'
Sự mở rộng nhanh chóng của dữ liệu kỹ thuật số thông qua máy tính, thiết bị di động, video, mạng xã hội, cảm biến kỹ thuật số, v.v. kết hợp với những đột phá lớn về sức mạnh xử lý chi phí thấp hơn, các ứng dụng cơ sở dữ liệu nguồn mở và băng thông rộng hơn đã thu hút sự quan tâm lớn của toàn bộ thế giới kinh doanh trong lĩnh vực khoa học Dữ liệu lớn mới nổi và phân tích.
Dữ liệu lớn với khối lượng lớn không có cấu trúc là quá lớn để được quản lý và phân tích thông qua các phương pháp truyền thống. Số lượng và tốc độ tuyệt đối của dữ liệu ngày nay khiến cho việc thu thập, lọc, lưu trữ và phân tích trở thành một thách thức thực sự. Các sản phẩm mới được phát triển thường xuyên để giải quyết vấn đề này, đòi hỏi các kỹ năng và chuyên môn mới. Ngày càng có nhiều nhu cầu về những cá nhân có thể tích hợp cơ sở hạ tầng, nền tảng và quy trình mới vào tổ chức cũng như những người có thể xây dựng các phân tích và thuật toán mới có khả năng tạo ra trí tuệ khổng lồ có giá trị kinh doanh lớn. Để biết thêm thông tin, hãy đọc bài đăng trên blog của chúng tôi trên
thiết lập hadoop trên ubuntu
Mức độ liên quan của Khoa học dữ liệu trong các ngành khác nhau:
Data Science & Analytics có ứng dụng trên tất cả các ngành:
- thương mại điện tử - Cá nhân hóa & công cụ đề xuất giúp tăng doanh số bán hàng.
- Quảng cáo - Phân phối quảng cáo theo thời gian thực, được nhắm mục tiêu cao đến người tiêu dùng.
- Truyền thông & Giải trí - Phát triển nội dung tùy chỉnh nhằm tối đa hóa sự tham gia của người dùng.
- Truyền thông xã hội - Tăng “mức độ gắn bó” của trang web, tăng trưởng người dùng, khả năng theo dõi các xu hướng đột phá nhanh chóng dựa trên tình cảm của người tiêu dùng.
- Các dịch vụ tài chính –Các hoạt động cho vay tối ưu hóa để giảm thiểu rủi ro và gian lận.
- Dược phẩm / Tin sinh học - Cải tiến phát hiện thuốc, điều trị hiệu quả hơn các bệnh đe dọa, cải tiến kỹ thuật di truyền.
- Chăm sóc sức khỏe - Cho điểm tốt hơn của bệnh nhân y tế về các nguy cơ sức khỏe cũng như dự đoán và phòng ngừa bệnh sớm.
- Năng lượng điện - Lưới điện thông minh, hiệu quả sử dụng, tiết kiệm năng lượng và giảm thời gian chết.
- Bảo mật thông tin - Cải thiện đáng kể khả năng phát hiện và giám sát trộm cắp thông tin và tài sản có giá trị của công ty.
Các Kỹ năng Chính của Chuyên gia Khoa học Dữ liệu:
Miền Khoa học Dữ liệu Yêu cầu Chuyên gia:
- Hiểu phân tích dữ liệu và khoa học quyết định
- Thành thạo về CNTT
- Có sự nhạy bén trong kinh doanh
- Có khả năng giao tiếp hiệu quả với những người ra quyết định
Đọc thêm: Kỹ năng cốt lõi cần có để trở thành Nhà khoa học dữ liệu.
Các công nghệ phổ biến liên quan đến thực hành khoa học dữ liệu:
- Cơ sở dữ liệu
Oracle, SQL Server, Teradata
Cassandra, Hadoop, MapReduce, HBase
Aster, Greenplum, Netezza
- Ngôn ngữ
Ajax, C ++, CSS, HTML5, Java, JavaScript, Perl, Python, Scala
Hive, Pig, Lucene, Mahout, Solr
- Thống kê & Dự báo
Angoss, MATLAB, R, SAS, SPSS
ARCH, GARCH, SVAR, VAR, VEC, GAUSS
- Trực quan hóa dữ liệu
QlikView, Spotfire, Tableau, yWorks, R
trình đọc đệm là gì
- BI & Báo cáo
BusinessObjects, Cognos, MicroStrategy
Cassandra là gì?
- Apache Cassandra là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu phân tán mã nguồn mở được thiết kế để xử lý một lượng lớn dữ liệu trên nhiều máy chủ hàng hóa.
- Cassandra cung cấp khả năng sẵn sàng cao mà không có điểm hỏng nào.
- Cassandra cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các cụm bao gồm nhiều trung tâm dữ liệu, với tính năng sao chép không đồng bộ tổng thể không đồng bộ cho phép các hoạt động có độ trễ thấp cho tất cả các máy khách.
Để biết thêm thông tin, hãy đọc bài đăng trên blog của chúng tôi trên .
Khoa học dữ liệu sử dụng Cassandra như thế nào?
Cassandra đang & e dè & e dè một cơ sở dữ liệu phân tán cho độ trễ thấp, các dịch vụ thông lượng cao, xử lý khối lượng công việc thời gian thực bao gồm hàng trăm bản cập nhật mỗi giây và hàng chục nghìn lần đọc mỗi giây.
Cassandra Trường hợp sử dụng - PROS:
PROS là một công ty phần mềm Dữ liệu lớn với các phân tích mô tả trong phần mềm của họ, tạo điều kiện cho khách hàng phân tích dữ liệu của họ và có được thông tin chi tiết và hướng dẫn để tối ưu hóa việc quản lý giá, bán hàng và doanh thu.
Họ có dịch vụ thời gian thực tính toán tình trạng sẵn có của các hãng hàng không, tự động xem xét dữ liệu kiểm soát doanh thu và mức tồn kho có thể thay đổi hàng trăm lần mỗi giây.
Dịch vụ này được truy vấn hàng nghìn lần mỗi giây, có nghĩa là hàng chục nghìn lần tra cứu dữ liệu. Lớp lưu trữ phụ trợ của họ cho dịch vụ này là Cassandra.
Đối với giải pháp thời gian thực của họ, PROS nhận ra nhu cầu:
cảnh báo làm gì trong javascript
- Một bộ nhớ cache phân tán có tính khả dụng cao.
- Dễ dàng mở rộng.
- Với kiến trúc không có bậc thầy.
- Với tính năng sao chép dữ liệu gần thời gian thực ngay cả trên các trung tâm dữ liệu.
- Điều đó có thể xử lý đọc và ghi thời gian thực.
PROS đã đánh giá Cassandra so với Oracle Berkeley DB, Oracle Coherence, Terracotta, Voldemort và Redis. Apache Cassandra khá dễ dàng đứng đầu danh sách.
PROS và Cassandra
- PROS sử dụng Cassandra làm cơ sở dữ liệu phân tán cho độ trễ thấp, các dịch vụ thông lượng cao, xử lý khối lượng công việc thời gian thực bao gồm hàng trăm bản cập nhật mỗi giây và hàng chục nghìn lần đọc mỗi giây.
- Ví dụ: họ có một dịch vụ thời gian thực tính toán tình trạng sẵn có của các hãng hàng không một cách linh hoạt có tính đến dữ liệu kiểm soát doanh thu và mức tồn kho có thể thay đổi hàng trăm lần mỗi giây. Dịch vụ này được truy vấn hàng nghìn lần mỗi giây, có nghĩa là hàng chục nghìn lần tra cứu dữ liệu. Lớp lưu trữ phụ trợ của họ cho dịch vụ này là Cassandra. Một số dịch vụ SaaS của họ sử dụng Cassandra làm kho phụ trợ để xử lý kết hợp khối lượng công việc hàng loạt dựa trên Hadoop và thời gian thực.
- Nói về Hadoop và Cassandra, họ lấy dữ liệu ra khỏi Cassandra và đưa vào Hadoop và chạy hàng loạt và phân tích trên đó, sau đó quay trở lại Cassandra. Điều này đạt được thông qua tích hợp Hadoop của Cassandra.
- Các công việc Hadoop lấy dữ liệu ra khỏi Cassandra, áp dụng các phép phân tích hoặc chuyển đổi công việc cụ thể và đẩy dữ liệu trở lại Cassandra. Họ không sử dụng phiên bản Doanh nghiệp Datastax (Cassandra Maintainer chính thức) cho việc tích hợp này mà chỉ là cài đặt Hadoop mã nguồn mở với Cassandra.
Mô hình hóa dữ liệu với Cassandra:
Nghiên cứu về Dynamo, định lý CAP và mô hình nhất quán cuối cùng cho thấy Cassandra khá phù hợp với mô hình này có khả năng tái tạo và phân phối dữ liệu theo thời gian thực hơn. Khi người ta tìm hiểu thêm về khả năng mô hình hóa dữ liệu, chúng ta dần dần tiến tới việc phân rã dữ liệu.
Nếu một người đến từ nền cơ sở dữ liệu quan hệ với ngữ nghĩa ACID mạnh, thì người đó phải dành thời gian để hiểu mô hình nhất quán cuối cùng.
Hiểu rất rõ kiến trúc của Cassandra và những gì nó hoạt động. Với Cassandra 2.0, bạn nhận được các giao dịch và trình kích hoạt nhẹ, nhưng chúng không giống với các giao dịch cơ sở dữ liệu truyền thống mà người ta có thể quen thuộc. Ví dụ: không có ràng buộc khóa ngoại nào khả dụng - nó phải được xử lý bởi ứng dụng của riêng một người. Việc hiểu rõ các trường hợp sử dụng và mẫu truy cập dữ liệu của một người trước khi lập mô hình dữ liệu với Cassandra và đọc tất cả các tài liệu có sẵn là điều bắt buộc.
Phần kết luận:
Apache Cassandra đang phát triển nhanh chóng và chúng tôi đang học hỏi và hiểu khả năng của nó - đặc biệt là về mặt mô hình hóa dữ liệu. Chúng tôi coi đây là cơ sở dữ liệu NoSQL phân tán được lựa chọn cho các dịch vụ và giải pháp Dữ liệu lớn của chúng tôi.
Edureka cung cấp một dành cho những ai mong muốn trở thành nhà khoa học dữ liệu. Khóa học bao gồm một loạt các Kỹ thuật Hadoop, R và Máy học bao gồm nghiên cứu Khoa học Dữ liệu hoàn chỉnh. Edureka cũng cung cấp điều đó giúp bạn làm chủ cơ sở dữ liệu NoSQL. Khóa học này được thiết kế nhằm cung cấp kiến thức và kỹ năng để trở thành một chuyên gia Cassandra thành công.