Le cloud computing est-il l'épine dorsale de la science des données

Le cloud computing est-il l'épine dorsale de la science des données

Horodatage: 13 septembre 2023 12:40 PM
Le cloud computing est-il l'épine dorsale de la science des données PlatoBlockchain Data Intelligence. Recherche verticale. Aï.

Les données sont partout et elles arrivent en grande quantité. Donner un sens à tout cela peut conduire à des découvertes étonnantes et à de meilleures décisions commerciales. Pourtant, pour ce faire, vous avez besoin d’outils puissants. C'est là que le cloud computing entre en vigueur. Cela vous aide à gérer et à utiliser efficacement les données, mais comment exactement ? Le cloud computing contribue à la science des données de diverses manières lorsque l'on examine de plus près son rôle.

Le rôle du cloud computing dans la science des données

Les data scientists utilisent le cloud computing pour plusieurs raisons. Avant tout, les data scientists utilisent le cloud computing pour le stockage. Ce domaine traite souvent des ensembles de données massifs, et les plateformes cloud offrent un stockage évolutif solutions. À leur tour, les data scientists peuvent héberger leurs données à distance plutôt que sur des serveurs ou des disques durs locaux.

« Le cloud computing vous permet de diminuer ou d'augmenter vos ressources sans remanier l'infrastructure existante. » 

Les analystes de données nécessitent également une puissance de calcul importante. Avec les services cloud, vous bénéficiez de capacités de traitement à la demande. Cela permet aux data scientists d’exécuter des algorithmes complexes sans posséder de machines puissantes.

De plus, de nombreux outils et plates-formes logicielles de science des données sont désormais basés sur le cloud. Cela signifie que les data scientists peuvent accéder aux outils les plus récents sans installer de logiciels lourds sur leurs appareils. Par conséquent, ils disposent toujours des ressources les plus récentes grâce au cloud computing. 

Enfin, à mesure que les projets de science des données se développent, les besoins en ressources fluctuent. C'est là que le cloud computing est utile. Il permet une mise à l’échelle facile, en augmentant ou en diminuant vos ressources selon les besoins. De plus, vous pouvez le faire sans remanier l’infrastructure existante.

Pourquoi le cloud computing est crucial dans la science des données

Les entreprises utilisent le cloud computing dans la science des données en raison de ses immenses avantages.

« Le cloud computing fournit des solutions évolutives pour la science des données. » 

Améliore les performances de l'entreprise

L’importance du cloud computing dans la science des données est similaire à la façon dont le monde utilise STEAM pour l’éducation. Tout comme les programmes STEAM fusionnent différentes disciplines pour former les étudiants à des problèmes du monde réel, le cloud computing fait de même avec la science des données. Il est confronté à des problèmes commerciaux et scientifiques complexes. 

Une étude de l'Université de Floride a révélé que Les programmes STEAM améliorent l'apprentissage des étudiants et les performances académiques. Ainsi, les solutions cloud améliorent les performances de l'entreprise grâce à l'efficacité opérationnelle et à une prise de décision rapide. 

Le cloud computing offrant des solutions évolutives pour la science des données, les entreprises traitent les ensembles de données plus efficacement et en tirent des informations plus rapidement. Ainsi, les data scientists peuvent optimiser leur processus décisionnel et améliorer les performances opérationnelles. 

Améliore la sécurité

Une autre raison pour laquelle le cloud computing est très important réside dans les mesures de sécurité qu’il offre. Les fournisseurs de cloud investissent massivement dans la cybersécurité, offrant une protection avancée contre les violations de données. Avec la quantité de données que les entreprises utilisent aujourd'hui, la sécurité est un aspect crucial lors de son stockage et de sa manipulation. Ainsi, les données analysées dans une entreprise sont à l’abri des menaces potentielles liées au cloud computing.

Malheureusement, la sécurité interne peut être coûteuse ou ne pas être une option pour certains data scientists. Par conséquent, les services cloud offrent une solution abordable et accessible à ceux qui ont besoin d’un moyen sécurisé pour sauvegarder leurs données.

Rentabilité

Les entreprises évitent de lourds investissements initiaux dans les infrastructures en utilisant les services cloud. Au lieu de cela, ils peuvent opter pour des modèles de paiement à l’utilisation, qui alignent plus étroitement les coûts sur l’utilisation réelle. 

De plus, vous pouvez économiser plus d’argent sans acheter ni entretenir d’équipement. La science des données moderne nécessite beaucoup de puissance de traitement, vous pouvez donc garder plus d'argent dans votre poche lorsque vous utilisez les services cloud.

« Les volumes mondiaux de données pourraient dépasser 180 zettaoctets d’ici 2025. » 

Augmente la capacité de données

Le cloud computing augmente considérablement la capacité de données. Pour ce faire, il stocke et traite de grands ensembles de données au-delà de ce que les solutions traditionnelles sur site peuvent gérer. Des volumes de données mondiaux sont attendus dépasser 180 zettaoctets dès 2025. 

Alors que ce montant continue de monter en flèche, le cloud offre un moyen efficace et rentable d'utiliser et d'analyser les informations. Le cloud rend possible cette quantité de stockage et d’analyse là où cela serait plus lourd et plus coûteux avec des systèmes internes.

Plateformes cloud clés pour la science des données

En tant que data scientist à la recherche d'un fournisseur de services cloud, considérez les plates-formes suivantes les plus populaires dans le domaine.

Amazon Web Services

AWS (Amazon Web Services) est une plateforme de pointe en matière de cloud computing. AWS propose une large suite d'outils pour la science des données, notamment Amazon Sagemaker pour l'apprentissage automatique, Redshift pour l'entreposage de données et EMR pour le traitement du Big Data. Son réseau mondial de centres de données garantit un accès rapide aux données et une évolutivité. C'est donc mieux pour vous, que vous soyez débutant ou professionnel expérimenté.

Google Cloud Platform

Google Cloud se distingue par ses capacités d'IA et d'apprentissage automatique. Il dispose d'outils tels que BigQuery pour l'analyse en temps réel et AutoML pour les utilisateurs sans expertise en apprentissage profond. Son intégration transparente avec d'autres services Google, ainsi que sa variété d'outils open source, en font un excellent outil de collaboration. Vous et votre équipe de data scientists pouvez travailler ensemble sur des projets, quel que soit le lieu.

Microsoft Azure

Azure de Microsoft est une excellente plate-forme pour son mélange de solutions conçues pour la science des données.

« Azure Machine Learning offre un processus simplifié pour créer, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique. » 

Avec Azure Databricks pour l’analyse du Big Data et Data Factory pour l’intégration des données, il fournit un écosystème bien conçu pour les initiatives basées sur les données.

Faire des progrès dans la science des données avec le cloud computing

Le cloud computing est un excellent outil pour gérer de gros volumes de données. Il vous aide à le stocker, à le gérer et à le comprendre de manière simple et efficace. Avec les différentes plateformes disponibles, il est possible de l'utiliser de manière plus efficace et productive. À mesure que vous continuez à produire et à utiliser davantage de données quotidiennement, le travail d’équipe entre la science des données et le cloud computing jouera un rôle important à l’avenir. L’utiliser pour comprendre les données vous aidera à faire des choix plus intelligents à l’avance.

Lire aussi Conseils pour choisir les bons exemples d’apprentissage automatique

Horodatage:

Plus de Technologie AIIOT