'
การขยายตัวของข้อมูลดิจิทัลอย่างรวดเร็วผ่านคอมพิวเตอร์มือถือวิดีโอโซเชียลมีเดียเซ็นเซอร์ดิจิทัล ฯลฯ รวมกับความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้านพลังการประมวลผลที่มีต้นทุนต่ำแอปพลิเคชันฐานข้อมูลโอเพนซอร์สและแบนด์วิดท์ที่กว้างขึ้นได้จุดประกายความสนใจอย่างมากทั่วโลกธุรกิจใน สาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่เกิดขึ้นใหม่ และการวิเคราะห์
ข้อมูลขนาดใหญ่ในปริมาณมากที่ไม่มีโครงสร้างมีขนาดใหญ่เกินกว่าจะจัดการและวิเคราะห์ด้วยวิธีการแบบเดิม ๆ ปริมาณและความเร็วที่แท้จริงของข้อมูลในปัจจุบันทำให้การจับกรองจัดเก็บและวิเคราะห์เป็นความท้าทายที่แท้จริง ผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ ได้รับการพัฒนาอย่างสม่ำเสมอเพื่อจัดการกับสิ่งนี้ซึ่งเรียกร้องให้มีชุดทักษะและความเชี่ยวชาญใหม่ ๆ มีความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับบุคคลที่สามารถผสานรวมโครงสร้างพื้นฐานแพลตฟอร์มและกระบวนการใหม่ ๆ เข้ากับองค์กรรวมถึงผู้ที่สามารถสร้างการวิเคราะห์และอัลกอริทึมใหม่ ๆ ที่สามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีมูลค่าทางธุรกิจที่ยอดเยี่ยมได้ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดอ่านบล็อกโพสต์ของเราที่
วิธีเปิด aws cli
ความเกี่ยวข้องของวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอุตสาหกรรมต่างๆ:
Data Science & Analytics มีการประยุกต์ใช้ในทุกอุตสาหกรรม:
- อีคอมเมิร์ซ - เครื่องมือปรับแต่งและคำแนะนำที่เพิ่มยอดขาย
- การโฆษณา - การส่งโฆษณาแบบเรียลไทม์ที่ตรงเป้าหมายสูงไปยังผู้บริโภค
- สื่อและความบันเทิง - การพัฒนาเนื้อหาที่กำหนดเองเพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้
- สื่อสังคม - ไซต์ที่เพิ่มขึ้น“ ความยึดติด” การเติบโตของผู้ใช้ความสามารถในการติดตามแนวโน้มที่รวดเร็วตามความรู้สึกของผู้บริโภค
- บริการทางการเงิน - แนวทางปฏิบัติในการปล่อยสินเชื่อที่เพิ่มประสิทธิภาพเพื่อลดความเสี่ยงและการฉ้อโกง
- เภสัชกรรม / ชีวสารสนเทศศาสตร์ - ปรับปรุงการค้นพบยาการรักษาโรคภัยคุกคามที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นการปรับปรุงทางพันธุวิศวกรรม
- ดูแลสุขภาพ - การให้คะแนนผู้ป่วยทางการแพทย์ที่ดีขึ้นสำหรับความเสี่ยงต่อสุขภาพตลอดจนการคาดการณ์ล่วงหน้าและการป้องกันโรคในระยะเริ่มต้น
- พลังงาน / พลังงาน - ระบบอัจฉริยะกริดอัจฉริยะประสิทธิภาพการใช้งานการประหยัดพลังงานและการลดเวลาหยุดทำงาน
- ความปลอดภัยของข้อมูล - ปรับปรุงการตรวจจับการโจรกรรมและการตรวจสอบข้อมูลและทรัพย์สินที่มีค่าของ บริษัท อย่างมาก
ทักษะหลักของผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล:
โดเมนวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องการผู้เชี่ยวชาญที่:
- เข้าใจการวิเคราะห์ข้อมูลและวิทยาศาสตร์การตัดสินใจ
- มีความเชี่ยวชาญด้านไอทีเป็นอย่างดี
- มีความเฉียบแหลมทางธุรกิจที่แข็งแกร่ง
- มีความสามารถในการสื่อสารอย่างมีประสิทธิภาพกับผู้มีอำนาจตัดสินใจ
อ่านเพิ่มเติม: ทักษะหลักที่จำเป็นในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
เทคโนโลยีทั่วไปที่เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติทางวิทยาศาสตร์ข้อมูล:
- ฐานข้อมูล
Oracle, SQL Server, Teradata
Cassandra, Hadoop, MapReduce, HBase
Aster, Greenplum, Netezza
- ภาษา
Ajax, C ++, CSS, HTML5, Java, JavaScript, Perl, Python, Scala
Hive, Pig, Lucene, Mahout, Solr
- สถิติและการพยากรณ์
Angoss, MATLAB, R, SAS, SPSS
ARCH, GARCH, SVAR, VAR, VEC, GAUSS
- การแสดงข้อมูล
QlikView, Spotfire, Tableau, yWorks, R
def __init__
- BI & การรายงาน
BusinessObjects, Cognos, MicroStrategy
Cassandra คืออะไร?
- Apache Cassandra เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลแบบกระจายแบบโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อจัดการข้อมูลจำนวนมากในเซิร์ฟเวอร์สินค้าจำนวนมาก
- Cassandra ให้ความพร้อมใช้งานสูงโดยไม่มีจุดล้มเหลวแม้แต่จุดเดียว
- Cassandra นำเสนอการสนับสนุนที่มีประสิทธิภาพสำหรับคลัสเตอร์ที่ครอบคลุมศูนย์ข้อมูลหลายแห่งด้วยการจำลองแบบไม่ใช้ข้อมูลหลักแบบอะซิงโครนัสช่วยให้การดำเนินการเวลาแฝงต่ำสำหรับไคลเอ็นต์ทั้งหมด
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดอ่านบล็อกโพสต์ของเราที่ .
Data Science ใช้ประโยชน์จาก Cassandra อย่างไร
Cassandra เป็นฐานข้อมูลแบบกระจายสำหรับเวลาแฝงต่ำบริการทรูพุตสูงที่จัดการกับปริมาณงานแบบเรียลไทม์ซึ่งประกอบด้วยการอัปเดตหลายร้อยครั้งต่อวินาทีและการอ่านหลายหมื่นครั้งต่อวินาที
คาสซานดรา ใช้กรณี - ข้อเสนอ:
PROS เป็น บริษัท ซอฟต์แวร์ Big Data ที่มีการวิเคราะห์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าในซอฟต์แวร์ซึ่งอำนวยความสะดวกให้กับลูกค้าในการวิเคราะห์ข้อมูลและรับข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการราคาการขายและรายได้
พวกเขามีบริการแบบเรียลไทม์ที่คำนวณความพร้อมของสายการบินโดยคำนึงถึงข้อมูลการควบคุมรายได้และระดับสินค้าคงคลังแบบไดนามิกซึ่งสามารถเปลี่ยนแปลงได้หลายร้อยครั้งต่อวินาที
บริการนี้ถูกสอบถามหลายพันครั้งต่อวินาทีซึ่งแปลเป็นการค้นหาข้อมูลนับหมื่น ชั้นเก็บข้อมูลแบ็กเอนด์สำหรับบริการนี้คือ Cassandra
สำหรับโซลูชันแบบเรียลไทม์ PROS ตระหนักถึงความจำเป็นสำหรับ:
วิธีแสดงอาร์เรย์ใน php
- แคชแบบกระจายที่พร้อมใช้งานสูง
- ปรับขนาดได้อย่างง่ายดาย
- ด้วยสถาปัตยกรรมต้นแบบน้อย
- ด้วยการจำลองข้อมูลแบบเรียลไทม์แม้ในศูนย์ข้อมูล
- ที่สามารถจัดการการอ่านและเขียนแบบเรียลไทม์
PROS ประเมิน Cassandra เทียบกับ Oracle Berkeley DB, Oracle Coherence, Terracotta, Voldemort และ Redis Apache Cassandra อยู่ในอันดับต้น ๆ ได้อย่างง่ายดาย
PROS และ Cassandra
- PROS ใช้ Cassandra เป็นฐานข้อมูลแบบกระจายสำหรับเวลาแฝงต่ำบริการทรูพุตสูงที่จัดการกับปริมาณงานแบบเรียลไทม์ซึ่งประกอบด้วยการอัปเดตหลายร้อยครั้งต่อวินาทีและการอ่านหลายหมื่นครั้งต่อวินาที
- ตัวอย่างเช่นมีบริการแบบเรียลไทม์ที่คำนวณความพร้อมของสายการบินแบบไดนามิกโดยคำนึงถึงข้อมูลการควบคุมรายได้และระดับสินค้าคงคลังที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้หลายร้อยครั้งต่อวินาที บริการนี้ถูกสอบถามหลายพันครั้งต่อวินาทีซึ่งแปลเป็นการค้นหาข้อมูลนับหมื่นครั้ง ชั้นเก็บข้อมูลแบ็กเอนด์สำหรับบริการนี้คือ Cassandra ข้อเสนอ SaaS บางส่วนของพวกเขาใช้ Cassandra เป็นที่เก็บแบ็กเอนด์เพื่อจัดการการรวมกันของปริมาณงานแบทช์แบบเรียลไทม์และ Hadoop
- เมื่อพูดถึง Hadoop และ Cassandra พวกเขานำข้อมูลออกจาก Cassandra และใส่ลงใน Hadoop และเรียกใช้แบทช์และการวิเคราะห์จากนั้นก็กลับไปที่ Cassandra สิ่งนี้ทำได้จากการผสานรวม Hadoop ของ Cassandra
- งาน Hadoop ดึงข้อมูลออกจาก Cassandra ใช้การแปลงหรือวิเคราะห์เฉพาะงานและส่งข้อมูลกลับไปที่ Cassandra พวกเขาไม่ได้ใช้ Datastax (อย่างเป็นทางการของ Cassandra Maintainer) รุ่น Enterprise สำหรับการผสานรวมนี้เป็นเพียงการติดตั้ง Hadoop แบบโอเพนซอร์สกับ Cassandra
การสร้างแบบจำลองข้อมูลด้วย Cassandra:
เมื่อต้องการแทนที่ที่เก็บคีย์ - ค่าด้วยสิ่งที่มีความสามารถมากกว่าในการจำลองแบบเรียลไทม์และการกระจายข้อมูลการวิจัยเกี่ยวกับไดนาโมทฤษฎีบท CAP และแบบจำลองความสอดคล้องในที่สุดแสดงให้เห็นว่า Cassandra เหมาะกับโมเดลนี้มากทีเดียว เมื่อเราเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความสามารถในการสร้างแบบจำลองข้อมูลเราจะค่อยๆเปลี่ยนไปสู่การสลายข้อมูล
หากข้อมูลหนึ่งมาจากพื้นหลังฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่มีความหมายของกรดที่ชัดเจนต้องใช้เวลาในการทำความเข้าใจแบบจำลองความสอดคล้องในที่สุด
เข้าใจสถาปัตยกรรมของ Cassandra เป็นอย่างดีและสิ่งที่ทำภายใต้ประทุน ด้วย Cassandra 2.0 คุณจะได้รับธุรกรรมและทริกเกอร์ที่มีน้ำหนักเบา แต่ไม่เหมือนกับธุรกรรมฐานข้อมูลแบบเดิมที่อาจคุ้นเคย ตัวอย่างเช่นไม่มีข้อ จำกัด ของคีย์ต่างประเทศ - ต้องจัดการโดยแอปพลิเคชันของตัวเอง การทำความเข้าใจกรณีการใช้งานและรูปแบบการเข้าถึงข้อมูลอย่างชัดเจนก่อนที่จะสร้างแบบจำลองข้อมูลด้วย Cassandra และการอ่านเอกสารที่มีอยู่ทั้งหมดเป็นสิ่งจำเป็น
สรุป:
Apache Cassandra พัฒนาไปอย่างรวดเร็วและเรากำลังเรียนรู้และเข้าใจความสามารถของมันโดยเฉพาะในด้านการสร้างแบบจำลองข้อมูล เราเห็นว่าเป็นฐานข้อมูล NoSQL แบบกระจายซึ่งเป็นทางเลือกสำหรับบริการและโซลูชัน Big Data ของเรา
Edureka ให้ข้อมูลที่ครอบคลุม สำหรับผู้ที่ต้องการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล หลักสูตรนี้ครอบคลุมเทคนิค Hadoop, R และ Machine Learning ที่ครอบคลุมการศึกษา Data Science ที่สมบูรณ์ Edureka ยังให้ ที่ช่วยให้คุณเชี่ยวชาญฐานข้อมูล NoSQL หลักสูตรนี้ออกแบบมาเพื่อให้ความรู้และทักษะในการเป็นผู้เชี่ยวชาญของ Cassandra ที่ประสบความสำเร็จ