クラウド コンピューティングはデータ サイエンスの根幹ですか

データはどこにでもあり、大量に存在します。 すべてを理解することで、驚くべき発見やより良いビジネス上の意思決定につながる可能性があります。 ただし、これを行うには強力なツールが必要です。 そこでクラウド コンピューティングが効果を発揮します。 データを効果的に管理して使用するのに役立ちますが、具体的にはどうすればよいでしょうか? クラウド コンピューティングの役割を詳しく見てみると、クラウド コンピューティングはさまざまな方法でデータ サイエンスに役立ちます。

データサイエンスにおけるクラウドコンピューティングの役割

データ サイエンティストがクラウド コンピューティングを使用する理由はいくつかあります。 何よりもまず、データ サイエンティストはストレージにクラウド コンピューティングを使用します。 この分野は大規模なデータセットを扱うことが多く、 クラウド プラットフォームはスケーラブルなストレージを提供します ソリューション。 その結果、データ サイエンティストは、ローカル サーバーやハード ドライブではなく、リモートにデータを保管できるようになります。

「クラウド コンピューティングにより、既存のインフラストラクチャを全面的に見直すことなく、リソースを増減できます。」 

データ アナリストには、かなりの計算能力も必要です。 クラウド サービスを使用すると、オンデマンドの処理機能が得られます。 これにより、データ サイエンティストは強力な機械を所有せずに複雑なアルゴリズムを実行できるようになります。

さらに、多くのデータ サイエンス ツールやソフトウェア プラットフォームは現在クラウドベースになっています。 これは、データ サイエンティストがデバイスに重いソフトウェアをインストールしなくても、最新のツールにアクセスできることを意味します。 したがって、クラウド コンピューティングを使用して常に最新のリソースを利用できます。 

最後に、データ サイエンス プロジェクトが成長するにつれて、リソースの必要性も変動します。 そこでクラウド コンピューティングが役立ちます。 これにより、必要に応じてリソースを簡単に拡張したり、増減したりすることができます。 さらに、既存のインフラストラクチャを全面的に改修することなくこれを行うことができます。

データ サイエンスにおいてクラウド コンピューティングが重要な理由

企業は、その計り知れないメリットのために、データ サイエンスにクラウド コンピューティングを使用しています。

「クラウド コンピューティングは、データ サイエンスにスケーラブルなソリューションを提供します。」 

ビジネスパフォーマンスの向上

データ サイエンスにおけるクラウド コンピューティングの重要性は、世界が教育に STEAM を使用する方法と似ています。 STEAM プログラムがさまざまな分野を融合して現実世界の問題に対処できる生徒を育成するのと同様に、クラウド コンピューティングはデータ サイエンスでも同じことを行います。 複雑なビジネス上および科学的な問題に直面します。 

フロリダ大学の研究によると、 STEAM プログラムは生徒の学習を強化します そして学業成績。 同様に、クラウド ソリューションも運用効率と迅速な意思決定を通じてビジネス パフォーマンスを向上させます。 

クラウド コンピューティングはデータ サイエンスにスケーラブルなソリューションを提供するため、企業はデータセットをより効率的に処理し、より迅速に洞察を導き出すことができます。 したがって、データ サイエンティストは意思決定プロセスを最適化し、運用パフォーマンスを向上させることができます。 

セキュリティを向上

クラウド コンピューティングが非常に重要であるもう XNUMX つの理由は、クラウド コンピューティングが提供するセキュリティ対策です。 クラウド プロバイダーはサイバーセキュリティに多額の投資を行っており、データ侵害に対する高度な保護を提供しています。 今日企業が使用するデータ量に応じて、 セキュリティは重要な側面です 保管および取り扱いの際に。 したがって、企業内で分析されたデータは、クラウド コンピューティングの潜在的な脅威から安全に保たれます。

残念ながら、一部のデータ サイエンティストにとって、社内セキュリティは高価であるか、選択肢にない場合があります。 したがって、クラウド サービスは、データを安全にバックアップする方法を必要とする人にとって、手頃な価格でアクセスしやすいソリューションを提供します。

費用対効果

企業はクラウド サービスを使用して、インフラストラクチャへの多額の先行投資を回避します。 代わりに、コストを実際の使用量に合わせて調整する従量課金制モデルを選択できます。 

さらに、機器の購入やメンテナンスを行わなくても、より多くの費用を節約できます。 現代のデータ サイエンスには多くの処理能力が必要なので、クラウド サービスを使用すると、より多くのお金をポケットに入れることができます。

「世界のデータ量は 180 年までに 2025 ゼタバイトを超える可能性があります。」 

データ容量を拡張

クラウド コンピューティングにより、データ容量が大幅に増加します。 これは、従来のオンプレミス ソリューションが処理できる量を超える大規模なデータセットを保存および処理することによって実現されます。 世界的なデータ量が予想される 180ゼタバイトを超える 2025によります。 

この量が急増する中、クラウドは情報を効率的かつコスト効率よく使用および分析する方法を提供します。 社内システムではより煩雑でコストがかかるであろうこの量のストレージと分析が、クラウドによって可能になります。

データ サイエンスのための主要なクラウド プラットフォーム

クラウド サービス プロバイダーを探しているデータ サイエンティストは、この分野で最も人気のある次のプラットフォームを検討してください。

Amazon Webサービス

AWS (アマゾン ウェブ サービス) は、クラウド コンピューティングのトップ プラットフォームです。 AWS は、機械学習用の Amazon Sagemaker、データウェアハウジング用の Redshift、ビッグデータ処理用の EMR など、データサイエンス用の大規模なツールスイートを提供しています。 データセンターのグローバル ネットワークにより、高速なデータ アクセスと拡張性が保証されます。 したがって、初心者でも経験豊富なプロフェッショナルでも、これが最適です。

Google Cloud Platform

Google Cloud は、AI と機械学習の機能で際立っています。 リアルタイム分析用の BigQuery やディープラーニングの専門知識を持たないユーザー向けの AutoML などのツールが備わっています。 他の Google サービスとのシームレスな統合と、さまざまなオープンソース ツールにより、コラボレーションに優れています。 あなたとデータ サイエンティストのチームは、場所に関係なく、一緒にプロジェクトに取り組むことができます。

Microsoft Azure

Microsoft の Azure は、データ サイエンス向けに作成されたソリューションを組み合わせた優れたプラットフォームです。

「Azure Machine Learning は、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイのための簡素化されたプロセスを提供します。」 

ビッグ データ分析用の Azure Databricks とデータ統合用の Data Factory を使用して、データ駆動型の取り組みのための優れたエコシステムを提供します。

クラウド コンピューティングでデータ サイエンスを飛躍させる

クラウド コンピューティングは、大量のデータを処理するための優れたツールです。 シンプルかつ効果的に保存、管理、理解するのに役立ちます。 さまざまなプラットフォームが利用できるため、より効率的かつ生産的に使用することができます。 日々より多くのデータを作成および使用し続けると、データ サイエンスとクラウド コンピューティングの間のチームワークが将来的に大きな役割を果たすことになります。 これを使用してデータを理解すると、今後のより賢明な選択が可能になります。

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• 情報源： https://www.aiiottalk.com/cloud-computing-the-backbone-of-data-science/