Введение в облачные вычисления для науки о данных

Основы облачных вычислений в науке о данных

 

В сегодняшнем мире появились два основных фактора, которые изменили игру: 

Наука о данных и облачные вычисления. 

Представьте себе мир, в котором каждую секунду генерируется колоссальное количество данных. 

• Топ 7 бесплатных облачных блокнотов для науки о данных
• Тенденции в сфере работы с данными NLP для анализа тенденций в сфере работы
• Хотите стать специалистом по обработке данных? Часть 2 10 навыков мягкой силы, которые вам нужны

Ну… вам не нужно представлять… Это наш мир!

От взаимодействий в социальных сетях до финансовых транзакций, от медицинских записей до предпочтений в электронной коммерции, данные повсюду. 

Но к чему эти данные, если мы не можем получить от них пользу? 

Вот что именно делает наука о данных. 

И где мы храним, обрабатываем и анализируем эти данные? 

Вот где чудесно сияют облачные вычисления. 

Погрузимся в путешествие, чтобы понять взаимосвязь между этими двумя технологическими чудесами. 

Давайте (попробуем) открыть это все вместе! 

 

Суть науки о данных и облачных вычислений

 

Наука о данных? – Искусство извлечения заключений

 

Наука о данных – это искусство и наука извлечения смысловых углублений из обширных и разнообразных данных.

Она объединяет экспертизу различных областей, таких как статистика и машинное обучение, для интерпретации данных и принятия обоснованных решений.

С всплеском данных роль научных сотрудников по работе с данными стала первостепенной в превращении сырых данных в золото.

 

Облачные вычисления? – Цифровая революция хранения

 

Облачные вычисления относятся к предоставлению услуг вычислений по запросу через Интернет.

Будь то необходимость в хранении, вычислительной мощности или баз данных, облачные вычисления предлагают гибкую и масштабируемую среду для работы бизнеса и профессионалов без проблем с поддержкой физической инфраструктуры.

Однако, многие из вас, наверняка, задаются вопросом, что их объединяет?

Вернемся к началу…

 

Почему наука о данных и облачные вычисления неразделимы

 

Существуют две основные причины, почему облачные вычисления стали ключевым?-?или взаимосвязанным?-?компонентом науки о данных.

 

#1. Принудительная необходимость сотрудничества

 

В начале своего пути в науку о данных, начинающие специалисты обычно устанавливают Python и R на своих персональных компьютерах. Затем, они пишут и запускают код с использованием локальной интегрированной среды разработки (IDE), такой как Jupyter Notebook Application или RStudio.

Однако, по мере расширения команд по науке о данных и повсеместного использования аналитики, возрастает потребность в совместных инструментах для предоставления инсайтов, прогнозных аналитических данных и систем рекомендаций.

Вот почему необходимость в коллаборативных инструментах становится первостепенной. Эти инструменты, необходимые для получения информации, прогнозных аналитических данных и систем рекомендаций, укрепляются через воспроизводимое исследование, инструменты блокнота и управление исходным кодом. Интеграция облачных платформ еще более усиливает этот потенциал сотрудничества.

  

Важно отметить, что сотрудничество – не только прерогатива команды по науке о данных. 

Оно охватывает гораздо более широкий круг людей, включая заинтересованные стороны, такие как руководители, лидеры отделов и другие роли, связанные с данными. 

 

#2. Эпоха больших данных

 

Термин Большие данные стал популярным, особенно среди крупных технологических компаний. Хотя его точное определение остается неясным, он обычно относится к наборам данных, которые настолько обширны, что превышают возможности стандартных систем баз данных и аналитических методов. 

Эти наборы данных превышают пределы типичных программных инструментов и систем хранения в плане охвата, хранения, управления и обработки данных в разумное время.

Рассматривая Большие данные, всегда помните о 3 V:

• Объем: Относится к количеству данных.
• Разнообразие: Указывает на разнообразные форматы, типы и аналитические приложения данных.
• Скорость: Указывает на скорость эволюции или генерации данных.

По мере роста данных существует неотложная необходимость в более мощной инфраструктуре и более эффективных методах анализа. 

Поэтому у нас, как специалистов по обработке данных, есть две основные причины для масштабирования за пределами локальных компьютеров.

 

Масштабируемая наука о данных за пределами локальной машины

 

Вместо собственной вычислительной инфраструктуры или центров обработки данных компании и профессионалы могут арендовать доступ к любым приложениям или хранилищам у поставщика облачных услуг. 

Это позволяет компаниям и профессионалам платить только за использование, а не заниматься затратами и сложностью поддержки локальной IT-инфраструктуры — своей собственной. 

Таким образом, облачные вычисления — это предоставление требуемых вычислительных услуг от приложений до хранилища и вычислительной мощности по заказу через интернет с оплатой по мере использования.

Что касается наиболее распространенных поставщиков, я уверен, что вы всех хотя бы с одним из них знакомы. Google (Google Cloud), Amazon (Amazon Web Services) и Microsoft (Microsoft Azure) занимают три первых места среди наиболее распространенных облачных технологий и практически контролируют весь рынок. 

 

Итак… что такое облачные вычисления?

 

Термин облако может звучать абстрактно, но он имеет конкретное значение. 

В основе облака лежит идея сетевых компьютеров, которые используют общие ресурсы. Представьте Интернет как самую масштабную компьютерную сеть, а меньшие примеры включают домашние сети, такие как LAN или WiFi SSID. Эти сети совместно используют ресурсы, начиная от веб-страниц до хранилища данных.

В этих сетях отдельные компьютеры называются узлами. Они общаются с использованием протоколов, таких как HTTP, для различных целей, включая обновление статуса и запросы данных. Часто эти компьютеры находятся не на месте, а в центрах обработки данных с необходимой инфраструктурой.

Благодаря доступности компьютеров и хранилища, теперь обычно используются несколько взаимосвязанных компьютеров вместо одной дорогостоящей мощной системы. Этот подход обеспечивает непрерывную работу даже в случае отказа одного компьютера и позволяет системе справиться с увеличенными нагрузками.

Популярные платформы, такие как Twitter, Facebook и Netflix, являются примерами приложений, основанных на облачных вычислениях, которые могут обслуживать миллионы пользователей ежедневно без сбоев. Когда компьютеры в одной сети сотрудничают для достижения общей цели, это называется кластером. 

Кластеры, действуя как единое целое, обеспечивают повышенную производительность, доступность и масштабируемость.

Распределенные вычисления относятся к программному обеспечению, разработанному для использования кластеров для выполнения определенных задач, таких как Hadoop и Spark.

Итак… опять… что такое облачные вычисления?

Помимо общих ресурсов, облачные вычисления включают серверы, сервисы, сети и другие элементы, управляемые одним субъектом. 

 

Интернет является обширной сетью, но он не является облаком, так как его не принадлежит ни одной отдельной стороне.

 

Итоги

 

Подведем итоги: наука о данных и облачные вычисления — две стороны одной медали. 

Наука о данных предоставляет профессионалам всю теорию и методики, необходимые для извлечения ценности из данных. 

Облачные вычисления предоставляют инфраструктуру для хранения и обработки тех же данных. 

Первая дает нам знания, необходимые для оценки любого проекта, а вторая обеспечивает нам возможность его выполнения.

Вместе они образуют мощный тандем, который способствует технологическому прогрессу. 

По мере нашего развития, синергия между этими двумя областями будет укрепляться, проложив путь к будущему, основанному на данных.

Примите будущее, поскольку оно полностью ориентировано на данные и облачные вычисления!  Josep Ferrer — инженер-аналитик из Барселоны. Он окончил образовательную программу по физической инженерии и в настоящее время работает в области науки о данных, применяемой к человеческой мобильности. Он является создателем контента, посвященным науке о данных и технологиям, в свободное от основной работы время. С ним можно связаться через LinkedIn , Twitter или VoAGI.