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为什么云计算对数据科学家很重要?

为什么云计算对数据科学家很重要?

您是否知道美国零售业巨头沃尔玛每小时从其客户产生2.5 PB的数据?你知道PB是什么吗?等于1百万GB,相当于13.3年的高清视频。

 

这意味着沃尔玛在一天之内就可以生成约25 PB的数据,相当于130年的高清视频。

 

毫无疑问,大多数企业都没有沃尔玛那么大。但是,这些天来,即使是规模较小的企业也每天产生大量数据。确实,这些数据的丰富性会使任何人都感到困惑。正是数据科学家来处理这些巨大的数据并帮助我们进行导航。

 

可以很容易地说,数据科学是这一切的核心。但是,在我们深入研究数据科学之前,在这种情况下,我们应该对另一个重要的参与者进行尽职调查。云和云计算。

 

在本文中,我们将尝试着眼于这两者之间的关系。让我们潜入。

 

为什么数据科学需要云计算?

 

了解云计算对数据科学家的好处;我们必须想象一个不同的世界。在这个虚构的世界中,没有服务器可供我们使用。但是,我们必须处理与这些天一样多的数据。

 

在这种情况下,企业将做什么?他们将尝试访问本地运行的数据库,对吗?这意味着,每当数据科学家想要改进现有算法或进行新分析时,他们都必须将信息从中央数据库传输到他们的机器。传输完成后,他们将在本地对信息进行操作。

 

尽管看起来很容易,但是数据科学家必须面对某些缺陷。

 

  • 他们必须手动干预以获取数据。
  • 他们的机器成为您在本地进行分析的单点故障。
  • 数据的处理速度将等于其计算机的计算能力。
  • 由于它们将取决于有限的计算资源,因此它们将被迫处理有限数量的数据。

 

而且,他们将无法利用实时数据来创建推荐系统或需要实时数据干预的任何其他类型的机器学习算法。

 

这看起来不好,是吗?

 

现在来了服务器

 

以上场景在某种程度上负责服务器的发明。但是,服务器具有其自身的缺点。

 

  • 最普遍的问题是服务器需要存储一个位置。
  • 服务器的基础架构购买和设置成本很高。
  • 内部数据存储系统要求您在地球上的不同位置进行备份。
  • 企业需要计划使用服务器空间。通常,他们最终会购买超出所需数量的服务器。

 

云的好处

 

现在,您将很容易理解云的好处。他们倾向于以各种可能的方式使本地服务器蒙上阴影。他们确保数据科学家仅专注于开发和测试新算法,同时从所有可用数据中受益。云计算可帮助数据科学家在无需等待数小时且无需担心计算机可用内存空间的情况下进行项目。

 

尽管有时数据科学家不得不等待很长时间,但他们始终可以选择支付更多费用并更快地完成工作。云计算扩展到数据科学家的另一个优势是。无论组织的规模大小如何,科学家都可以使用相同的工具而无需支付巨额费用。对于整个工作中的数据科学家而言,云服务已成为一个巨大的推动者。

 

云计算可帮助数据科学家使用Windows Azure等平台,该平台可免费提供对不同工具,框架和编程语言的访问。借助云计算,数据科学家可以使用诸如R,Python和其他可扩展机器学习工具之类的开源工具,以及诸如MS SQL,Oracle RDB,BusinessObjects等市售工具。

 

数据集的大小以及平台和工具的可用性使数据科学家了解云计算至关重要。

 

结论

 

总而言之,云计算使全世界所有数据科学家的数据科学和数据分析民主化。数据分析师和科学家可以依靠存储在云中的数据这一简单事实使他们的生活变得更加轻松。云机器学习的最大卖点是,它使中小型企业能够访问他们原本无法负担的机器学习基础架构。

 

借助基于云的机器学习,即使是最小的电子商务零售商也可以运行实时推荐系统,以改善其客户服务。借助该技术,他们可以分析客户的意图并向其扩展个人帮助。他们所需要的只是一名出色的数据科学家,以为他们带来这些好处。如果您正在考虑使您的业务收益最大化,请不要再等待了。 与我们经验丰富的数据科学家联系 right away.

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