データサイエンスのためのクラウドコンピューティングの概要 - KDnuggets

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データサイエンスのためのクラウドコンピューティングの概要
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今日の世界では、ゲームチェンジャーとして XNUMX つの主要な勢力が台頭しています。

データサイエンスとクラウドコンピューティング。

膨大な量のデータが毎秒生成される世界を想像してみてください。

まあ…想像する必要はありません…それは私たちの世界です！

ソーシャルメディアでのやりとりから金融取引、医療記録から電子商取引の好みに至るまで、データはあらゆるところに存在します。

しかし、値を取得できない場合、このデータは何に役立つのでしょうか?

まさにそれがデータサイエンスの仕事です。

そして、このデータをどこに保存、処理、分析するのでしょうか?

そこでクラウドコンピューティングが威力を発揮します。

これら XNUMX つのテクノロジーの驚異の絡み合った関係を理解する旅に出かけましょう。

一緒にそれを見つけてみましょう!

データサイエンス?-?洞察を引き出す技術

データサイエンスは、膨大で多様なデータから意味のある洞察を抽出する技術および科学です。

統計や機械学習などのさまざまな分野の専門知識を組み合わせて、データを解釈し、情報に基づいた意思決定を行います。

データの爆発的な増加に伴い、生データを金に変える上でデータサイエンティストの役割が最も重要になってきています。

クラウドコンピューティング?-?デジタルストレージ革命

クラウドコンピューティングとは、インターネットを介したコンピューティングサービスのオンデマンド配信を指します。

ストレージ、処理能力、データベースサービスが必要な場合でも、クラウドコンピューティングは、企業や専門家が物理インフラストラクチャの維持にかかるオーバーヘッドなしで運用できる、柔軟でスケーラブルな環境を提供します。

しかし、ほとんどの人は、なぜそれらが関連しているのかと考えているはずです。

最初に戻りましょう…

クラウドコンピューティングがデータサイエンスの重要なコンポーネント、または補完的なコンポーネントとして浮上した主な理由は XNUMX つあります。

#1. 協力することが不可欠である

データサイエンスへの取り組みの開始時に、ジュニアデータプロフェッショナルは通常、自分のパソコンに Python と R をセットアップすることから始めます。その後、Jupyter Notebook アプリケーションや RStudio などのローカルの統合開発環境 (IDE) を使用してコードを作成し、実行します。

しかし、データサイエンスチームが拡大し、高度な分析がより一般的になるにつれて、洞察、予測分析、推奨システムを提供するための共同ツールの需要が高まっています。

このため、共同作業ツールの必要性が最も重要になります。これらのツールは、洞察、予測分析、推奨システムを導き出すために不可欠であり、再現可能な調査、ノートブックツール、コードソース管理によって強化されています。クラウドベースのプラットフォームの統合により、このコラボレーションの可能性がさらに高まります。

データサイエンスのためのクラウドコンピューティングの概要
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コラボレーションはデータサイエンスチームだけに限定されないことに注意することが重要です。

これには、経営陣、部門リーダー、その他のデータ中心の役割などの利害関係者を含む、はるかに幅広い人々が含まれます。

#2. ビッグデータの時代

用語 ビッグデータ 特に大手テクノロジー企業の間で人気が急上昇しています。その正確な定義は依然としてとらえどころがありませんが、一般に、標準的なデータベースシステムや分析手法の能力を超えるほど膨大なデータセットを指します。

これらのデータセットは、妥当な期間内でのデータのキャプチャ、保存、管理、処理という点で、一般的なソフトウェアツールやストレージシステムの限界を超えています。

ビッグデータを検討するときは、次の 3 つの V を常に念頭に置いてください。

ボリューム： 膨大な量のデータを指します。
品種： データの多様な形式、タイプ、分析アプリケーションを指します。
速度： データが進化または生成される速度を示します。

データが増大し続けるにつれて、より強力なインフラストラクチャとより効率的な分析技術が緊急に必要とされています。

これら XNUMX つの主な理由が、データサイエンティストとしてローカルコンピューターを超えてスケールアップする必要がある理由です。

企業や専門家は、独自のコンピューティングインフラストラクチャやデータセンターを所有するのではなく、クラウドサービスプロバイダーからアプリケーションからストレージまであらゆるものへのアクセスを借りることができます。

これにより、企業や専門家は、使用したときに使用した分に対して料金を支払うことができます。 独自のローカル IT インフラストラクチャを維持するコストと複雑さに対処する代わりに。

簡単に言えば、 クラウドコンピューティング オンデマンドコンピューティングサービスは、アプリケーションからストレージ、処理能力に至るまで、通常はインターネット経由で従量課金制で提供されます。

最も一般的なプロバイダーについては、皆さんも少なくとも XNUMX つはご存知だと思います。 Google (Google Cloud)、Amazon (アマゾンウェブサービス)、Microsoft (Microsoft Azure) は XNUMX つの最も一般的なクラウドテクノロジーであり、市場のほぼすべてを支配しています。

用語抽象的に聞こえるかもしれませんが、具体的な意味があります。

クラウドの核心は、ネットワークに接続されたコンピューターがリソースを共有することです。インターネットは最も広範なコンピューターネットワークであると考えてください。小規模な例には、LAN や WiFi SSID などのホームネットワークが含まれます。これらのネットワークは、Web ページからデータストレージに至るまでのリソースを共有します。

これらのネットワークでは、個々のコンピュータは次のように呼ばれます。 ノード。これらは、ステータスの更新やデータ要求など、さまざまな目的で HTTP などのプロトコルを使用して通信します。多くの場合、これらのコンピューターはオンサイトに設置されておらず、重要なインフラストラクチャを備えたデータセンターに設置されています。

コンピューターとストレージが手頃な価格になったため、現在では、高価な XNUMX 台のコンピューターではなく、複数の相互接続されたコンピューターを使用することが一般的になっています。この相互接続されたアプローチにより、XNUMX 台のコンピューターに障害が発生した場合でも継続的な運用が保証され、システムは増加した負荷に対処できるようになります。

Twitter、Facebook、Netflix などの人気のあるプラットフォームは、クラッシュすることなく毎日数百万のユーザーを管理できるクラウドベースのアプリケーションの例です。同じネットワーク内のコンピュータが共通の目標に向かって協力することを、 .

クラスターは単一のユニットとして機能し、パフォーマンス、可用性、およびスケーラビリティを強化します。

分散コンピューティング を利用するために設計されたソフトウェアを指します。 クラスタ Hadoop や Spark などの特定のタスク用。

それで…もう一度言いますが…クラウドとは何ですか?

クラウドには、共有リソースだけでなく、単一のエンティティによって管理されるサーバー、サービス、ネットワークなどが含まれます。

インターネットは広大なネットワークですが、単一の当事者が所有していないため、クラウドではありません。

要約すると、データサイエンスとクラウドコンピューティングは同じコインの表裏の関係にあります。

データサイエンスは、データから価値を抽出するために必要なすべての理論とテクニックを専門家に提供します。

クラウドコンピューティングは、これとまったく同じデータを保存および処理するためのインフラストラクチャを提供します。

XNUMX つ目はプロジェクトを評価するための知識を提供し、XNUMX つ目はプロジェクトを実行する実現可能性を提供します。

これらは共に、技術革新を促進する強力な連携を形成しています。

私たちが前進するにつれて、これら XNUMX つの間の相乗効果はさらに強まり、よりデータ主導型の未来への道が開かれるでしょう。

データドリブンでクラウドを活用した未来を受け入れましょう。

ジョセップ・フェレール バルセロナ出身の分析エンジニアです。彼は物理工学を卒業し、現在は人間の移動に適用されるデータサイエンス分野で働いています。彼は、データサイエンスとテクノロジーに焦点を当てた非常勤のコンテンツクリエイターです。あなたは彼に連絡することができます LinkedIn, Twitter or M.