डेटा विज्ञान के क्षेत्र में MongoDB का बढ़ता महत्व

डेटा साइंस क्या है?

डेटा साइंस डेटा से ज्ञान के सामान्यीकरण योग्य निष्कर्षण का अध्ययन है . इसमें विभिन्न तत्वों को शामिल किया गया है और कई क्षेत्रों की तकनीकों और सिद्धांतों पर आधारित है। डेटा साइंस केवल बिग डेटा तक ही सीमित नहीं है, बल्कि यह तथ्य कि डेटा बढ़ रहा है, बिग डेटा को डेटा साइंस का एक महत्वपूर्ण पहलू बनाता है।

डेटा वैज्ञानिकों की बढ़ती आवश्यकता:

डेटा साइंटिस्ट डेटा साइंस का एक भक्त होता है। वे कुछ वैज्ञानिक अनुशासन में गहन विशेषज्ञता को नियोजित करके जटिल डेटा समस्याओं का समाधान करते हैं। आमतौर पर यह उम्मीद की जाती है कि डेटा वैज्ञानिक गणित, सांख्यिकी और कंप्यूटर विज्ञान के विभिन्न तत्वों के साथ काम करने में सक्षम होंगे, हालांकि इन विषयों में विशेषज्ञता की आवश्यकता नहीं है।

अच्छे डेटा वैज्ञानिक अंतिम परिणामों के व्यापक स्पेक्ट्रम को प्राप्त करने के लिए अपने कौशल को लागू करने में सक्षम हैं। इनमें से कुछ में शामिल हैं:

• समृद्ध डेटा स्रोतों को खोजने और उनकी व्याख्या करने की क्षमता
• बड़ी मात्रा में डेटा प्रबंधित करें हार्डवेयर के बावजूद
• सॉफ्टवेयर और बैंडविड्थ की कमी
• डेटा स्रोत मर्ज करें एक साथ
• एकरूपता सुनिश्चित करें डेटा-सेट का
• विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं डेटा को समझने में सहायता के लिए
• गणितीय मॉडल बनाएं डेटा का उपयोग करना
• डेटा अंतर्दृष्टि प्रस्तुत करें और संचार करें विशेषज्ञों और वैज्ञानिकों को उनकी टीम में s/निष्कर्ष

डेटा विज्ञान पर गहन ज्ञान प्राप्त करने के लिए, आप लाइव डेटा विज्ञान प्रशिक्षण के लिए नामांकन कर सकते हैं एडुरेका द्वारा 24/7 समर्थन और आजीवन पहुंच के साथ।

डेटा वैज्ञानिक प्रतिस्पर्धी इंटेलिजेंस का एक अभिन्न अंग हैं, एक नया उभरता हुआ क्षेत्र जिसमें डेटा माइनिंग और विश्लेषण जैसी कई गतिविधियां शामिल हैं, जो व्यवसायों को प्रतिस्पर्धा में बढ़त हासिल करने में मदद कर सकती हैं।

आईबीएम के जेम्स कोबीलस के अनुसार, कोर डेटा साइंटिस्ट एप्टीट्यूड में क्यूरियोसिटी, बौद्धिक चपलता, सांख्यिकीय प्रवाह, अनुसंधान सहनशक्ति, वैज्ञानिक कठोरता, संशयवादी प्रकृति शामिल हैं और ये व्यापक रूप से पूरे काम में वितरित किए जाते हैं। हर जगह सेना। ”

• जैसे-जैसे अधिक डेटा खोज, अधिग्रहण, तैयारी और मॉडलिंग कार्य बेहतर टूल के माध्यम से स्वचालित होते हैं, आज के डेटा वैज्ञानिकों के पास अपने काम के मूल के लिए अधिक समय होता है:सांख्यिकीय विश्लेषण, मॉडलिंग और इंटरैक्शन एक्सप्लोरेशन

• डेटा वैज्ञानिक शुरुआत से कम मॉडल विकसित कर रहे हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि अधिक से अधिक बड़े डेटा प्रोजेक्ट व्यावसायिक समाधानों में एकीकृत एप्लिकेशन-एम्बेडेड विश्लेषणात्मक मॉडल पर चलते हैं
• ओपन सोर्स कम्युनिटीज और टूल्स जानकार, अधिकार प्राप्त डेटा वैज्ञानिकों के पूल का विस्तार करेंगे, या तो कर्मचारियों या भागीदारों के रूप में।

डेटा वैज्ञानिकों को MongoDB क्यों सीखना चाहिए?

MongoDB® क्षैतिज स्केलिंग, उच्च उपलब्धता और तेज़ पहुँच जैसे लाभों के साथ आराम से संगति मॉडल में डेटा को संग्रहीत और पुनर्प्राप्त करने के लिए एक तंत्र प्रदान करता है।

• MongoDB® (humongous . से) ) डेटा प्रबंधन को फिर से खोज रहा है और बिग डेटा को दुनिया के सबसे तेजी से बढ़ते डेटाबेस के रूप में सशक्त कर रहा है।
• आज हम जिस तरह से एप्लिकेशन बनाते और चलाते हैं, उसके लिए तैयार किया गया MongoDB® संगठनों को अधिक चुस्त और स्केलेबल बनाने में सक्षम बनाता है।
• यह नए प्रकार के एप्लिकेशन, बेहतर ग्राहक अनुभव, बाजार में तेजी से समय और कम लागत को सक्षम बनाता है।

कृपया पढ़ें क्यों mongoDB® नंबर 1 NoSQL डेटाबेस के रूप में उभर रहा है उद्योग में और MongoDB के वास्तविक विश्व उपयोग के मामले अधिक जानकारी के लिए।

एक व्यापक रूप से अपनाया गया नोएसक्यूएल डेटाबेस, मोंगोडीबी® का उपयोग फुर्तीली, स्केलेबल एप्लिकेशन डेवलपमेंट के लिए फोरस्क्वेयर, ईबे और डिज़नी सहित कंपनियों द्वारा किया जाता है।

Precog क्या है और यह MongoDB के साथ कैसे काम करता है?

Precog एक डेटा विज्ञान मंच है जो डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों को Quirrel, "R for Big Data" भाषा का उपयोग करके उन्नत विश्लेषण और आंकड़े करने में सक्षम बनाता है।

• Precog डेटा साइंस प्लेटफॉर्म प्रोग्रामेटिक बिग डेटा एनालिसिस के लिए एंड-टू-एंड सॉल्यूशन पेश करता है:कैप्चरिंग और स्टोरेज से लेकर क्लीनिंग और एनरिचमेंट तक, पावर इंटेलिजेंट के लिए डिजाइन किए गए डीप एनालिसिस तक, अनुप्रयोगों के अंदर अंतर्दृष्टिपूर्ण विशेषताएं।

• प्रीकॉग विषम डेटा, सामान्यीकृत और असामान्य डेटा, संपूर्ण डेटा विश्लेषण, जटिल विश्लेषण और डेटा एकीकरण के लिए आदर्श है।
• MongoDB® के लिए Precog Precog के कोर डेटा साइंस प्लेटफ़ॉर्म और Labcoat, Precog के इंटरेक्टिव डेटा विश्लेषण टूल को एक मुफ़्त पैकेज में बंडल करता है जिसे कोई भी अपने मौजूदा MongoDB® डेटाबेस पर डाउनलोड और परिनियोजित कर सकता है।

मोंगोडीबी डेवलपर्स के लिए सही विकल्प क्यों है?

• MongoDB® डेवलपर ऐसे सॉफ़्टवेयर बनाते हैं जिन्हें डेवलपर उपयोग करना पसंद करते हैं।
• Quirrel को JSON का विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो मूल रूप से MongoDB® द्वारा समर्थित है।
• MongoDB® में एक बुनियादी क्वेरी और एकत्रीकरण ढांचा है, लेकिन अधिक उन्नत विश्लेषण करने के लिए, आपको बहुत सारे कस्टम कोड लिखने होंगे या डेटा को RDBMS में निर्यात करना होगा, जो दोनों हैं बहुत दर्दनाक।
• MongoDB® के लिए Precog, MongoDB® डेटाबेस में सभी डेटा का विश्लेषण करने की क्षमता देता है, बिना किसी को डेटा को किसी अन्य टूल में निर्यात करने या कोई कस्टम कोड लिखने के लिए मजबूर किए बिना।

मोंगोडीबी के लिए विकसित हो रहे प्लेटफॉर्म कैसे उपयुक्त हैं:

पेंटाहो का नया जारी किया गया बिजनेस एनालिटिक्स 5.0 प्लेटफॉर्म MongoDB® के लिए विस्तारित समर्थन सहित 250 से अधिक प्रमुख सुधार पेश करता है।

• एकीकरण ग्राहकों को आज के व्यवसायों में बड़े डेटा की बढ़ती आवश्यकताओं को अधिक आसानी से पूरा करने के लिए दस्तावेज़ डेटाबेस का लाभ उठाने देता है।

• पेंटाहो के अनुसार, Business Analytics 5.0 पहला BI समाधान है जो MongoDB® क्लस्टर प्रतिकृति और विफलता के लिए पूर्ण समर्थन प्रदान करता है।
• प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं को यह भी निर्देशित करने देता है कि कैसे पढ़ना और लिखना डेटाबेस नोड्स पर रूट किया जाता है, और क्वेरी में तेजी लाने के लिए प्रतिकृति और डेटा एकत्रीकरण जैसी मूल MongoDB® सुविधाओं का लाभ उठाता है।
• MongoDB® व्यवसायिक उपयोगकर्ताओं के लिए डेटा को अधिक सुलभ बनाने का वादा करता है, जबकि स्वचालित दस्तावेज़ नमूनाकरण, स्कीमा निर्माण और अन्य उपयोगकर्ता के अनुकूल कार्यों के माध्यम से डेवलपर उत्पादकता में सुधार करता है जो बिजनेस एनालिटिक्स 5.0 में निर्मित होते हैं।

जैसे-जैसे MongoDB® पारिस्थितिकी तंत्र का विकास जारी है, Pentaho Business Analytics 5.0 जैसे उपकरण उद्यम को अन्य प्रणालियों और MongoDB® के बीच डेटा के संचालन को आसान बनाने में मदद करने के लिए महत्वपूर्ण क्षमताएं प्रदान करते हैं। , ड्रैग एंड ड्रॉप टूल का उपयोग करके, और व्यावसायिक रिपोर्टिंग प्रदान करें।

• MongoDB® अपने पारिस्थितिकी तंत्र को नई साझेदारियों और खुले मानकों के साथ विकसित कर रहा है।

• MongoDB® ने एक Hadoop कनेक्टर को रोल आउट किया है, जो उपयोगकर्ताओं को HDFS में MongoDB® बाइनरी JSON (BSON) बैकअप फ़ाइलों को संग्रहीत करके डेटा गति को कम करने और प्रदर्शन को अनुकूलित करने देता है।
• सॉफ़्टवेयर डेटा वैज्ञानिकों को स्थानीय MapReduce के बजाय SQL जैसी हाइव क्वेरी का उपयोग करने देता है, जिसे समझना थोड़ा मुश्किल हो सकता है।
• नए कनेक्टर को MongoDB® को Hadoop-आधारित डेटा वेयरहाउस, ETL वर्कफ़्लोज़ और डेटा की एक स्थिर स्ट्रीम की आवश्यकता वाले निकट रीयल-टाइम सेवाओं के लिए अधिक व्यवहार्य बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Edureka उन लोगों के लिए एक व्यापक डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम प्रदान करता है जो डेटा वैज्ञानिक बनना चाहते हैं। पाठ्यक्रम में Hadoop, R और मशीन लर्निंग तकनीकों की एक श्रृंखला शामिल है, जिसमें संपूर्ण डेटा विज्ञान अध्ययन शामिल है। एडुरेका MongoDB पाठ्यक्रम . भी प्रदान करता है जो आपको NoSQL डेटाबेस में महारत हासिल करने में मदद करता है। यह पाठ्यक्रम एक सफल MongoDB विशेषज्ञ बनने के लिए ज्ञान और कौशल प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

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