¿Es la computación en la nube la columna vertebral de la ciencia de datos?

¿Es la computación en la nube la columna vertebral de la ciencia de datos?

Marca de tiempo: 13 de septiembre de 2023 12:40 p.m.
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Los datos están en todas partes y vienen en grandes cantidades. Darle sentido a todo esto puede conducir a descubrimientos sorprendentes y mejores decisiones comerciales. Sin embargo, para hacer esto, se necesitan herramientas poderosas. Ahí es donde entra en vigor la computación en la nube. Le ayuda a gestionar y utilizar los datos de forma eficaz, pero ¿cómo exactamente? La computación en la nube ayuda con la ciencia de datos de varias maneras cuando se analiza más profundamente su función.

El papel de la computación en la nube en la ciencia de datos

Los científicos de datos utilizan la computación en la nube por varias razones. En primer lugar, los científicos de datos utilizan la computación en la nube para el almacenamiento. Este campo a menudo se ocupa de conjuntos de datos masivos y Las plataformas en la nube proporcionan almacenamiento escalable. soluciones. A su vez, los científicos de datos pueden almacenar sus datos de forma remota en lugar de hacerlo en servidores o discos duros locales.

"La computación en la nube le permite disminuir o aumentar sus recursos sin necesidad de revisar la infraestructura existente". 

Los analistas de datos también requieren una potencia computacional significativa. Con los servicios en la nube, obtiene capacidades de procesamiento bajo demanda. Esto permite a los científicos de datos ejecutar algoritmos complejos sin poseer maquinaria poderosa.

Además, muchas herramientas de ciencia de datos y plataformas de software ahora están basadas en la nube. Esto significa que los científicos de datos pueden acceder a las herramientas más recientes sin instalar software pesado en sus dispositivos. Por ello, siempre cuentan con los recursos más actualizados en materia de computación en la nube. 

Por último, a medida que crecen los proyectos de ciencia de datos, la necesidad de recursos fluctúa. Ahí es donde ayuda la computación en la nube. Permite escalar fácilmente, aumentar o disminuir sus recursos según sea necesario. Además, puede hacerlo sin necesidad de revisar la infraestructura existente.

Por qué la computación en la nube es crucial en la ciencia de datos

Las empresas utilizan la computación en la nube en la ciencia de datos debido a sus inmensos beneficios.

"La computación en la nube proporciona soluciones escalables para la ciencia de datos". 

Mejora el rendimiento empresarial

La importancia de la computación en la nube en la ciencia de datos es similar a cómo el mundo utiliza STEAM para la educación. Al igual que los programas STEAM fusionan diferentes disciplinas para preparar a los estudiantes para problemas del mundo real, la computación en la nube hace lo mismo con la ciencia de datos. Se enfrenta a complejos problemas empresariales y científicos. 

Un estudio de la Universidad de Florida encontró que Los programas STEAM mejoraron el aprendizaje de los estudiantes y rendimiento académico. De esta manera, las soluciones en la nube aumentan el rendimiento empresarial a través de eficiencias operativas y una rápida toma de decisiones. 

Dado que la computación en la nube proporciona soluciones escalables para la ciencia de datos, las empresas procesan conjuntos de datos de manera más eficiente y obtienen información más rápidamente. Por tanto, los científicos de datos pueden optimizar su proceso de toma de decisiones y mejorar el rendimiento operativo. 

Mejora la seguridad

Otra razón por la que la computación en la nube es tan importante son las medidas de seguridad que proporciona. Los proveedores de la nube invierten mucho en ciberseguridad y ofrecen protección avanzada contra las filtraciones de datos. Con la cantidad de datos que las empresas utilizan hoy en día, la seguridad es un aspecto crucial al almacenarlo y manipularlo. Por tanto, los datos analizados en una empresa están a salvo de posibles amenazas con la computación en la nube.

Desafortunadamente, la seguridad interna puede ser costosa o no ser una opción para algunos científicos de datos. Por lo tanto, los servicios en la nube ofrecen una solución asequible y accesible para quienes necesitan una forma segura de realizar copias de seguridad de sus datos.

Rentabilidad

Las empresas evitan fuertes inversiones iniciales en infraestructura utilizando servicios en la nube. En su lugar, pueden optar por modelos de pago por uso, que alinean más estrechamente los costos con el uso real. 

Además, puede ahorrar más dinero sin comprar ni mantener equipos. La ciencia de datos moderna requiere mucha potencia de procesamiento, por lo que puedes guardar más dinero en tu bolsillo cuando utilizas los servicios en la nube.

"Los volúmenes de datos globales pueden superar los 180 zettabytes para 2025". 

Amplía la capacidad de datos

La computación en la nube aumenta significativamente la capacidad de datos. Para ello, almacena y procesa grandes conjuntos de datos más allá de lo que pueden manejar las soluciones locales tradicionales. Se esperan volúmenes de datos globales exceder los 180 zettabytes por 2025. 

A medida que esta cantidad sigue aumentando, la nube ofrece una forma eficiente y rentable de utilizar y analizar la información. La nube hace posible esta cantidad de almacenamiento y análisis donde sería más engorroso y costoso con sistemas internos.

Plataformas clave en la nube para la ciencia de datos

Como científico de datos que busca un proveedor de servicios en la nube, considere las siguientes plataformas más populares en el campo.

Amazon Web Services

AWS (Amazon Web Services) es una plataforma líder en computación en la nube. AWS ofrece un gran conjunto de herramientas para la ciencia de datos, incluido Amazon Sagemaker para aprendizaje automático, Redshift para almacenamiento de datos y EMR para procesamiento de big data. Su red global de centros de datos garantiza un rápido acceso a los datos y escalabilidad. Por lo tanto, es mejor para usted, ya sea un principiante o un profesional experimentado.

Google Cloud Platform

Google Cloud destaca por sus capacidades de IA y aprendizaje automático. Tiene herramientas como BigQuery para análisis en tiempo real y AutoML para usuarios sin experiencia en aprendizaje profundo. Su perfecta integración con otros servicios de Google, junto con su variedad de herramientas de código abierto, lo hacen excelente para la colaboración. Usted y su equipo de científicos de datos pueden trabajar juntos en proyectos, sin importar la ubicación.

microsoft Azure

Azure de Microsoft es una plataforma excelente por su combinación de soluciones diseñadas para la ciencia de datos.

"Azure Machine Learning ofrece un proceso simplificado para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático". 

Con Azure Databricks para análisis de big data y Data Factory para integración de datos, proporciona un ecosistema bien diseñado para iniciativas basadas en datos.

Avances en la ciencia de datos con la computación en la nube

La computación en la nube es una excelente herramienta para manejar grandes volúmenes de datos. Le ayuda a almacenarlo, gestionarlo y comprenderlo de forma sencilla y eficaz. Con las diversas plataformas disponibles, es posible utilizarlo de manera más eficiente y productiva. A medida que siga generando y utilizando más datos a diario, el trabajo en equipo entre la ciencia de datos y la computación en la nube desempeñará un papel importante en el futuro. Usarlo para comprender los datos le ayudará a tomar decisiones más inteligentes en el futuro.

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