Tumbuh Signifikansi MongoDB di Bidang Ilmu Data

Apa itu Ilmu Data?

Ilmu data adalah studi tentang ekstraksi pengetahuan yang dapat digeneralisasikan dari data . Ini menggabungkan berbagai elemen dan dibangun di atas teknik dan teori dari berbagai bidang. Ilmu Data tidak terbatas hanya pada Big Data, tetapi fakta bahwa data terus meningkat, menjadikan Big Data sebagai aspek penting dari ilmu data.

Persyaratan yang Bertambah untuk Ilmuwan Data:

Seorang ilmuwan data adalah praktisi ilmu data yang taat. Mereka memecahkan masalah data yang kompleks melalui penggunaan keahlian mendalam dalam beberapa disiplin ilmu. Secara umum diharapkan ilmuwan data dapat bekerja dengan berbagai elemen matematika, statistik, dan ilmu komputer, meskipun keahlian dalam mata pelajaran ini tidak diperlukan.

Ilmuwan data yang baik dapat menerapkan keterampilan mereka untuk mencapai spektrum hasil akhir yang luas. Beberapa di antaranya adalah:

• Kemampuan untuk menemukan dan menafsirkan sumber data yang kaya
• Kelola data dalam jumlah besar meskipun perangkat keras
• Keterbatasan perangkat lunak dan bandwidth
• Gabungkan sumber data bersama
• Pastikan konsistensi kumpulan data
• Buat visualisasi untuk membantu dalam memahami data
• Membangun model matematika menggunakan data
• Menyajikan dan mengomunikasikan wawasan data s/temuan untuk spesialis dan ilmuwan dalam tim mereka

Untuk mendapatkan pengetahuan mendalam tentang Ilmu Data, Anda dapat mendaftar ke Pelatihan Ilmu Data langsung oleh Edureka dengan dukungan 24/7 dan akses seumur hidup.

Ilmuwan data adalah bagian integral dari intelijen kompetitif, bidang yang baru muncul yang mencakup sejumlah aktivitas, seperti penambangan dan analisis data, yang dapat membantu bisnis mendapatkan keunggulan kompetitif.

Menurut James Kobielus dari IBM, bakat ilmuwan data inti mencakup Rasa Ingin Tahu, kelincahan intelektual, kelancaran statistik, stamina penelitian, ketelitian ilmiah, sifat skeptis dan ini tersebar luas di seluruh pekerjaan pasukan di mana-mana.”

• Karena semakin banyak fungsi penemuan, akuisisi, persiapan, dan pemodelan data yang diotomatisasi melalui alat yang lebih baik, para ilmuwan data saat ini memiliki lebih banyak waktu untuk inti pekerjaan mereka:analisis statistik, pemodelan, dan eksplorasi interaksi

• Ilmuwan data mengembangkan lebih sedikit model dari awal. Itu karena semakin banyak proyek data besar yang berjalan pada model analitik tertanam aplikasi yang terintegrasi ke dalam solusi komersial
• Komunitas dan alat open source akan sangat memperluas kumpulan ilmuwan data yang berpengetahuan dan berdaya, baik sebagai karyawan maupun mitra.

Mengapa Ilmuwan Data harus mempelajari MongoDB?

MongoDB® menyediakan mekanisme untuk menyimpan dan mengambil data dalam model konsistensi yang santai dengan keunggulan seperti penskalaan horizontal, ketersediaan lebih tinggi, dan akses lebih cepat.

• MongoDB® (dari sangat besar ) menciptakan kembali pengelolaan data dan mendukung Big Data sebagai database dengan pertumbuhan tercepat di dunia.
• Dirancang untuk cara kami membangun dan menjalankan aplikasi saat ini, MongoDB® memberdayakan organisasi untuk menjadi lebih gesit dan skalabel.
• Ini memungkinkan jenis aplikasi baru, pengalaman pelanggan yang lebih baik, waktu pemasaran yang lebih cepat, dan biaya yang lebih rendah.

Harap baca mengapa mongoDB® muncul sebagai basis data NoSQL nomor 1 di industri dan kasus penggunaan MongoDB di dunia nyata untuk informasi lebih lanjut.

Basis data NoSQL yang diadopsi secara luas, MongoDB® digunakan oleh perusahaan termasuk foursquare, eBay, dan Disney untuk pengembangan aplikasi yang gesit dan terukur.

Apa itu Precog dan bagaimana cara kerjanya dengan MongoDB?

Precog adalah platform ilmu data yang memungkinkan pengembang dan ilmuwan data melakukan analisis dan statistik tingkat lanjut menggunakan Quirrel, bahasa "R untuk Data Besar".

• Platform ilmu data Precog menawarkan solusi menyeluruh untuk analisis Big Data terprogram:mulai dari pengambilan dan penyimpanan, hingga pembersihan dan pengayaan, hingga analisis mendalam yang dirancang untuk memberi daya pada kecerdasan, fitur berwawasan di dalam aplikasi.

• Precog ideal untuk data heterogen, data yang dinormalisasi dan didenormalisasi, analisis data secara keseluruhan, analisis yang rumit, dan integrasi data.
• Precog for MongoDB® menggabungkan platform data science inti Precog dan Labcoat, alat analisis data interaktif Precog ke dalam paket gratis yang dapat diunduh dan diterapkan oleh siapa saja di database MongoDB® mereka yang sudah ada.

Mengapa MongoDB merupakan pilihan yang sempurna untuk pengembang?

• Pengembang MongoDB® membuat perangkat lunak yang disukai pengembang.
• Quirrel dirancang untuk menganalisis JSON, yang secara native didukung oleh MongoDB®.
• MongoDB® memiliki kueri dasar dan kerangka kerja agregasi, tetapi untuk melakukan analitik lebih lanjut, Anda harus menulis banyak kode khusus atau mengekspor data ke RDBMS, keduanya merupakan sangat menyakitkan.
• Precog for MongoDB® memberikan kemampuan untuk menganalisis semua data dalam database MongoDB®, tanpa memaksa seseorang untuk mengekspor data ke alat lain atau menulis kode khusus apa pun.

Bagaimana platform yang berkembang cocok untuk MongoDB:

Platform Business Analytics 5.0 Pentaho yang baru dirilis memperkenalkan lebih dari 250 peningkatan besar, termasuk dukungan yang diperluas untuk MongoDB®.

• Integrasi ini memungkinkan pelanggan memanfaatkan database dokumen untuk lebih mudah memenuhi peningkatan persyaratan big data dalam bisnis saat ini.

• Menurut Pentaho, Business Analytics 5.0 adalah solusi BI pertama yang menawarkan dukungan penuh untuk replikasi dan failover cluster MongoDB®.
• Platform ini juga memungkinkan pengguna mengarahkan cara membaca dan menulis dirutekan ke node database, dan memanfaatkan fitur MongoDB® asli seperti replikasi dan agregasi data untuk mempercepat kueri.
• MongoDB® berjanji untuk membuat data lebih mudah diakses oleh pengguna bisnis sekaligus meningkatkan produktivitas pengembang melalui pengambilan sampel dokumen otomatis, pembuatan skema, dan fungsi ramah pengguna lainnya yang disertakan dalam Business Analytics 5.0.

Seiring ekosistem MongoDB® terus berkembang, alat seperti Pentaho Business Analytics 5.0 memberikan kemampuan penting bagi perusahaan untuk membantu mempermudah mengatur pergerakan data antara sistem lain dan MongoDB® , menggunakan alat seret dan lepas, dan menyediakan pelaporan bisnis.

• MongoDB® mengembangkan ekosistemnya dengan kemitraan baru dan standar terbuka.

• MongoDB® meluncurkan konektor Hadoop, yang memungkinkan pengguna mengurangi pergerakan data dan mengoptimalkan kinerja dengan menyimpan file cadangan MongoDB® binary JSON (BSON) di HDFS.
• Perangkat lunak ini juga memungkinkan ilmuwan data menggunakan kueri Hive seperti SQL alih-alih MapReduce asli, yang mungkin agak sulit dipahami.
• Konektor baru dirancang untuk membuat MongoDB® lebih layak untuk gudang data berbasis Hadoop, alur kerja ETL, dan layanan hampir waktu nyata yang memerlukan aliran data yang stabil.

Edureka menyediakan kursus ilmu data yang komprehensif bagi mereka yang ingin menjadi ilmuwan data. Kursus ini mencakup berbagai Hadoop, R dan Teknik Pembelajaran Mesin yang mencakup studi Ilmu Data lengkap. Edureka juga menyediakan kursus MongoDB yang membantu Anda menguasai database NoSQL. Kursus ini dirancang untuk memberikan pengetahuan dan keterampilan untuk menjadi ahli MongoDB yang sukses.

Ada pertanyaan untuk kami? Sebutkan mereka di bagian komentar dan kami akan menghubungi Anda kembali.

Pos Terkait:

Pengantar MongoDB

Mulailah dengan Kursus MongoDB Anda!