'
Ekspansi cepat data digital melalui komputer, seluler, video, media sosial, sensor digital, dll. Dikombinasikan dengan terobosan besar dalam daya pemrosesan berbiaya rendah, aplikasi database sumber terbuka, dan bandwidth yang lebih luas telah memicu minat besar di seluruh dunia bisnis di bidang ilmu Big Data yang sedang berkembang dan analitik.
Data besar dalam volume besar yang tidak terstruktur terlalu besar untuk dikelola dan dianalisis melalui metode tradisional. Banyaknya jumlah dan kecepatan data saat ini membuat penangkapan, pemfilteran, penyimpanan, dan analisis menjadi tantangan nyata. Produk-produk baru dikembangkan secara teratur untuk menangani hal ini yang membutuhkan rangkaian keterampilan dan keahlian baru. Ada kebutuhan yang semakin besar bagi individu yang dapat mengintegrasikan infrastruktur, platform, dan proses baru ke dalam organisasi serta mereka yang dapat membangun analitik dan algoritme baru yang mampu menciptakan kecerdasan luar biasa dengan nilai bisnis yang luar biasa. Untuk informasi lebih lanjut, baca posting blog kami di
Relevansi Ilmu Data di Berbagai Industri:
Ilmu Data & Analisis memiliki aplikasi di semua industri:
- perdagangan elektronik - Mesin personalisasi & rekomendasi yang meningkatkan penjualan.
- Periklanan - Penayangan iklan yang sangat bertarget dan waktu-nyata kepada konsumen.
- Media & Hiburan - Pengembangan konten yang disesuaikan yang memaksimalkan keterlibatan pengguna.
- Media sosial - Peningkatan 'kekakuan' situs, pertumbuhan pengguna, kemampuan untuk melacak tren yang cepat berubah berdasarkan sentimen konsumen.
- Layanan Keuangan –Praktik pinjaman yang dioptimalkan yang meminimalkan risiko dan penipuan.
- Farmasi / Bioinformatika - Penemuan obat yang lebih baik, perawatan yang lebih efektif untuk penyakit yang mengancam, peningkatan rekayasa genetika.
- Kesehatan - Skoring pasien medis yang lebih baik untuk risiko kesehatan serta antisipasi dan pencegahan dini penyakit.
- Kekuasaan / Energi - Kecerdasan jaringan cerdas, efisiensi penggunaan, penghematan energi, dan pengurangan waktu henti.
- Informasi keamanan - Deteksi dan pemantauan pencurian yang jauh lebih baik atas informasi dan aset perusahaan yang berharga.
Keterampilan Kunci Profesional Ilmu Data:
Domain Ilmu Data Membutuhkan Profesional yang:
- Memahami analitik data dan ilmu keputusan
- Menguasai IT
- Memiliki ketajaman bisnis yang kuat
- Memiliki kemampuan untuk berkomunikasi secara efektif dengan pengambil keputusan
Baca lebih lajut: Keterampilan inti yang dibutuhkan untuk menjadi Ilmuwan Data.
Teknologi Umum Terkait dengan Praktek Ilmu Data:
- Database
Oracle, SQL Server, Teradata
Cassandra, Hadoop, MapReduce, HBase
Kode seri fibonacci di Jawa
Aster, Greenplum, Netezza
- Bahasa
Ajax, C ++, CSS, HTML5, Java, JavaScript, Perl, Python, Scala
Sarang, Babi, Lucene, Mahout, Solr
- Statistik & Peramalan
Angoss, MATLAB, R, SAS, SPSS
ARCH, GARCH, SVAR, VAR, VEC, GAUSS
- Visualisasi data
QlikView, Spotfire, Tableau, yWorks, R
- BI & Pelaporan
BusinessObjects, Cognos, MicroStrategy
Apa Cassandra?
- Apache Cassandra adalah sistem manajemen basis data terdistribusi sumber terbuka yang dirancang untuk menangani sejumlah besar data di banyak server komoditas.
- Cassandra menyediakan ketersediaan tinggi tanpa satu titik kegagalan.
- Cassandra menawarkan dukungan yang kuat untuk cluster yang mencakup beberapa pusat data, dengan replikasi tanpa master asinkron yang memungkinkan operasi latensi rendah untuk semua klien.
Untuk informasi lebih lanjut, baca postingan blog kami di .
Bagaimana Ilmu Data memanfaatkan Cassandra?
Cassandra adalah & malu & malu database terdistribusi untuk latensi rendah, layanan throughput tinggi yang menangani beban kerja waktu nyata yang terdiri dari ratusan pembaruan per detik dan puluhan ribu pembacaan per detik.
Cassandra Kasus Penggunaan - PROS:
PROS adalah perusahaan perangkat lunak Big Data dengan analitik preskriptif dalam perangkat lunak mereka yang memfasilitasi pelanggan mereka untuk menganalisis data mereka dan mendapatkan wawasan serta panduan untuk mengoptimalkan manajemen harga, penjualan, dan pendapatan mereka.
Mereka memiliki layanan waktu nyata yang menghitung ketersediaan maskapai, secara dinamis dengan mempertimbangkan data kontrol pendapatan dan tingkat inventaris yang dapat berubah ratusan kali per detik.
Layanan ini ditanyai beberapa ribu kali per detik, yang berarti puluhan ribu pencarian data. Lapisan penyimpanan backend mereka untuk layanan ini adalah Cassandra.
Untuk solusi real-time mereka, PROS menyadari kebutuhan untuk:
- Cache terdistribusi yang sangat tersedia.
- Mudah diskalakan.
- Dengan arsitektur tanpa master.
- Dengan replikasi data yang hampir real time bahkan di seluruh pusat data.
- Itu dapat menangani pembacaan dan penulisan waktu nyata.
PROS mengevaluasi Cassandra terhadap Oracle Berkeley DB, Oracle Coherence, Terracotta, Voldemort dan Redis. Apache Cassandra dengan mudah menduduki puncak daftar.
PROS dan Cassandra
- PROS menggunakan Cassandra sebagai database terdistribusi untuk latensi rendah, layanan throughput tinggi yang menangani beban kerja waktu nyata yang terdiri dari ratusan pembaruan per detik dan puluhan ribu pembacaan per detik.
- Misalnya, mereka memiliki layanan waktu nyata yang menghitung ketersediaan maskapai secara dinamis dengan mempertimbangkan data kontrol pendapatan dan tingkat inventaris yang dapat berubah ratusan kali per detik. Layanan ini ditanyai beberapa ribu kali per detik, yang berarti puluhan ribu pencarian data. Lapisan penyimpanan backend mereka untuk layanan ini adalah Cassandra. Beberapa penawaran SaaS mereka menggunakan Cassandra sebagai penyimpanan backend untuk menangani kombinasi beban kerja batch real-time dan berbasis Hadoop.
- Berbicara tentang Hadoop dan Cassandra, mereka mengambil data dari Cassandra dan memasukkannya ke dalam Hadoop dan menjalankan batch dan analitik tentangnya, dan kemudian kembali ke Cassandra. Ini dicapai melalui integrasi Cassandra’s Hadoop.
- Pekerjaan Hadoop menarik data dari Cassandra, menerapkan transformasi atau analisis khusus pekerjaan dan mendorong data kembali ke Cassandra. Mereka tidak menggunakan edisi Datastax (Cassandra Maintainer resmi) Enterprise untuk integrasi ini hanya instalasi Hadoop open source dengan Cassandra.
Pemodelan Data dengan Cassandra:
Saat ingin mengganti penyimpanan nilai kunci dengan sesuatu yang lebih mampu pada replikasi waktu nyata dan distribusi data, penelitian tentang Dynamo, teorema CAP, dan model konsistensi akhirnya menunjukkan bahwa Cassandra sangat cocok dengan model ini. Saat seseorang mempelajari lebih lanjut tentang kemampuan pemodelan data, kami secara bertahap bergerak menuju penguraian data.
Jika seseorang berasal dari latar belakang database relasional dengan semantik ACID yang kuat, maka seseorang harus meluangkan waktu untuk memahami model konsistensi akhirnya.
tutorial informatica untuk pemula pdf free download
Memahami arsitektur Cassandra dengan baik dan apa yang dilakukannya di balik terpal. Dengan Cassandra 2.0 Anda mendapatkan transaksi dan pemicu ringan, tetapi mereka tidak sama dengan transaksi basis data tradisional yang mungkin sudah Anda kenal. Misalnya, tidak ada batasan kunci asing yang tersedia - itu harus ditangani oleh aplikasinya sendiri. Memahami kasus penggunaan dan pola akses data seseorang dengan jelas sebelum memodelkan data dengan Cassandra dan membaca semua dokumentasi yang tersedia adalah suatu keharusan.
Kesimpulan:
Apache Cassandra berkembang pesat dan kami mempelajari serta memahami kemampuannya - terutama di sisi pemodelan data. Kami melihatnya sebagai database NoSQL pilihan terdistribusi untuk layanan dan solusi Big Data kami.
Edureka memberikan yang komprehensif bagi mereka yang ingin menjadi ilmuwan data. Kursus ini mencakup berbagai Teknik Hadoop, R dan Machine Learning yang mencakup studi Ilmu Data lengkap. Edureka juga menyediakan yang membantu Anda menguasai database NoSQL. Kursus ini dirancang untuk memberikan pengetahuan dan keterampilan untuk menjadi ahli Cassandra yang sukses.