O que é Ciência de Dados?
A ciência de dados é o estudo da extração generalizável de conhecimento de dados . Ele incorpora vários elementos e baseia-se em técnicas e teorias de muitos campos. A Ciência de Dados não se restringe apenas ao Big Data, mas o fato de os dados estarem aumentando, torna o Big Data um aspecto importante da ciência de dados.
Requisitos crescentes para cientistas de dados:
Um cientista de dados é um praticante devoto da ciência de dados. Eles resolvem problemas complexos de dados empregando profundo conhecimento em alguma disciplina científica. Geralmente, espera-se que os cientistas de dados sejam capazes de trabalhar com vários elementos da matemática, estatística e ciência da computação, embora não seja necessária experiência nesses assuntos.
Bons cientistas de dados são capazes de aplicar suas habilidades para alcançar um amplo espectro de resultados finais. Alguns deles incluem:
- A capacidade de encontrar e interpretar fontes de dados ricas
- Gerencie grandes quantidades de dados apesar do hardware
- Restrições de software e largura de banda
- Mesclar fontes de dados juntos
- Garantir a consistência de conjuntos de dados
- Criar visualizações para ajudar na compreensão dos dados
- Crie modelos matemáticos usando os dados
- Apresente e comunique o insight de dados s/descobertas para especialistas e cientistas em sua equipe
Para obter um conhecimento aprofundado sobre ciência de dados, você pode se inscrever para o Treinamento em ciência de dados ao vivo pela Edureka com suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana e acesso vitalício.
Os cientistas de dados são parte integrante da inteligência competitiva, um campo emergente que engloba várias atividades, como mineração e análise de dados, que podem ajudar as empresas a obter uma vantagem competitiva.
De acordo com James Kobielus, da IBM, a aptidão do cientista de dados central inclui curiosidade, agilidade intelectual, fluência estatística, resistência à pesquisa, rigor científico, natureza cética e são amplamente distribuídos ao longo do trabalho forças em todos os lugares.”
- À medida que mais funções de descoberta, aquisição, preparação e modelagem de dados são automatizadas por meio de ferramentas melhores, os cientistas de dados de hoje têm mais tempo para o núcleo de seus trabalhos:análise estatística, modelagem e exploração de interação
- Os cientistas de dados estão desenvolvendo menos modelos do zero. Isso porque cada vez mais projetos de big data são executados em modelos analíticos incorporados a aplicativos integrados a soluções comerciais
- As comunidades e ferramentas de código aberto expandirão muito o conjunto de cientistas de dados experientes e capacitados à disposição, seja como funcionários ou parceiros.
Por que os cientistas de dados devem aprender MongoDB?
O MongoDB® fornece um mecanismo para armazenar e recuperar dados em um modelo de consistência relaxado com vantagens como escalabilidade horizontal, maior disponibilidade e acesso mais rápido.
- MongoDB® (de enorme ) está reinventando o gerenciamento de dados e potencializando o Big Data como o banco de dados que mais cresce no mundo.
- Projetado para a forma como criamos e executamos aplicativos hoje, o MongoDB® capacita as organizações a serem mais ágeis e escaláveis.
- Ele permite novos tipos de aplicativos, melhor experiência do cliente, menor tempo de lançamento no mercado e custos mais baixos.
Por favor, leia por que o mongoDB® está emergindo como o banco de dados NoSQL número 1 na indústria e nos casos de uso do mundo real do MongoDB Para maiores informações.
Um banco de dados NoSQL amplamente adotado, o MongoDB® é usado por empresas como foursquare, eBay e Disney para desenvolvimento ágil e escalável de aplicativos.
O que é Precog e como ele funciona com o MongoDB?
Precog é uma plataforma de ciência de dados que permite que desenvolvedores e cientistas de dados realizem análises e estatísticas avançadas usando Quirrel, a linguagem “R for Big Data”.
- A plataforma de ciência de dados Precog oferece uma solução de ponta a ponta para análise programática de Big Data:da captura e armazenamento, à limpeza e enriquecimento, à análise profunda projetada para alimentar inteligência, recursos perspicazes dentro dos aplicativos.
- O Precog é ideal para dados heterogêneos, dados normalizados e desnormalizados, análise de dados completos, análises complicadas e integração de dados.
- O Precog para MongoDB® reúne a plataforma principal de ciência de dados da Precog e o Labcoat, a ferramenta interativa de análise de dados da Precog, em um pacote gratuito que qualquer pessoa pode baixar e implantar em seu banco de dados MongoDB® existente.
Por que o MongoDB é a escolha perfeita para desenvolvedores?
- Os desenvolvedores do MongoDB® criam software que os desenvolvedores adoram usar.
- O Quirrel foi projetado para analisar JSON, que é suportado nativamente pelo MongoDB®.
- O MongoDB® tem uma estrutura básica de consulta e agregação, mas para fazer análises mais avançadas, você precisa escrever muito código personalizado ou exportar os dados para um RDBMS, ambos são muito doloroso.
- O Precog for MongoDB® oferece a capacidade de analisar todos os dados no banco de dados MongoDB®, sem forçar a exportar dados para outra ferramenta ou escrever qualquer código personalizado.
Como as plataformas em evolução são adequadas para o MongoDB:
A plataforma Business Analytics 5.0 recém-lançada da Pentaho apresenta mais de 250 grandes melhorias, incluindo suporte expandido para MongoDB®.
- A integração permite que os clientes aproveitem o banco de dados de documentos para atender com mais facilidade aos crescentes requisitos de big data nas empresas atuais.
- De acordo com a Pentaho, o Business Analytics 5.0 é a primeira solução de BI a oferecer suporte completo para replicação e failover de cluster MongoDB®.
- A plataforma também permite que os usuários direcionem como as leituras e gravações são roteadas para os nós do banco de dados e aproveite os recursos nativos do MongoDB®, como replicação e agregação de dados, para acelerar as consultas.
- O MongoDB® promete tornar os dados mais acessíveis para usuários corporativos, ao mesmo tempo em que melhora a produtividade do desenvolvedor por meio de amostragem automática de documentos, geração de esquemas e outras funções fáceis de usar incorporadas ao Business Analytics 5.0.
À medida que o ecossistema MongoDB® continua a crescer, ferramentas como o Pentaho Business Analytics 5.0 fornecem recursos críticos para a empresa para ajudar a tornar mais fácil orquestrar a movimentação de dados entre outros sistemas e o MongoDB® , usando ferramentas de arrastar e soltar e fornecer relatórios de negócios.
Como o MongoDB está emergindo como a plataforma de banco de dados preferida para que algoritmos avançados de ciência de dados sejam executados com eficiência?
- O MongoDB® está aumentando seu ecossistema com novas parcerias e padrões abertos.
- O MongoDB® lançou um conector Hadoop, que permite aos usuários reduzir a movimentação de dados e otimizar o desempenho armazenando arquivos de backup JSON (BSON) binários do MongoDB® em HDFS.
- O software também permite que os cientistas de dados usem consultas Hive do tipo SQL em vez do MapReduce nativo, que pode ser um pouco difícil de entender.
- O novo conector foi projetado para tornar o MongoDB® mais viável para data warehouses baseados em Hadoop, fluxos de trabalho ETL e serviços quase em tempo real que exigem um fluxo constante de dados.
A Edureka oferece um curso abrangente de ciência de dados para aqueles que desejam se tornar um cientista de dados. O curso abrange uma variedade de técnicas de aprendizado de máquina, R e Hadoop, abrangendo o estudo completo de ciência de dados. Edureka também oferece curso MongoDB que ajuda você a dominar bancos de dados NoSQL. Este curso foi desenvolvido para fornecer conhecimento e habilidades para se tornar um especialista bem-sucedido do MongoDB.
Tem uma pergunta para nós? Mencione-os na seção de comentários e entraremos em contato com você.
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