חשיבות מדע הנתונים עם קסנדרה

'

התרחבות מהירה של נתונים דיגיטליים דרך מחשבים, ניידים, וידאו, מדיה חברתית, חיישנים דיגיטליים וכו 'בשילוב פריצות דרך עיקריות בכוח העיבוד בעלויות נמוכות יותר, יישומי מסדי נתונים קוד פתוח ורוחב פס רחב יותר עוררו עניין עצום בכל העולם העסקי בעולם. התחום המתפתח של מדע הביג דאטה וניתוח.

נתונים גדולים בכמויות לא מובנות גדולים הם עצומים מכדי לנהל ולנתח אותם בשיטות מסורתיות. כמות המהירות העצומה של הנתונים של ימינו הופכת את הלכידה, הסינון, האחסון והניתוח לאתגר אמיתי. מוצרים חדשים מפותחים באופן קבוע כדי להתמודד עם זה, מה שמצריך מערכי מיומנות ומומחיות חדשים. יש צורך גובר באנשים שיכולים לשלב תשתית, פלטפורמות ותהליכים חדשים בארגון, כמו גם כאלה שיכולים לבנות ניתוחים חדשים ואלגוריתמים המסוגלים ליצור מודיעין עצום בעל ערך עסקי רב. למידע נוסף, קרא את הפוסט בבלוג שלנו בכתובת

ערך ברירת מחדל למחרוזת ב- Java

הרלוונטיות של מדעי הנתונים בענפים שונים:

ל- Data Science & Analytics יש יישומים בכל הענפים:

• מסחר אלקטרוני - מנועי התאמה אישית והמלצות המגדילים את המכירות.
• פִּרסוּם - משלוח מודעות ממוקד בזמן אמת לצרכנים.
• מדיה ובידור - פיתוח תוכן מותאם אישית שממקסם את מעורבות המשתמשים.
• מדיה חברתית - 'דביקות' מוגברת באתר, צמיחת משתמשים, יכולת לעקוב אחר מגמות פורצות מהירות על סמך רגשות צרכנים.
• שירותים פיננסיים –פרקטיקות הלוואות אופטימליות הממזערות את הסיכון וההונאה.
• פארמה / ביואינפורמטיקה - גילוי משופר של תרופות, טיפולים יעילים יותר במחלות מאיימות, שיפורים בהנדסה גנטית.
• בריאות - ציון טוב יותר של חולים רפואיים לסיכונים בריאותיים כמו גם ציפייה ומניעה מוקדמת של מחלות.
• אנרגית כוח - מודיעין רשת חכמה, יעילות שימוש, חיסכון באנרגיה וצמצום זמן ההשבתה.
• אבטחת מידע - זיהוי וגניבה משופרת מאוד של גניבה של מידע ונכסים יקרי ערך של החברה.

מיומנויות מפתח של אנשי מקצוע בתחום מדעי הנתונים:

תחום מדע הנתונים מחייב אנשי מקצוע ש:

• מבין ניתוח נתונים ומדעי החלטות
• בקיאים בתחום ה- IT
• בעלי יכולת עסקית חזקה
• בעלי יכולת לתקשר בצורה יעילה עם מקבלי ההחלטות

קרא עוד: כישורי ליבה הנדרשים כדי להיות מדען נתונים.

טכנולוגיות נפוצות הקשורות לתרגול מדעי הנתונים:

• מאגרי מידע

אורקל, SQL Server, Teradata

קסנדרה, Hadoop, MapReduce, HBase

אסטר, גרינפלום, נטזה

• שפות

Ajax, C ++, CSS, HTML5, Java, JavaScript, Perl, Python, Scala

כוורת, חזיר, לוסין, מהוט, סול

• סטטיסטיקה וחיזוי

אנגוס, MATLAB, R, SAS, SPSS

קשת, GARCH, SVAR, VAR, VEC, GAUSS

• נתונים להדמיה

QlikView, Spotfire, Tableau, yWorks, R.

כיצד להשתמש ב - Java

• BI & דיווח

BusinessObjects, Cognos, MicroStrategy

מהי קסנדרה?

• אפאצ'י קסנדרה היא מערכת ניהול מסדי נתונים מבוזרת בקוד פתוח המיועדת לטיפול בכמויות גדולות של נתונים בשרתי סחורות רבים.
• קסנדרה מספקת זמינות גבוהה ללא נקודת כשל אחת.
• קסנדרה מציעה תמיכה חזקה באשכולות המשתרעים על פני מרכזי נתונים מרובים, עם שכפול אסינכרוני ללא אב המאפשר פעולות השהיה נמוכות לכל הלקוחות.

למידע נוסף, קרא את הפוסט בבלוג שלנו באתר .

כיצד מדע הנתונים עושה שימוש בקסנדרה?

קסנדרה היא & ביישן וביישן מסד נתונים מבוזר עבור שירותי זמן אחזור נמוך, תפוקה גבוהה המטפל בעומסי עבודה בזמן אמת המורכב ממאות עדכונים בשנייה ועשרות אלפי קריאות בשנייה.

קסנדרה מקרה שימוש - PROS:

PROS הינה חברת תוכנת Big Data עם תוכנות ניתוח מרשמות המאפשרות ללקוחותיהם לנתח את הנתונים שלהם ולקבל את התובנות וההכוונה לייעול התמחור שלהם, מכירות והכנסות.

יש להם שירות בזמן אמת המחשב זמינות של חברות תעופה, תוך התחשבות דינמית בנתוני בקרת הכנסות ורמות מלאי שיכולות להשתנות מאות רבות של פעמים בשנייה.

שירות זה נשאל כמה אלפי פעמים בשנייה, מה שמתורגם לעשרות אלפי בדיקות נתונים. שכבת האחסון האחורית שלהם לשירות זה היא קסנדרה.

עבור הפיתרון שלהם בזמן אמת, PROS הבינה צורך ב:

נהג סלניום עם מלפפון לדוגמא בליקוי חמה

• מטמון מבוזר זמין מאוד.
• ניתן להרחבה בקלות.
• עם ארכיטקטורה ללא אדון.
• עם שכפול נתונים בזמן אמת כמעט גם במרכזי נתונים.
• זה יכול להתמודד עם קריאה וכתיבה בזמן אמת.

PROS העריך את קסנדרה מול אורקל ברקלי DB, אורקל קוהרנטיות, טרקוטה, וולדמורט ורדיס. אפאצ'י קסנדרה די במקום הראשון ברשימה.

PROS וקסנדרה

• PROS משתמש בקסנדרה כמסד נתונים מבוזר לשירותי תפוקה גבוהה וחביון נמוכים המטפלים בעומסי עבודה בזמן אמת המורכבים ממאות עדכונים בשנייה ועשרות אלפי קריאות בשנייה.
• לדוגמא, יש להם שירות בזמן אמת המחשב את הזמינות של חברת התעופה באופן דינמי תוך התחשבות בנתוני בקרת ההכנסות ורמות המלאי שיכולות להשתנות מאות רבות של פעמים בשנייה. שירות זה נשאל כמה אלפי פעמים בשנייה, מה שמתורגם לעשרות אלפי חיפושי נתונים. שכבת האחסון האחורית שלהם לשירות זה היא קסנדרה. חלק מההיצע של SaaS משתמשים בקסנדרה כחנות backend לטיפול בשילוב של עומסי עבודה אצווהיים מבוססי זמן אמת בזמן אמת.
• מדברים על Hadoop ועל קסנדרה, הם מוציאים את הנתונים מקסנדרה ומכניסים אותם ל- Hadoop ומריצים על זה אצווה וניתוח ואז זה חוזר לקאסנדרה. זה מושג באמצעות שילוב Hadoop של קסנדרה.
• עבודות Hadoop שולפות נתונים מקאסנדרה, מיישמות טרנספורמציות או ניתוח ספציפיות לעבודה ודוחפות נתונים חזרה לקאסנדרה. הם לא משתמשים במהדורת Enterprise של Datastax (רשמית קסנדרה מיינטיינר) לצורך שילוב זה רק בהתקנת קוד פתוח של Hadoop עם קסנדרה.

דוגמנות נתונים עם קסנדרה:

כשמחפשים להחליף חנות ערכי מפתח במשהו שמסוגל יותר בשכפול בזמן אמת ובהפצת נתונים, מחקרים על דינמו, משפט ה- CAP ומודל העקביות בסופו של דבר מראים שקסנדרה מתאימה למדי. ככל שלומדים יותר על יכולות דוגמנות נתונים, אנו עוברים בהדרגה לעבר פירוק נתונים.

אם מישהו בא מרקע בסיסי של נתונים עם סמנטיקה חזקה של חומצה, אז צריך לקחת את הזמן כדי להבין את מודל העקביות בסופו של דבר.

הבינו היטב את הארכיטקטורה של קסנדרה ומה היא עושה מתחת למכסה המנוע. עם קסנדרה 2.0 אתה מקבל עסקה קלה ומפעילה, אך הם אינם זהים לעסקאות מסד הנתונים המסורתיות שאפשר להכיר. לדוגמא, אין מגבלות מפתח זרות זמינות - יש לטפל בה באמצעות היישום של עצמו. הבנת מקרי השימוש של האדם ודפוסי הגישה לנתונים בצורה ברורה לפני שמודלים נתונים עם קסנדרה וקריאת כל התיעוד הזמין הוא חובה.

סיכום:

אפאצ'י קסנדרה מתפתחת במהירות ואנחנו לומדים ומבינים את יכולותיה - במיוחד בצד דוגמנות הנתונים. אנו רואים בו בסיס נתונים מבוזר של NoSQL לבחירת שירותי הביג דאטה והפתרונות שלנו.

אדוריקה מספקת מקיף למי שרוצה להיות מדען נתונים. הקורס מכסה מגוון של טכניקות Hadoop, R ו- Machine Learning המקיפות את המחקר המלא במדעי הנתונים. אדוריקה מספקת גם שעוזר לך לשלוט במסדי נתונים של NoSQL. קורס זה נועד לספק ידע ומיומנויות כדי להפוך למומחה מצליח של קסנדרה.