Kas pilvandmetöötlus on andmeteaduse selgroog

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

Kas pilvandmetöötlus on andmeteaduse PlatoBlockchaini andmeluure selgroog. Vertikaalne otsing. Ai.

Andmeid on kõikjal ja neid tuleb suurtes kogustes. Selle kõige mõtestamine võib viia hämmastavate avastuste ja paremate äriotsusteni. Kuid selleks vajate võimsaid tööriistu. Seal hakkab kehtima pilvandmetöötlus. See aitab teil andmeid tõhusalt hallata ja kasutada, aga kuidas täpselt? Pilvandmetöötlus aitab andmeteadust mitmel viisil, kui vaatate selle rolli sügavamalt.

Pilvandmetöötluse roll andmeteaduses

Andmeteadlased kasutavad pilvandmetöötlust mitmel põhjusel. Eelkõige kasutavad andmeteadlased salvestamiseks pilvandmetöötlust. See väli käsitleb sageli suuri andmekogumeid ja pilveplatvormid pakuvad skaleeritavat salvestusruumi lahendusi. Andmeteadlased saavad omakorda hoida oma andmeid eemalt kohalike serverite või kõvaketaste asemel.

"Pilvandmetöötlus võimaldab teil oma ressursse vähendada või suurendada ilma olemasolevat infrastruktuuri uuendamata."

Andmeanalüütikud vajavad ka märkimisväärset arvutusvõimsust. Pilveteenustega saate nõudmisel töötlemise võimalused. See võimaldab andmeteadlastel käitada keerulisi algoritme ilma võimsaid masinaid omamata.

Lisaks on paljud andmeteaduse tööriistad ja tarkvaraplatvormid nüüd pilvepõhised. See tähendab, et andmeteadlased pääsevad juurde uusimatele tööriistadele ilma rasket tarkvara oma seadmetesse installimata. Seetõttu on neil pilvandmetöötluse puhul alati kõige ajakohasemad ressursid.

Lõpuks, kui andmeteaduse projektid kasvavad, muutub vajadus ressursside järele. Siin aitab pilvandmetöötlus. See võimaldab ressursse hõlpsalt skaleerida, vajadusel suurendada või vähendada. Lisaks saate seda teha ilma olemasolevat infrastruktuuri kapitaalremondita.

Miks on pilvandmetöötlus andmeteaduses ülioluline?

Ettevõtted kasutavad pilvandmetöötlust andmeteaduses selle tohutute eeliste tõttu.

"Pilvandmetöötlus pakub andmeteaduse jaoks skaleeritavaid lahendusi."

Parandab äritegevuse tulemuslikkust

Pilvandmetöötluse tähtsus andmeteaduses on sarnane sellega, kuidas maailm kasutab STEAMi hariduses. Nagu STEAM-programmid ühendavad erinevaid erialasid, et arendada õpilasi reaalsete probleemide lahendamiseks, teeb pilvandmetöötlus sama andmeteadusega. See seisab silmitsi keerukate äri- ja teadusprobleemidega.

Florida ülikooli uuring leidis, et STEAM-programmid parandasid õpilaste õppimist ja akadeemiline tulemuslikkus. Samamoodi suurendavad pilvelahendused äritegevuse tõhusust ja kiiret otsuste langetamist.

Kuna pilvandmetöötlus pakub andmeteaduse jaoks skaleeritavaid lahendusi, töötlevad ettevõtted andmekogumeid tõhusamalt ja saavad kiiremini teadmisi. Seetõttu võivad andmeteadlased optimeerida oma otsustusprotsessi ja parandada tegevust.

Parandab turvalisust

Teine põhjus, miks pilvandmetöötlus on väga oluline, on selle pakutavad turvameetmed. Pilveteenuse pakkujad investeerivad palju küberturvalisusesse, pakkudes täiustatud kaitset andmetega seotud rikkumiste eest. Kuna ettevõtted praegu kasutavad palju andmeid, turvalisus on ülioluline aspekt selle hoidmisel ja käsitsemisel. Seetõttu on ettevõttes analüüsitavad andmed pilvandmetöötlusega seotud võimalike ohtude eest kaitstud.

Kahjuks võib ettevõttesisene turvalisus mõne andmeteadlase jaoks olla kallis või mitte. Seetõttu pakuvad pilveteenused taskukohase ja ligipääsetava lahenduse neile, kes vajavad turvalist viisi oma andmete varundamiseks.

Kulutõhususe

Ettevõtted väldivad pilveteenuseid kasutades suuri esialgseid investeeringuid infrastruktuuri. Selle asemel võivad nad valida väljamaksega mudelid, mis joondavad kulud paremini tegeliku kasutusega.

Lisaks saate säästa rohkem raha ilma seadmeid ostmata või hooldamata. Kaasaegne andmeteadus nõuab palju töötlemisvõimsust, nii et saate pilveteenuste kasutamisel rohkem raha taskus hoida.

"Globaalsed andmemahud võivad 180. aastaks ületada 2025 zetabaiti."

Laiendab andmemahtu

Pilvandmetöötlus suurendab oluliselt andmemahtu. See teeb seda, salvestades ja töötledes suuri andmekogumeid, mis on suuremad kui traditsioonilised kohapealsed lahendused. Oodatakse globaalseid andmemahtusid ületada 180 zetabaiti poolt 2025.

Kuna see summa kasvab jätkuvalt, pakub pilv tõhusat ja kulutõhusat viisi teabe kasutamiseks ja analüüsimiseks. Pilv teeb sellise salvestusmahu ja analüüsi võimalikuks seal, kus see oleks majasiseste süsteemide puhul tülikam ja kulukam.

Andmeteaduse peamised pilveplatvormid

Andmeteadlasena, kes otsib pilveteenuse pakkujat, kaaluge järgmisi platvorme, mis on selles valdkonnas kõige populaarsemad.

Amazon Web Services

AWS (Amazon Web Services) on pilvandmetöötluse tippplatvorm. AWS pakub suurt hulka andmeteaduse jaoks mõeldud tööriistu, sealhulgas Amazon Sagemaker masinõppe jaoks, Redshift andmehoidla jaoks ja EMR suurandmete töötlemiseks. Selle ülemaailmne andmekeskuste võrk tagab kiire juurdepääsu andmetele ja mastaapsuse. Seetõttu sobib see teile kõige paremini, olenemata sellest, kas olete algaja või kogenud professionaal.

Google Cloud Platform

Google Cloud paistab silma oma tehisintellekti ja masinõppe võimaluste poolest. Sellel on tööriistad, nagu BigQuery reaalajas analüüsimiseks ja AutoML kasutajatele, kellel pole sügavaid õppimisoskusi. Selle sujuv integreerimine teiste Google'i teenustega koos mitmesuguste avatud lähtekoodiga tööriistadega muudab selle koostööks suurepäraseks. Teie ja teie andmeteadlaste meeskond saate koos projektidega töötada, olenemata asukohast.

Microsoft Azure

Microsofti Azure on suurepärane platvorm andmeteaduse jaoks loodud lahenduste segu jaoks.

"Azure'i masinõpe pakub masinõppemudelite loomiseks, koolitamiseks ja juurutamiseks lihtsustatud protsessi."

Azure Databricks suurandmete analüüsi jaoks ja Data Factory andmete integreerimiseks pakuvad andmepõhiste algatuste jaoks hästi loodud ökosüsteemi.

Hüppe tegemine andmeteaduses pilvandmetöötlusega

Pilvandmetöötlus on suurepärane tööriist suurte andmemahtude haldamiseks. See aitab teil seda lihtsalt ja tõhusalt salvestada, hallata ja mõista. Erinevate saadaolevate platvormide abil on võimalik seda tõhusamalt ja produktiivsemalt kasutada. Kui muudate ja kasutate iga päev rohkem andmeid, mängib andmeteaduse ja pilvandmetöötluse vaheline meeskonnatöö tulevikus suurt rolli. Selle kasutamine andmete mõistmiseks aitab teil teha targemaid valikuid.

Loe edasi Näpunäiteid õigete masinõppe näidete valimiseks