آیا محاسبات ابری ستون فقرات علم داده است

داده ها در همه جا وجود دارند و به مقدار زیاد می آیند. درک همه چیز می تواند به اکتشافات شگفت انگیز و تصمیمات تجاری بهتر منجر شود. با این حال، برای انجام این کار، به ابزارهای قدرتمندی نیاز دارید. اینجاست که رایانش ابری وارد عمل می شود. این به شما کمک می کند تا داده ها را به طور موثر مدیریت و استفاده کنید، اما دقیقا چگونه؟ رایانش ابری به روش‌های مختلف به علم داده کمک می‌کند، وقتی به نقش آن نگاه کنید.

نقش رایانش ابری در علم داده

دانشمندان داده به دلایل مختلفی از محاسبات ابری استفاده می کنند. اول از همه، دانشمندان داده از محاسبات ابری برای ذخیره سازی استفاده می کنند. این فیلد اغلب با مجموعه داده های عظیم و پلتفرم های ابری فضای ذخیره سازی مقیاس پذیر را فراهم می کنند راه حل ها به نوبه خود، دانشمندان داده می توانند داده های خود را به جای روی سرورهای محلی یا هارد دیسک، از راه دور نگهداری کنند.

"رایانش ابری به شما امکان می دهد منابع خود را بدون بازنگری اساسی زیرساخت های موجود کاهش یا افزایش دهید." 

تحلیلگران داده همچنین به قدرت محاسباتی قابل توجهی نیاز دارند. با خدمات ابری، قابلیت‌های پردازش درخواستی را دریافت می‌کنید. این به دانشمندان داده امکان می دهد تا الگوریتم های پیچیده را بدون داشتن ماشین آلات قدرتمند اجرا کنند.

علاوه بر این، بسیاری از ابزارهای علم داده و پلتفرم های نرم افزاری اکنون مبتنی بر ابر هستند. این بدان معناست که دانشمندان داده می توانند بدون نصب نرم افزارهای سنگین بر روی دستگاه های خود به آخرین ابزارها دسترسی داشته باشند. بنابراین، آنها همیشه به روزترین منابع را با رایانش ابری دارند. 

در نهایت، با رشد پروژه های علم داده، نیاز به منابع در نوسان است. اینجاست که رایانش ابری کمک می کند. این اجازه می دهد تا مقیاس بندی آسان، افزایش یا کاهش منابع خود را در صورت نیاز. به علاوه، می توانید این کار را بدون تعمیر اساسی زیرساخت های موجود انجام دهید.

چرا رایانش ابری در علم داده بسیار مهم است؟

کسب و کارها از محاسبات ابری در علم داده به دلیل مزایای بسیار زیاد آن استفاده می کنند.

محاسبات ابری راه حل های مقیاس پذیری را برای علم داده ارائه می دهد. 

عملکرد کسب و کار را افزایش می دهد

اهمیت رایانش ابری در علم داده مشابه نحوه استفاده جهان از STEAM برای آموزش است. مانند برنامه‌های STEAM رشته‌های مختلف را برای پرورش دانش‌آموزان برای مسائل دنیای واقعی ترکیب می‌کند، محاسبات ابری نیز همین کار را با علم داده انجام می‌دهد. با مشکلات پیچیده تجاری و علمی مواجه است. 

مطالعه ای توسط دانشگاه فلوریدا نشان داد که برنامه های STEAM یادگیری دانش آموزان را افزایش داد و عملکرد تحصیلی به همین ترتیب، راه حل های ابری عملکرد کسب و کار را از طریق کارایی عملیاتی و تصمیم گیری سریع افزایش می دهند. 

از آنجایی که رایانش ابری راه‌حل‌های مقیاس‌پذیری را برای علم داده ارائه می‌کند، کسب‌وکارها مجموعه داده‌ها را کارآمدتر پردازش می‌کنند و بینش را سریع‌تر به دست می‌آورند. بنابراین، دانشمندان داده ممکن است فرآیند تصمیم گیری خود را بهینه کرده و عملکرد عملیاتی را بهبود بخشند. 

امنیت را بهبود می بخشد

دلیل دیگری که محاسبات ابری بسیار مهم است، اقدامات امنیتی است که ارائه می کند. ارائه دهندگان ابر سرمایه گذاری زیادی در امنیت سایبری می کنند و محافظت پیشرفته ای را در برابر نقض داده ها ارائه می دهند. با حجم داده ای که امروزه کسب و کارها استفاده می کنند، امنیت یک جنبه حیاتی است هنگام نگهداری و جابجایی آن بنابراین، داده های تجزیه و تحلیل شده در یک شرکت از تهدیدات بالقوه محاسبات ابری در امان هستند.

متأسفانه، امنیت داخلی ممکن است برای برخی از دانشمندان داده گران باشد یا گزینه ای نباشد. بنابراین، خدمات ابری یک راه حل مقرون به صرفه و در دسترس برای کسانی که به یک راه امن برای پشتیبان گیری از داده های خود نیاز دارند، ارائه می دهد.

مقرون به صرفه بودن

کسب‌وکارها با استفاده از خدمات ابری از سرمایه‌گذاری‌های اولیه در زیرساخت‌ها طفره می‌روند. در عوض، آن‌ها می‌توانند مدل‌های پرداختی را انتخاب کنند که هزینه‌ها را بیشتر با استفاده واقعی هماهنگ می‌کند. 

علاوه بر این، می توانید بدون خرید یا نگهداری تجهیزات، پول بیشتری پس انداز کنید. علم داده مدرن به قدرت پردازش زیادی نیاز دارد، بنابراین می‌توانید هنگام استفاده از خدمات ابری پول بیشتری در جیب خود نگه دارید.

حجم داده های جهانی ممکن است تا سال 180 از 2025 زتابایت فراتر رود. 

ظرفیت داده را افزایش می دهد

رایانش ابری ظرفیت داده را به میزان قابل توجهی افزایش می دهد. این کار را با ذخیره و پردازش مجموعه داده های بزرگ فراتر از آنچه راه حل های داخلی سنتی می توانند انجام دهند، انجام می دهد. حجم داده های جهانی مورد انتظار است به بیش از 180 زتابایت توسط 2025. 

با ادامه افزایش این مقدار، ابر روشی کارآمد و مقرون به صرفه برای استفاده و تجزیه و تحلیل اطلاعات ارائه می دهد. ابر این مقدار ذخیره سازی و تجزیه و تحلیل را در جایی که با سیستم های داخلی دست و پا گیرتر و پرهزینه تر است ممکن می کند.

پلتفرم های ابری کلیدی برای علم داده

به عنوان یک دانشمند داده که به دنبال ارائه دهنده خدمات ابری است، پلتفرم های زیر را در نظر بگیرید که در این زمینه محبوب هستند.

آمازون خدمات وب

AWS (سرویس وب آمازون) یک پلتفرم برتر در رایانش ابری است. AWS مجموعه بزرگی از ابزارها را برای علم داده ارائه می دهد، از جمله Amazon Sagemaker برای یادگیری ماشین، Redshift برای انبار داده و EMR برای پردازش داده های بزرگ. شبکه جهانی مراکز داده آن دسترسی سریع و مقیاس پذیری داده را تضمین می کند. بنابراین، چه یک مبتدی یا یک حرفه ای با تجربه، برای شما بهترین است.

Google Cloud Platform

Google Cloud به دلیل قابلیت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی خود متمایز است. دارای ابزارهایی مانند BigQuery برای تجزیه و تحلیل بلادرنگ و AutoML برای کاربران بدون تخصص یادگیری عمیق. ادغام یکپارچه آن با سایر خدمات Google - همراه با انواع ابزارهای منبع باز - آن را برای همکاری عالی می کند. شما و تیمتان از دانشمندان داده می‌توانید بدون توجه به مکان، روی پروژه‌ها با هم کار کنید.

مایکروسافت لاورو

Azure مایکروسافت یک پلت فرم عالی برای ترکیبی از راه حل های ساخته شده برای علم داده است.

یادگیری ماشینی Azure یک فرآیند ساده برای ساخت، آموزش و استقرار مدل های یادگیری ماشین ارائه می دهد. 

با Azure Databricks برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و Data Factory برای یکپارچه سازی داده ها، اکوسیستم خوبی برای ابتکارات مبتنی بر داده فراهم می کند.

ایجاد جهش در علم داده با رایانش ابری

رایانش ابری ابزاری عالی برای مدیریت حجم زیاد داده است. به شما کمک می کند آن را به سادگی و به طور موثر ذخیره، مدیریت و درک کنید. با پلتفرم های مختلف موجود، امکان استفاده کارآمدتر و کارآمدتر از آن وجود دارد. همانطور که به ساخت و استفاده از داده های بیشتر روزانه ادامه می دهید، کار تیمی بین علم داده و محاسبات ابری نقش مهمی در آینده ایفا خواهد کرد. استفاده از آن برای درک داده ها به شما کمک می کند تا انتخاب های هوشمندانه تری داشته باشید.

همچنین خواندن نکاتی برای انتخاب نمونه های یادگیری ماشینی مناسب

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. خودرو / خودروهای الکتریکی، کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• ChartPrime. بازی معاملاتی خود را با ChartPrime ارتقا دهید. دسترسی به اینجا.
• BlockOffsets. نوسازی مالکیت افست زیست محیطی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.aiiottalk.com/cloud-computing-the-backbone-of-data-science/