Är Cloud Computing ryggraden i datavetenskap

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

Är Cloud Computing ryggraden i Data Science PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikal sökning. Ai.

Data finns överallt, och det kommer i stora mängder. Att förstå allt kan leda till fantastiska upptäckter och bättre affärsbeslut. Men för att göra detta behöver du kraftfulla verktyg. Det är där cloud computing träder i kraft. Det hjälper dig att hantera och använda data effektivt, men hur exakt? Cloud computing hjälper till med datavetenskap på olika sätt när du tittar djupare på dess roll.

Molnberäkningens roll i datavetenskap

Dataforskare använder cloud computing av flera anledningar. Först och främst använder dataforskare cloud computing för lagring. Det här fältet handlar ofta om massiva datamängder, och molnplattformar ger skalbar lagring lösningar. I sin tur kan datavetare lagra sina data på distans istället för på lokala servrar eller hårddiskar.

"Cloud computing låter dig minska eller öka dina resurser utan att se över befintlig infrastruktur."

Dataanalytiker kräver också betydande beräkningskraft. Med molntjänster får du bearbetningsmöjligheter på begäran. Detta gör det möjligt för datavetare att köra komplexa algoritmer utan att äga kraftfulla maskiner.

Dessutom är många datavetenskapliga verktyg och mjukvaruplattformar nu molnbaserade. Detta innebär att datavetare kan komma åt de senaste verktygen utan att installera tung programvara på sina enheter. Därför har de alltid de mest uppdaterade resurserna med cloud computing.

Slutligen, när datavetenskapliga projekt växer, fluktuerar behovet av resurser. Det är där cloud computing hjälper. Det gör det enkelt att skala, öka eller minska dina resurser efter behov. Dessutom kan du göra det utan att se över befintlig infrastruktur.

Varför Cloud Computing är avgörande i datavetenskap

Företag använder cloud computing inom datavetenskap på grund av dess enorma fördelar.

"Cloud computing tillhandahåller skalbara lösningar för datavetenskap."

Förbättrar affärsresultat

Betydelsen av cloud computing inom datavetenskap liknar hur världen använder STEAM för utbildning. Liksom STEAM-program kombinerar olika discipliner för att fostra studenter för verkliga problem, gör molnberäkning samma sak med datavetenskap. Den konfronterar komplexa affärs- och vetenskapliga problem.

En studie från University of Florida fann det STEAM-program förbättrade elevernas lärande och akademiska prestationer. Liksom så ökar molnlösningar verksamhetens prestanda genom operativ effektivitet och snabbt beslutsfattande.

Eftersom cloud computing tillhandahåller skalbara lösningar för datavetenskap, bearbetar företag datauppsättningar mer effektivt och får insikter snabbare. Därför kan datavetare optimera sin beslutsprocess och förbättra operativa prestanda.

Förbättrar säkerheten

En annan anledning till att cloud computing är mycket viktigt är de säkerhetsåtgärder den tillhandahåller. Molnleverantörer investerar mycket i cybersäkerhet och erbjuder avancerat skydd mot dataintrång. Med den mängd data som företag använder idag, säkerhet är en avgörande aspekt vid förvaring och hantering. Därför är data som analyseras i ett företag säker från potentiella hot med cloud computing.

Tyvärr kan intern säkerhet vara dyrt eller inte ett alternativ för vissa dataforskare. Därför erbjuder molntjänster en prisvärd och tillgänglig lösning för dem som behöver ett säkert sätt att säkerhetskopiera sin data.

Kostnadseffektivitet

Företag undviker rejäla förhandsinvesteringar i infrastruktur med hjälp av molntjänster. Istället kan de välja pay-as-you-go-modeller, som anpassar kostnaderna närmare till faktisk användning.

Dessutom kan du spara mer pengar utan att köpa eller underhålla utrustning. Modern datavetenskap kräver mycket processorkraft, så du kan ha mer pengar i fickan när du använder molntjänster.

"Globala datavolymer kan överstiga 180 zettabyte år 2025."

Utökar datakapaciteten

Cloud computing ökar datakapaciteten avsevärt. Den gör detta genom att lagra och bearbeta stora datamängder utöver vad traditionella lokala lösningar kan hantera. Globala datavolymer förväntas att överstiga 180 zettabyte genom 2025.

Eftersom detta belopp fortsätter att stiga erbjuder molnet ett effektivt och kostnadseffektivt sätt att använda och analysera information. Molnet gör denna mängd lagring och analys möjlig där det skulle bli mer krångligt och kostsamt med interna system.

Viktiga molnplattformar för datavetenskap

Som datavetare som letar efter en molntjänstleverantör, överväg följande plattformar som är mest populära inom området.

Amazon Web Services

AWS (Amazon Web Services) är en toppplattform inom cloud computing. AWS erbjuder en stor uppsättning verktyg för datavetenskap, inklusive Amazon Sagemaker för maskininlärning, Redshift för datalagring och EMR för big data-bearbetning. Dess globala nätverk av datacenter säkerställer snabb dataåtkomst och skalbarhet. Därför är det bäst för dig, oavsett om du är nybörjare eller erfaren proffs.

Google Cloud Platform

Google Cloud sticker ut för sina AI- och maskininlärningsmöjligheter. Den har verktyg som BigQuery för realtidsanalys och AutoML för användare utan expertis inom djupinlärning. Dess sömlösa integration med andra Google-tjänster – tillsammans med dess mängd olika verktyg med öppen källkod – gör den utmärkt för samarbete. Du och ditt team av datavetare kan arbeta på projekt tillsammans, oavsett plats.

Microsoft Azure

Microsofts Azure är en utmärkt plattform för sin blandning av lösningar gjorda för datavetenskap.

"Azure Machine Learning erbjuder en förenklad process för att bygga, träna och distribuera maskininlärningsmodeller."

Med Azure Databricks för big data analytics och Data Factory för dataintegration ger det ett välgjort ekosystem för datadrivna initiativ.

Ta språng inom datavetenskap med molnberäkning

Cloud computing är ett utmärkt verktyg för att hantera stora datamängder. Det hjälper dig att lagra, hantera och förstå det enkelt och effektivt. Med de olika tillgängliga plattformarna är det möjligt att använda det mer effektivt och produktivt. När du fortsätter att skapa och använda mer data dagligen kommer lagarbetet mellan datavetenskap och molnberäkning att spela en stor roll i framtiden. Att använda det för att förstå data hjälper dig att göra smartare val framåt.

Läs också Tips för att välja rätt maskininlärningsexempel