Điện toán đám mây có phải là xương sống của khoa học dữ liệu

Dữ liệu có ở khắp mọi nơi và có số lượng lớn. Hiểu được tất cả những điều đó có thể dẫn đến những khám phá đáng kinh ngạc và những quyết định kinh doanh tốt hơn. Tuy nhiên, để làm được điều này, bạn cần có những công cụ mạnh mẽ. Đó là nơi điện toán đám mây phát huy tác dụng. Nó giúp bạn quản lý và sử dụng dữ liệu hiệu quả nhưng cụ thể như thế nào? Điện toán đám mây hỗ trợ khoa học dữ liệu theo nhiều cách khác nhau khi bạn tìm hiểu sâu hơn về vai trò của nó.

Vai trò của điện toán đám mây trong khoa học dữ liệu

Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng điện toán đám mây vì nhiều lý do. Đầu tiên và quan trọng nhất, các nhà khoa học dữ liệu sử dụng điện toán đám mây để lưu trữ. Lĩnh vực này thường xử lý các tập dữ liệu lớn và nền tảng đám mây cung cấp khả năng lưu trữ có thể mở rộng các giải pháp. Đổi lại, các nhà khoa học dữ liệu có thể lưu trữ dữ liệu của họ từ xa thay vì trên máy chủ cục bộ hoặc ổ cứng.

“Điện toán đám mây cho phép bạn giảm hoặc tăng tài nguyên của mình mà không cần phải đại tu cơ sở hạ tầng hiện có.” 

Các nhà phân tích dữ liệu cũng đòi hỏi sức mạnh tính toán đáng kể. Với dịch vụ đám mây, bạn có được khả năng xử lý theo yêu cầu. Điều này cho phép các nhà khoa học dữ liệu chạy các thuật toán phức tạp mà không cần sở hữu máy móc mạnh mẽ.

Ngoài ra, nhiều công cụ khoa học dữ liệu và nền tảng phần mềm hiện dựa trên nền tảng đám mây. Điều này có nghĩa là các nhà khoa học dữ liệu có thể truy cập các công cụ mới nhất mà không cần cài đặt phần mềm nặng vào thiết bị của họ. Vì vậy, họ luôn có những tài nguyên cập nhật nhất với điện toán đám mây. 

Cuối cùng, khi các dự án khoa học dữ liệu phát triển, nhu cầu về nguồn lực sẽ biến động. Đó là nơi điện toán đám mây hỗ trợ. Nó cho phép dễ dàng mở rộng quy mô, tăng hoặc giảm tài nguyên của bạn khi cần. Ngoài ra, bạn có thể làm như vậy mà không cần đại tu cơ sở hạ tầng hiện có.

Tại sao điện toán đám mây lại quan trọng trong khoa học dữ liệu

Các doanh nghiệp sử dụng điện toán đám mây trong khoa học dữ liệu vì những lợi ích to lớn của nó.

“Điện toán đám mây cung cấp các giải pháp có thể mở rộng cho khoa học dữ liệu.” 

Nâng cao hiệu quả kinh doanh

Tầm quan trọng của điện toán đám mây trong khoa học dữ liệu cũng tương tự như cách thế giới sử dụng STEAM cho giáo dục. Giống như các chương trình STEAM kết hợp các môn học khác nhau để bồi dưỡng học sinh về các vấn đề trong thế giới thực, điện toán đám mây cũng làm điều tương tự với khoa học dữ liệu. Nó phải đối mặt với các vấn đề kinh doanh và khoa học phức tạp. 

Một nghiên cứu của Đại học Florida cho thấy Chương trình STEAM nâng cao khả năng học tập của học sinh và thành tích học tập. Tương tự như vậy, các giải pháp đám mây thúc đẩy hiệu suất kinh doanh thông qua hiệu quả hoạt động và ra quyết định nhanh chóng. 

Vì điện toán đám mây cung cấp các giải pháp có thể mở rộng cho khoa học dữ liệu nên các doanh nghiệp xử lý bộ dữ liệu hiệu quả hơn và thu được thông tin chuyên sâu nhanh hơn. Do đó, các nhà khoa học dữ liệu có thể tối ưu hóa quá trình ra quyết định của họ và cải thiện hiệu suất hoạt động. 

Cải thiện bảo mật

Một lý do khác khiến điện toán đám mây rất quan trọng là các biện pháp bảo mật mà nó cung cấp. Các nhà cung cấp đám mây đầu tư mạnh vào an ninh mạng, cung cấp khả năng bảo vệ nâng cao chống lại hành vi vi phạm dữ liệu. Với lượng dữ liệu doanh nghiệp sử dụng ngày nay, an ninh là một khía cạnh quan trọng khi lưu trữ và xử lý nó. Do đó, dữ liệu được phân tích trong một công ty được an toàn trước các mối đe dọa tiềm ẩn với điện toán đám mây.

Thật không may, bảo mật nội bộ có thể tốn kém hoặc không phải là một lựa chọn đối với một số nhà khoa học dữ liệu. Do đó, các dịch vụ đám mây cung cấp giải pháp hợp lý và dễ tiếp cận cho những ai cần một cách an toàn để sao lưu dữ liệu của mình.

Hiệu quả chi phí

Các doanh nghiệp né tránh các khoản đầu tư trả trước khổng lồ vào cơ sở hạ tầng bằng cách sử dụng dịch vụ đám mây. Thay vào đó, họ có thể lựa chọn mô hình trả tiền theo nhu cầu sử dụng, giúp điều chỉnh chi phí chặt chẽ hơn với mức sử dụng thực tế. 

Ngoài ra, bạn có thể tiết kiệm nhiều tiền hơn mà không cần mua hoặc bảo trì thiết bị. Khoa học dữ liệu hiện đại đòi hỏi nhiều sức mạnh xử lý, vì vậy bạn có thể giữ nhiều tiền hơn trong túi khi sử dụng dịch vụ đám mây.

“Khối lượng dữ liệu toàn cầu có thể vượt quá 180 zettabyte vào năm 2025.” 

Mở rộng dung lượng dữ liệu

Điện toán đám mây tăng cường đáng kể dung lượng dữ liệu. Nó thực hiện điều này bằng cách lưu trữ và xử lý các tập dữ liệu lớn vượt xa những gì giải pháp tại chỗ truyền thống có thể xử lý. Khối lượng dữ liệu toàn cầu được mong đợi vượt quá 180 zettabyte bởi 2025. 

Khi số tiền này tiếp tục tăng cao, đám mây sẽ cung cấp một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí để sử dụng và phân tích thông tin. Đám mây giúp cho lượng lưu trữ và phân tích này trở nên khả thi khi hệ thống nội bộ sẽ cồng kềnh và tốn kém hơn.

Nền tảng đám mây chính cho khoa học dữ liệu

Là một nhà khoa học dữ liệu đang tìm kiếm nhà cung cấp dịch vụ đám mây, hãy xem xét các nền tảng phổ biến nhất trong lĩnh vực này sau đây.

Amazon Web Services

AWS (Amazon Web Services) là nền tảng hàng đầu về điện toán đám mây. AWS cung cấp một bộ công cụ lớn dành cho khoa học dữ liệu, bao gồm Amazon Sagemaker dành cho machine learning, Redshift dành cho kho dữ liệu và EMR dành cho xử lý dữ liệu lớn. Mạng lưới trung tâm dữ liệu toàn cầu của nó đảm bảo khả năng truy cập và mở rộng dữ liệu nhanh chóng. Vì vậy, nó là tốt nhất cho bạn, cho dù bạn là người mới bắt đầu hay một chuyên gia có kinh nghiệm.

Google Cloud Platform

Google Cloud nổi bật nhờ khả năng AI và học máy. Nó có các công cụ như BigQuery để phân tích thời gian thực và AutoML cho người dùng không có chuyên môn về deep learning. Khả năng tích hợp liền mạch của nó với các dịch vụ khác của Google — cùng với nhiều công cụ nguồn mở — giúp cho việc cộng tác trở nên tuyệt vời. Bạn và nhóm các nhà khoa học dữ liệu của bạn có thể cùng nhau thực hiện các dự án, bất kể ở địa điểm nào.

Microsoft Azure

Azure của Microsoft là một nền tảng tuyệt vời cho sự kết hợp các giải pháp dành cho khoa học dữ liệu.

“Azure Machine Learning cung cấp một quy trình đơn giản hóa để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình machine learning.” 

Với Azure Databricks để phân tích dữ liệu lớn và Data Factory để tích hợp dữ liệu, nó cung cấp một hệ sinh thái hoàn hảo cho các sáng kiến ​​dựa trên dữ liệu.

Tạo bước nhảy vọt trong khoa học dữ liệu với điện toán đám mây

Điện toán đám mây là một công cụ tuyệt vời để xử lý khối lượng dữ liệu lớn. Nó giúp bạn lưu trữ, quản lý và hiểu nó một cách đơn giản và hiệu quả. Với các nền tảng khác nhau có sẵn, bạn có thể sử dụng nó hiệu quả và năng suất hơn. Khi bạn tiếp tục tạo và sử dụng nhiều dữ liệu hơn hàng ngày, sự hợp tác giữa khoa học dữ liệu và điện toán đám mây sẽ đóng một vai trò quan trọng trong tương lai. Sử dụng nó để hiểu dữ liệu sẽ giúp bạn đưa ra những lựa chọn thông minh hơn trong tương lai.

Cũng đọc Mẹo để chọn ví dụ về Machine Learning phù hợp

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• ChartPrime. Nâng cao trò chơi giao dịch của bạn với ChartPrime. Truy cập Tại đây.
• BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.aiiottalk.com/cloud-computing-the-backbone-of-data-science/