongoDB®には基本的なクエリと集計のフレームワークがありますが、より高度な分析を行うには、多くのカスタムコードを作成するか、データをRDBMSにエクスポートする必要があります。どちらもとても痛いです。
- PrecogforMongoDB®を使用すると、MongoDB®データベース内のすべてのデータを分析できます。データを別のツールにエクスポートしたり、カスタムコードを記述したりする必要はありません。
進化するプラットフォームがMongoDBにどのように適しているか：
Pentahoの新しくリリースされたBusinessAnalytics5.0プラットフォームでは、MongoDB®のサポートの拡張など、250を超える主要な改善が導入されています。
- 統合により、顧客はドキュメントデータベースを利用して、今日のビジネスにおけるビッグデータの増大する要件をより簡単に満たすことができます。
- Pentahoによると、Business Analytics 5.0は、MongoDB®クラスターのレプリケーションとフェイルオーバーを完全にサポートする最初のBIソリューションです。
- このプラットフォームでは、ユーザーが読み取りと書き込みをデータベースノードにルーティングする方法を指示したり、レプリケーションやデータ集約などのネイティブMongoDB®機能を活用してクエリを高速化したりすることもできます。
MongoDB®エコシステムが成長し続けるにつれて、Pentaho Business Analytics 5.0などのツールは、他のシステムとMongoDB®間のデータ移動の調整を容易にするための重要な機能を企業に提供します。 、ドラッグアンドドロップツールを使用して、ビジネスレポートを提供します。
MongoDBは、高度なデータサイエンスアルゴリズムを効率的に実行するためのDBプラットフォームとしてどのように登場していますか？- MongoDB®は、新しいパートナーシップとオープンスタンダードでエコシステムを成長させています。
- このソフトウェアを使用すると、データサイエンティストは、ネイティブのMapReduceの代わりにSQLのようなHiveクエリを使用できます。これは、把握するのがやや難しい場合があります。
- 新しいコネクタは、Hadoopベースのデータウェアハウス、ETLワークフロー、およびデータの安定したストリームを必要とするほぼリアルタイムのサービスでMongoDB®をより実行可能にするように設計されています。 >
Edurekaは、データサイエンティストになりたい人のために、包括的なデータサイエンスコースを提供しています。このコースでは、データサイエンスの完全な調査を含む、Hadoop、R、機械学習のさまざまな手法について説明します。 EdurekaはMongoDBコースも提供しています これは、NoSQLデータベースをマスターするのに役立ちます。このコースは、MongoDBのエキスパートとして成功するための知識とスキルを提供することを目的としています。
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