Являются ли облачные вычисления основой науки о данных?

Данные повсюду, и они поступают в больших объемах. Осмысление всего этого может привести к удивительным открытиям и лучшим бизнес-решениям. Однако для этого нужны мощные инструменты. Именно здесь вступают в силу облачные вычисления. Это помогает вам эффективно управлять данными и использовать их, но как именно? Облачные вычисления помогают в науке о данных различными способами, если вы глубже всмотритесь в их роль.

Роль облачных вычислений в науке о данных

Ученые, работающие с данными, используют облачные вычисления по нескольким причинам. Прежде всего, ученые, работающие с данными, используют облачные вычисления для хранения данных. Эта область часто имеет дело с огромными наборами данных, и облачные платформы обеспечивают масштабируемое хранилище решения. В свою очередь, специалисты по обработке данных могут хранить свои данные удаленно, а не на локальных серверах или жестких дисках.

«Облачные вычисления позволяют уменьшать или увеличивать ресурсы без капитального ремонта существующей инфраструктуры». 

Аналитикам данных также требуются значительные вычислительные мощности. Благодаря облачным сервисам вы получаете возможности обработки по требованию. Это позволяет ученым, работающим с данными, запускать сложные алгоритмы, не владея мощным оборудованием.

Кроме того, многие инструменты обработки данных и программные платформы теперь базируются на облаке. Это означает, что ученые, работающие с данными, могут получить доступ к новейшим инструментам без установки тяжелого программного обеспечения на свои устройства. Поэтому у них всегда есть самые современные ресурсы с облачными вычислениями. 

Наконец, по мере роста проектов в области науки о данных потребность в ресурсах колеблется. Именно здесь помогают облачные вычисления. Это позволяет легко масштабировать, увеличивать или уменьшать ресурсы по мере необходимости. Кроме того, вы можете сделать это без капитального ремонта существующей инфраструктуры.

Почему облачные вычисления имеют решающее значение в науке о данных

Предприятия используют облачные вычисления в науке о данных из-за их огромных преимуществ.

«Облачные вычисления предоставляют масштабируемые решения для науки о данных». 

Повышает эффективность бизнеса

Важность облачных вычислений в науке о данных аналогична тому, как мир использует STEAM для образования. Подобно тому, как программы STEAM объединяют различные дисциплины, чтобы подготовить студентов к решению реальных проблем, облачные вычисления делают то же самое с наукой о данных. Он сталкивается со сложными деловыми и научными проблемами. 

Исследование Университета Флориды показало, что Программы STEAM улучшили качество обучения учащихся и академическая успеваемость. Таким образом, облачные решения повышают эффективность бизнеса за счет операционной эффективности и быстрого принятия решений. 

Поскольку облачные вычисления предоставляют масштабируемые решения для науки о данных, предприятия более эффективно обрабатывают наборы данных и быстрее получают ценную информацию. Таким образом, специалисты по обработке данных могут оптимизировать процесс принятия решений и повысить операционные показатели. 

Повышает безопасность

Еще одна причина, по которой облачные вычисления очень важны, — это меры безопасности, которые они обеспечивают. Поставщики облачных услуг вкладывают значительные средства в кибербезопасность, предлагая расширенную защиту от утечки данных. Учитывая объем данных, которые сегодня используют предприятия, безопасность – важнейший аспект при хранении и обращении с ним. Таким образом, данные, анализируемые в компании, защищены от потенциальных угроз благодаря облачным вычислениям.

К сожалению, внутренняя безопасность может быть дорогостоящей или недоступной для некоторых специалистов по обработке данных. Таким образом, облачные сервисы предлагают доступное и доступное решение для тех, кому нужен безопасный способ резервного копирования своих данных.

Эффективность затрат

Компании уклоняются от крупных первоначальных инвестиций в инфраструктуру, используя облачные сервисы. Вместо этого они могут выбрать модели с оплатой по мере использования, которые более точно соотносят затраты с фактическим использованием. 

Кроме того, вы можете сэкономить больше денег, не покупая и не обслуживая оборудование. Современная наука о данных требует большой вычислительной мощности, поэтому вы можете держать больше денег в своем кармане при использовании облачных сервисов.

«К 180 году глобальные объемы данных могут превысить 2025 зеттабайт». 

Расширяет емкость данных

Облачные вычисления значительно увеличивают емкость данных. Это достигается путем хранения и обработки больших наборов данных, с которыми не могут справиться традиционные локальные решения. Ожидаются глобальные объемы данных превышать 180 зеттабайт по 2025. 

Поскольку эта сумма продолжает расти, облако предлагает эффективный и экономичный способ использования и анализа информации. Облако делает возможным такой объем хранения и анализа там, где использование собственных систем было бы более громоздким и дорогостоящим.

Ключевые облачные платформы для науки о данных

Как специалист по обработке данных, который ищет поставщика облачных услуг, рассмотрите следующие платформы, наиболее популярные в этой области.

Amazon Web Services

AWS (Amazon Web Services) — ведущая платформа облачных вычислений. AWS предлагает большой набор инструментов для обработки данных, включая Amazon Sagemaker для машинного обучения, Redshift для хранения данных и EMR для обработки больших данных. Глобальная сеть центров обработки данных обеспечивает быстрый доступ к данным и масштабируемость. Поэтому это лучше для вас, независимо от того, новичок вы или опытный профессионал.

Виртуальная платформа Google

Google Cloud выделяется своими возможностями искусственного интеллекта и машинного обучения. У него есть такие инструменты, как BigQuery для аналитики в реальном времени и AutoML для пользователей без опыта глубокого обучения. Его бесшовная интеграция с другими сервисами Google, а также множество инструментов с открытым исходным кодом делают его идеальным для совместной работы. Вы и ваша команда специалистов по данным можете работать над проектами вместе, где бы вы ни находились.

Microsoft Azure

Azure от Microsoft — отличная платформа для сочетания решений, созданных для науки о данных.

«Машинное обучение Azure предлагает упрощенный процесс создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения». 

Благодаря Azure Databricks для анализа больших данных и Data Factory для интеграции данных он обеспечивает хорошо продуманную экосистему для инициатив, основанных на данных.

Прорыв в науке о данных с помощью облачных вычислений

Облачные вычисления — отличный инструмент для обработки больших объемов данных. Это помогает вам хранить, управлять и понимать его просто и эффективно. Благодаря различным доступным платформам его можно использовать более эффективно и продуктивно. Поскольку вы продолжаете ежедневно создавать и использовать все больше данных, командная работа между наукой о данных и облачными вычислениями будет играть большую роль в будущем. Использование его для понимания данных поможет вам сделать более разумный выбор в будущем.

Читайте также Советы по выбору правильных примеров машинного обучения

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Автомобили / электромобили, Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• ЧартПрайм. Улучшите свою торговую игру с ChartPrime. Доступ здесь.
• Смещения блоков. Модернизация права собственности на экологические компенсации. Доступ здесь.
• Источник: https://www.aiiottalk.com/cloud-computing-the-backbone-of-data-science/