האם מחשוב ענן הוא עמוד השדרה של מדעי הנתונים

הנתונים נמצאים בכל מקום, והם מגיעים בכמויות גדולות. היגיון בכל זה יכול להוביל לתגליות מדהימות ולהחלטות עסקיות טובות יותר. עם זאת, כדי לעשות זאת, אתה צריך כלים רבי עוצמה. זה המקום שבו מחשוב ענן נכנס לתוקף. זה עוזר לך לנהל ולהשתמש בנתונים ביעילות, אבל איך בדיוק? מחשוב ענן מסייע במדעי הנתונים בדרכים שונות כאשר אתה מסתכל לעומק על תפקידו.

תפקידו של מחשוב ענן במדעי הנתונים

מדעני נתונים משתמשים במחשוב ענן מכמה סיבות. בראש ובראשונה, מדעני נתונים משתמשים במחשוב ענן לאחסון. תחום זה עוסק לעתים קרובות במערכי נתונים מסיביים, ו פלטפורמות ענן מספקות אחסון ניתן להרחבה פתרונות. בתורם, מדעני נתונים יכולים לשכן את הנתונים שלהם מרחוק במקום בשרתים מקומיים או בכוננים קשיחים.

"מחשוב ענן מאפשר לך להקטין או להגדיל את המשאבים שלך מבלי לשנות את התשתית הקיימת." 

מנתחי נתונים דורשים גם כוח חישוב משמעותי. עם שירותי ענן, אתה מקבל יכולות עיבוד לפי דרישה. זה מאפשר למדעני נתונים להפעיל אלגוריתמים מורכבים מבלי להחזיק במכונות עוצמתיות.

בנוסף, כלים רבים למדעי נתונים ופלטפורמות תוכנה מבוססות כעת על ענן. המשמעות היא שמדעני נתונים יכולים לגשת לכלים העדכניים ביותר מבלי להתקין תוכנה כבדה על המכשירים שלהם. לכן, תמיד יש להם את המשאבים המעודכנים ביותר עם מחשוב ענן. 

לבסוף, ככל שפרויקטי מדעי הנתונים גדלים, הצורך במשאבים משתנה. זה המקום שבו מחשוב ענן מסייע. זה מאפשר קנה מידה קל, הגדלה או הקטנה של המשאבים שלך לפי הצורך. בנוסף, אתה יכול לעשות זאת מבלי לשנות את התשתית הקיימת.

מדוע מחשוב ענן הוא חיוני במדעי הנתונים

עסקים משתמשים במחשוב ענן במדעי הנתונים בגלל היתרונות העצומים שלו.

"מחשוב ענן מספק פתרונות ניתנים להרחבה עבור מדעי הנתונים." 

משפר את הביצועים העסקיים

החשיבות של מחשוב ענן במדעי הנתונים דומה לאופן שבו העולם משתמש ב-STEAM לחינוך. כמו שתוכניות STEAM ממזגות דיסציפלינות שונות כדי לטפח תלמידים לבעיות בעולם האמיתי, מחשוב ענן עושה את אותו הדבר עם מדעי הנתונים. הוא מתמודד עם בעיות עסקיות ומדעיות מורכבות. 

מחקר של אוניברסיטת פלורידה מצא את זה תוכניות STEAM שיפרו את הלמידה של התלמידים וביצועים אקדמיים. כמו כן, פתרונות ענן משפרים את הביצועים העסקיים באמצעות יעילות תפעולית וקבלת החלטות מהירה. 

מכיוון שמחשוב ענן מספק פתרונות ניתנים להרחבה עבור מדעי הנתונים, עסקים מעבדים מערכי נתונים בצורה יעילה יותר ומפיקים תובנות מהר יותר. לכן, מדעני נתונים עשויים לייעל את תהליך קבלת ההחלטות שלהם ולשפר את הביצועים התפעוליים. 

משפר את האבטחה

סיבה נוספת למחשוב ענן חשוב מאוד היא אמצעי האבטחה שהוא מספק. ספקי ענן משקיעים רבות באבטחת סייבר, ומציעים הגנה מתקדמת מפני פרצות מידע. עם כמות הנתונים שעסקים משתמשים בהם כיום, ביטחון הוא היבט מכריע בעת אחסון וטיפול בו. לכן, נתונים המנותחים בחברה בטוחים מאיומים פוטנציאליים באמצעות מחשוב ענן.

למרבה הצער, אבטחה פנימית עשויה להיות יקרה או לא אופציה עבור מדעני נתונים מסוימים. לכן, שירותי ענן מציעים פתרון זול ונגיש עבור אלה הזקוקים לדרך מאובטחת לגבות את הנתונים שלהם.

עלות תועלת

עסקים מתחמקים מהשקעות כבדות מראש בתשתיות באמצעות שירותי ענן. במקום זאת, הם יכולים לבחור בדגמי תשלום לפי נסיעה, אשר מתאימים את העלויות בצורה הדוקה יותר לשימוש בפועל. 

בנוסף, אתה יכול לחסוך יותר כסף מבלי לקנות או לתחזק ציוד. מדעי הנתונים המודרניים דורשים כוח עיבוד רב, כך שתוכל להחזיק יותר כסף בכיס בעת שימוש בשירותי ענן.

"נפחי הנתונים הגלובאליים עשויים לעלות על 180 זטה-בייט עד 2025." 

מרחיב את קיבולת הנתונים

מחשוב ענן מגביר משמעותית את קיבולת הנתונים. הוא עושה זאת על ידי אחסון ועיבוד מערכי נתונים גדולים מעבר למה שפתרונות מקומיים מסורתיים יכולים להתמודד. צפויים נפחי נתונים גלובליים לעלות על 180 זטה-בייט על ידי 2025. 

בעוד כמות זו ממשיכה להמריא, הענן מציע דרך יעילה וחסכונית להשתמש במידע ולנתח אותו. הענן מאפשר את כמות האחסון והניתוח הזו אפשריים במקום שבו זה יהיה מסורבל ויקר יותר עם מערכות פנימיות.

פלטפורמות ענן מרכזיות למדעי הנתונים

כמדען נתונים שמחפש ספק שירותי ענן, שקול את הפלטפורמות הבאות הפופולריות ביותר בתחום.

אמזון שירותי אינטרנט

AWS (Amazon Web Services) היא פלטפורמה מובילה בתחום מחשוב ענן. AWS מציעה חבילה גדולה של כלים למדעי הנתונים, כולל Amazon Sagemaker ללמידת מכונה, Redshift לאחסון נתונים ו-EMR לעיבוד נתונים גדולים. רשת מרכזי הנתונים הגלובלית שלה מבטיחה גישה מהירה לנתונים ומדרגיות. לכן, זה הכי מתאים לך, בין אם אתה מתחיל או מקצוען מנוסה.

פלטפורמת Google Cloud

Google Cloud בולט ביכולות הבינה המלאכותית ולמידת המכונה שלו. יש לו כלים כמו BigQuery לניתוח בזמן אמת ו-AutoML למשתמשים ללא מומחיות למידה עמוקה. האינטגרציה החלקה שלו עם שירותי גוגל אחרים - יחד עם מגוון כלי הקוד הפתוח - הופכים אותו למצוין לשיתוף פעולה. אתה וצוות מדעני הנתונים שלך יכולים לעבוד על פרויקטים יחד, לא משנה המיקום.

Microsoft Azure

Azure של מיקרוסופט היא פלטפורמה מצוינת לשילוב הפתרונות שלה המיועדים למדעי הנתונים.

"Azure Machine Learning מציע תהליך פשוט לבנייה, הדרכה ופריסה של מודלים של למידת מכונה." 

עם Azure Databricks לניתוח ביג דאטה ו-Data Factory לשילוב נתונים, הוא מספק מערכת אקולוגית עשויה היטב ליוזמות מונעות נתונים.

ביצוע קפיצת מדרגה במדעי הנתונים בעזרת מחשוב ענן

מחשוב ענן הוא כלי מצוין לטיפול בכמויות גדולות של נתונים. זה עוזר לך לאחסן, לנהל ולהבין אותו בפשטות וביעילות. עם הפלטפורמות השונות הזמינות, אפשר להשתמש בה בצורה יעילה ופרודוקטיבית יותר. ככל שתמשיך לייצר ולהשתמש יותר בנתונים מדי יום, עבודת הצוות בין מדעי הנתונים למחשוב ענן תמלא תפקיד גדול בעתיד. השימוש בו כדי להבין נתונים יעזור לך לעשות בחירות חכמות יותר קדימה.

קרא גם טיפים לבחירת הדוגמאות הנכונות ללימוד מכונה

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. רכב / רכבים חשמליים, פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• ChartPrime. הרם את משחק המסחר שלך עם ChartPrime. גישה כאן.
• BlockOffsets. מודרניזציה של בעלות על קיזוז סביבתי. גישה כאן.
• מקור: https://www.aiiottalk.com/cloud-computing-the-backbone-of-data-science/