Introduzione al cloud computing per la scienza dei dati - KDnuggets

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Introduzione al cloud computing per la scienza dei dati
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Nel mondo di oggi, due forze principali sono emerse come elementi rivoluzionari:

Scienza dei dati e cloud computing.

Immagina un mondo in cui ogni secondo vengono generate quantità colossali di dati.

Ebbene… non dovete immaginare… È il nostro mondo!

Dalle interazioni sui social media alle transazioni finanziarie, dalle cartelle cliniche alle preferenze di e-commerce, i dati sono ovunque.

Ma a cosa servono questi dati se non riusciamo a ricavarne valore?

Questo è esattamente ciò che fa Data Science.

E dove archiviamo, elaboriamo e analizziamo questi dati?

È qui che brilla il Cloud Computing.

Intraprendiamo un viaggio per comprendere la relazione intrecciata tra queste due meraviglie tecnologiche.

Proviamo a scoprirlo tutto insieme!

Scienza dei dati?-?L'arte di trarre intuizioni

La scienza dei dati è l'arte e la scienza di estrarre informazioni significative da dati vasti e diversificati.

Combina competenze provenienti da vari settori come la statistica e l'apprendimento automatico per interpretare i dati e prendere decisioni informate.

Con l’esplosione dei dati, il ruolo dei data scientist è diventato fondamentale nel trasformare i dati grezzi in oro.

Cloud Computing?-?La rivoluzione dello storage digitale

Il cloud computing si riferisce alla fornitura su richiesta di servizi informatici su Internet.

Che si tratti di storage, potenza di elaborazione o servizi di database, il cloud computing offre un ambiente flessibile e scalabile affinché aziende e professionisti possano operare senza i costi generali legati alla manutenzione dell'infrastruttura fisica.

Tuttavia, la maggior parte di voi starà pensando: perché sono imparentati?

Torniamo all'inizio…

Ci sono due ragioni principali per cui il Cloud Computing è emerso come componente fondamentale o complementare della Data Science.

#1. La necessità imperativa di collaborare

All'inizio del loro percorso nella scienza dei dati, i professionisti junior di solito iniziano configurando Python e R sui loro personal computer. Successivamente, scrivono ed eseguono codice utilizzando un ambiente di sviluppo integrato (IDE) locale come Jupyter Notebook Application o RStudio.

Tuttavia, man mano che i team di data science si espandono e l'analisi avanzata diventa più comune, c'è una crescente domanda di strumenti collaborativi per fornire approfondimenti, analisi predittive e sistemi di raccomandazione.

Ecco perché la necessità di strumenti collaborativi diventa fondamentale. Questi strumenti, essenziali per ricavare informazioni approfondite, analisi predittive e sistemi di raccomandazione, sono supportati da ricerca riproducibile, strumenti notebook e controllo del codice sorgente. L’integrazione di piattaforme basate su cloud amplifica ulteriormente questo potenziale collaborativo.

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È fondamentale notare che la collaborazione non è limitata ai soli team di data science.

Comprende una varietà molto più ampia di persone, comprese le parti interessate come dirigenti, leader di reparto e altri ruoli incentrati sui dati.

#2. L’era dei Big Data

Il termine Big Data è cresciuto in popolarità, in particolare tra le grandi aziende tecnologiche. Sebbene la sua definizione esatta rimanga sfuggente, in genere si riferisce a set di dati così vasti da superare le capacità dei sistemi di database standard e dei metodi analitici.

Questi set di dati superano i limiti dei tipici strumenti software e sistemi di archiviazione in termini di acquisizione, archiviazione, gestione ed elaborazione dei dati in un periodo di tempo ragionevole.

Quando consideri i Big Data, ricorda sempre le 3 V:

Volume: Si riferisce all'enorme quantità di dati.
Varietà: Indica i diversi formati, tipi e applicazioni analitiche dei dati.
Velocità: Indica la velocità con cui i dati si evolvono o vengono generati.

Poiché i dati continuano a crescere, c'è un urgente bisogno di infrastrutture più potenti e tecniche di analisi più efficienti.

Quindi questi due motivi principali sono il motivo per cui noi, come scienziati dei dati, dobbiamo andare oltre i computer locali.

Invece di possedere la propria infrastruttura informatica o data center, aziende e professionisti possono noleggiare l’accesso a qualsiasi cosa, dalle applicazioni allo spazio di archiviazione, da un fornitore di servizi cloud.

Ciò consente ad aziende e professionisti di pagare per ciò che utilizzano quando lo utilizzano, invece di affrontare i costi e la complessità della manutenzione di un'infrastruttura IT locale propria.

Quindi, per dirla semplicemente, Cloud Computing La fornitura di servizi informatici on-demand, dalle applicazioni all'archiviazione e alla potenza di elaborazione, avviene generalmente tramite Internet e con pagamento in base al consumo.

Per quanto riguarda i fornitori più comuni, sono abbastanza sicuro che tutti ne conosciate almeno uno. Google (Google Cloud), Amazon (Amazon Web Services) e Microsoft (Microsoft Azure sono le tre tecnologie cloud più comuni e controllano quasi tutto il mercato.

Il termine nuvola potrebbe sembrare astratto, ma ha un significato tangibile.

Fondamentalmente, il cloud riguarda i computer collegati in rete che condividono risorse. Pensa a Internet come alla rete informatica più estesa, mentre esempi più piccoli includono reti domestiche come LAN o WiFi SSID. Queste reti condividono risorse che vanno dalle pagine Web all'archiviazione dei dati.

In queste reti vengono definiti i singoli computer nodi. Comunicano utilizzando protocolli come HTTP per vari scopi, inclusi aggiornamenti di stato e richieste di dati. Spesso questi computer non si trovano in sede, ma si trovano in data center dotati di infrastrutture essenziali.

Con l'accessibilità economica dei computer e dello spazio di archiviazione, è ormai comune utilizzare più computer interconnessi anziché un'unica e costosa centrale elettrica. Questo approccio interconnesso garantisce il funzionamento continuo anche in caso di guasto di un computer e consente al sistema di gestire carichi maggiori.

Piattaforme popolari come Twitter, Facebook e Netflix esemplificano le applicazioni basate su cloud in grado di gestire milioni di utenti giornalieri senza arresti anomali. Quando i computer della stessa rete collaborano per un obiettivo comune, si parla di a gruppo.

I cluster, agendo come una singola unità, offrono prestazioni, disponibilità e scalabilità migliorate.

Calcolo distribuito si riferisce al software progettato per l'utilizzo cluster per attività specifiche, come Hadoop e Spark.

Quindi… ancora una volta… cos'è il cloud?

Oltre alle risorse condivise, il cloud comprende server, servizi, reti e altro ancora, gestiti da un'unica entità.

Sebbene Internet sia una rete vasta, non è una nuvola poiché nessun soggetto la possiede.

Riassumendo, Data Science e Cloud Computing sono due facce della stessa medaglia.

Data Science fornisce ai professionisti tutta la teoria e le tecniche necessarie per estrarre valore dai dati.

Il Cloud Computing è quello che garantisce l'infrastruttura per archiviare ed elaborare questi stessi dati.

Mentre il primo ci dà le conoscenze per valutare qualsiasi progetto, il secondo ci dà la fattibilità per realizzarlo.

Insieme, formano un potente tandem che promuove l’innovazione tecnologica.

Man mano che andiamo avanti, la sinergia tra questi due si rafforzerà, aprendo la strada a un futuro maggiormente basato sui dati.

Abbraccia il futuro, perché è basato sui dati e alimentato dal cloud!

Giuseppe Ferrer è un ingegnere analitico di Barcellona. Laureato in ingegneria fisica, attualmente lavora nel campo della Data Science applicata alla mobilità umana. È un creatore di contenuti part-time focalizzato sulla scienza e la tecnologia dei dati. Puoi contattarlo su LinkedIn, Twitter or Medio.