A computação em nuvem é a espinha dorsal da ciência de dados

A computação em nuvem é a espinha dorsal da ciência de dados

Carimbo de data / hora: 13 de setembro de 2023, 12:40
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Os dados estão em toda parte e vêm em grandes quantidades. Entender tudo isso pode levar a descobertas incríveis e melhores decisões de negócios. No entanto, para fazer isso, você precisa de ferramentas poderosas. É aí que a computação em nuvem entra em vigor. Ajuda você a gerenciar e usar os dados de maneira eficaz, mas como exatamente? A computação em nuvem ajuda a ciência de dados de várias maneiras quando você analisa mais profundamente sua função.

O papel da computação em nuvem na ciência de dados

Os cientistas de dados usam a computação em nuvem por vários motivos. Em primeiro lugar, os cientistas de dados usam a computação em nuvem para armazenamento. Este campo geralmente lida com conjuntos de dados massivos e plataformas em nuvem fornecem armazenamento escalável soluções. Por sua vez, os cientistas de dados podem armazenar seus dados remotamente, em vez de servidores locais ou discos rígidos.

“A computação em nuvem permite diminuir ou aumentar seus recursos sem revisar a infraestrutura existente.” 

Os analistas de dados também requerem um poder computacional significativo. Com os serviços em nuvem, você obtém recursos de processamento sob demanda. Isso permite que os cientistas de dados executem algoritmos complexos sem possuir máquinas poderosas.

Além disso, muitas ferramentas de ciência de dados e plataformas de software agora são baseadas na nuvem. Isso significa que os cientistas de dados podem acessar as ferramentas mais recentes sem instalar software pesado em seus dispositivos. Por isso, eles sempre contam com os recursos mais atualizados com computação em nuvem. 

Por último, à medida que os projetos de ciência de dados crescem, a necessidade de recursos varia. É aí que a computação em nuvem ajuda. Ele permite fácil dimensionamento, aumentando ou diminuindo seus recursos conforme necessário. Além disso, você pode fazer isso sem reformar a infraestrutura existente.

Por que a computação em nuvem é crucial na ciência de dados

As empresas usam a computação em nuvem na ciência de dados devido aos seus imensos benefícios.

“A computação em nuvem fornece soluções escaláveis ​​para ciência de dados.” 

Melhora o desempenho dos negócios

A importância da computação em nuvem na ciência de dados é semelhante à forma como o mundo utiliza o STEAM para a educação. Assim como os programas STEAM fundem diferentes disciplinas para capacitar os alunos para questões do mundo real, a computação em nuvem faz o mesmo com a ciência de dados. Ele enfrenta problemas empresariais e científicos complexos. 

Um estudo da Universidade da Flórida descobriu que Os programas STEAM melhoraram a aprendizagem dos alunos e desempenho acadêmico. Da mesma forma, as soluções em nuvem aumentam o desempenho dos negócios por meio de eficiência operacional e rápida tomada de decisões. 

Como a computação em nuvem fornece soluções escaláveis ​​para ciência de dados, as empresas processam conjuntos de dados com mais eficiência e obtêm insights com mais rapidez. Portanto, os cientistas de dados podem otimizar o seu processo de tomada de decisão e melhorar o desempenho operacional. 

Melhora a Segurança

Outra razão pela qual a computação em nuvem é altamente importante são as medidas de segurança que ela fornece. Os provedores de nuvem investem pesadamente em segurança cibernética, oferecendo proteção avançada contra violações de dados. Com a quantidade de dados que as empresas usam hoje, segurança é um aspecto crucial ao armazená-lo e manuseá-lo. Portanto, os dados analisados ​​em uma empresa estão protegidos contra ameaças potenciais da computação em nuvem.

Infelizmente, a segurança interna pode ser cara ou não ser uma opção para alguns cientistas de dados. Portanto, os serviços em nuvem oferecem uma solução econômica e acessível para aqueles que precisam de uma forma segura de fazer backup de seus dados.

Custo-eficácia

As empresas evitam investimentos iniciais pesados ​​em infraestrutura usando serviços em nuvem. Em vez disso, eles podem optar por modelos pré-pagos, que alinham os custos mais de perto com o uso real. 

Além disso, você pode economizar mais dinheiro sem comprar ou manter equipamentos. A ciência de dados moderna requer muito poder de processamento, para que você possa manter mais dinheiro no bolso ao usar serviços em nuvem.

“Os volumes globais de dados podem exceder 180 zetabytes até 2025.” 

Expande a capacidade de dados

A computação em nuvem aumenta significativamente a capacidade de dados. Ele faz isso armazenando e processando grandes conjuntos de dados além dos que as soluções locais tradicionais podem suportar. Volumes globais de dados são esperados exceder 180 zetabytes por 2025. 

À medida que esse valor continua a aumentar, a nuvem oferece uma maneira eficiente e econômica de usar e analisar informações. A nuvem torna possível essa quantidade de armazenamento e análise onde seria mais complicado e caro com sistemas internos.

Principais plataformas em nuvem para ciência de dados

Como cientista de dados em busca de um provedor de serviços em nuvem, considere as seguintes plataformas mais populares na área.

Amazon Web Services

AWS (Amazon Web Services) é uma plataforma líder em computação em nuvem. A AWS oferece um amplo conjunto de ferramentas para ciência de dados, incluindo Amazon Sagemaker para aprendizado de máquina, Redshift para armazenamento de dados e EMR para processamento de big data. Sua rede global de data centers garante acesso rápido aos dados e escalabilidade. Portanto, é o melhor para você, seja você iniciante ou um profissional experiente.

Google Cloud Platform

O Google Cloud se destaca por seus recursos de IA e aprendizado de máquina. Possui ferramentas como BigQuery para análises em tempo real e AutoML para usuários sem experiência em aprendizado profundo. Sua integração perfeita com outros serviços do Google, juntamente com sua variedade de ferramentas de código aberto, o tornam excelente para colaboração. Você e sua equipe de cientistas de dados podem trabalhar juntos em projetos, independentemente da localização.

e Microsoft Azure

O Azure da Microsoft é uma excelente plataforma por sua combinação de soluções feitas para ciência de dados.

“O Azure Machine Learning oferece um processo simplificado para criar, treinar e implantar modelos de machine learning.” 

Com o Azure Databricks para análise de big data e o Data Factory para integração de dados, fornece um ecossistema bem feito para iniciativas baseadas em dados.

Dando saltos na ciência de dados com computação em nuvem

A computação em nuvem é uma excelente ferramenta para lidar com grandes volumes de dados. Ajuda você a armazená-lo, gerenciá-lo e compreendê-lo de maneira simples e eficaz. Com as diversas plataformas disponíveis, é possível utilizá-lo de forma mais eficiente e produtiva. À medida que você produz e usa mais dados diariamente, o trabalho em equipe entre a ciência de dados e a computação em nuvem desempenhará um papel importante no futuro. Usá-lo para compreender os dados o ajudará a fazer escolhas mais inteligentes no futuro.

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