데이터는 어디에나 있고 대량으로 발생합니다. 이 모든 것을 이해하면 놀라운 발견과 더 나은 비즈니스 결정으로 이어질 수 있습니다. 그러나 이를 위해서는 강력한 도구가 필요합니다. 클라우드 컴퓨팅이 적용되는 곳이 바로 여기입니다. 데이터를 효과적으로 관리하고 사용하는 데 도움이 되지만 정확히 어떻게 도움이 될까요? 클라우드 컴퓨팅은 역할을 더 자세히 살펴보면 다양한 방식으로 데이터 과학에 도움이 됩니다.

데이터 과학에서 클라우드 컴퓨팅의 역할

데이터 과학자는 여러 가지 이유로 클라우드 컴퓨팅을 사용합니다. 무엇보다도 데이터 과학자는 클라우드 컴퓨팅을 스토리지로 사용합니다. 이 분야는 대규모 데이터 세트를 다루는 경우가 많습니다. 클라우드 플랫폼은 확장 가능한 스토리지를 제공합니다. 솔루션. 결과적으로 데이터 과학자는 로컬 서버나 하드 드라이브 대신 원격으로 데이터를 보관할 수 있습니다.

“클라우드 컴퓨팅을 사용하면 기존 인프라를 점검하지 않고도 리소스를 줄이거나 늘릴 수 있습니다.” 

데이터 분석가에게는 상당한 컴퓨팅 능력도 필요합니다. 클라우드 서비스를 사용하면 주문형 처리 기능을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 데이터 과학자는 강력한 기계를 소유하지 않고도 복잡한 알고리즘을 실행할 수 있습니다.

또한 많은 데이터 과학 도구와 소프트웨어 플랫폼이 이제 클라우드 기반입니다. 이는 데이터 과학자가 장치에 무거운 소프트웨어를 설치하지 않고도 최신 도구에 액세스할 수 있음을 의미합니다. 따라서 그들은 항상 클라우드 컴퓨팅을 통해 최신 리소스를 보유하고 있습니다. 

마지막으로, 데이터 과학 프로젝트가 성장함에 따라 리소스 필요성도 변동됩니다. 클라우드 컴퓨팅이 도움이 되는 부분이 바로 여기에 있습니다. 필요에 따라 쉽게 확장하고 리소스를 늘리거나 줄일 수 있습니다. 또한 기존 인프라를 점검하지 않고도 이를 수행할 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅이 데이터 과학에서 중요한 이유

기업은 엄청난 이점 때문에 데이터 과학에 클라우드 컴퓨팅을 사용합니다.

“클라우드 컴퓨팅은 데이터 과학을 위한 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.” 

비즈니스 성과 향상

데이터 과학에서 클라우드 컴퓨팅의 중요성은 전 세계가 교육에 STEAM을 사용하는 방식과 유사합니다. STEAM 프로그램이 다양한 분야를 융합하여 실제 문제에 대해 학생들을 양성하는 것처럼 클라우드 컴퓨팅도 데이터 과학과 동일한 작업을 수행합니다. 이는 복잡한 비즈니스 및 과학적 문제에 직면해 있습니다. 

플로리다 대학의 연구에 따르면 STEAM 프로그램은 학생들의 학습을 향상시켰습니다. 학업 성과. 이처럼 클라우드 솔루션은 운영 효율성과 신속한 의사결정을 통해 비즈니스 성과를 향상시킵니다. 

클라우드 컴퓨팅은 데이터 과학을 위한 확장 가능한 솔루션을 제공하므로 기업은 데이터 세트를 보다 효율적으로 처리하고 더 빠르게 통찰력을 얻을 수 있습니다. 따라서 데이터 과학자는 의사 결정 프로세스를 최적화하고 운영 성능을 향상시킬 수 있습니다. 

보안 향상

클라우드 컴퓨팅이 매우 중요한 또 다른 이유는 클라우드 컴퓨팅이 제공하는 보안 조치입니다. 클라우드 제공업체는 사이버 보안에 막대한 투자를 하여 데이터 침해에 대한 고급 보호 기능을 제공합니다. 오늘날 기업이 사용하는 데이터의 양이 늘어나면서 보안은 중요한 측면이다 보관하고 취급할 때. 따라서 기업에서 분석된 데이터는 클라우드 컴퓨팅으로 인한 잠재적인 위협으로부터 안전합니다.

불행하게도 일부 데이터 과학자에게는 내부 보안이 비용이 많이 들거나 옵션이 아닐 수 있습니다. 따라서 클라우드 서비스는 데이터를 안전하게 백업할 수 있는 방법이 필요한 사람들에게 저렴하고 접근 가능한 솔루션을 제공합니다.

비용 효율성

기업은 클라우드 서비스를 사용하여 인프라에 대한 막대한 초기 투자를 회피합니다. 대신 비용을 실제 사용량에 더 가깝게 맞추는 종량제 모델을 선택할 수 있습니다. 

또한 장비를 구입하거나 유지 관리하지 않고도 더 많은 비용을 절약할 수 있습니다. 현대 데이터 과학에는 많은 처리 능력이 필요하므로 클라우드 서비스를 사용할 때 더 많은 돈을 주머니에 보관할 수 있습니다.

“180년에는 글로벌 데이터 볼륨이 2025제타바이트를 초과할 수 있습니다.” 

데이터 용량 확장

클라우드 컴퓨팅은 데이터 용량을 크게 향상시킵니다. 이는 기존 온프레미스 솔루션이 처리할 수 있는 것 이상의 대규모 데이터 세트를 저장하고 처리함으로써 이를 수행합니다. 글로벌 데이터 볼륨이 예상됩니다. 180제타바이트를 초과하는 경우 2025에 의해. 

이 양이 계속해서 급증함에 따라 클라우드는 정보를 사용하고 분석하는 효율적이고 비용 효과적인 방법을 제공합니다. 클라우드를 사용하면 사내 시스템으로는 더 번거롭고 비용이 많이 들 수 있는 이러한 양의 저장 및 분석이 가능합니다.

데이터 과학을 위한 주요 클라우드 플랫폼

클라우드 서비스 제공업체를 찾고 있는 데이터 과학자라면 해당 분야에서 가장 인기 있는 다음 플랫폼을 고려해 보세요.

Amazon Web Services

AWS(Amazon Web Services)는 클라우드 컴퓨팅 분야의 최고의 플랫폼입니다. AWS는 기계 학습을 위한 Amazon Sagemaker, 데이터 웨어하우징을 위한 Redshift, 빅 데이터 처리를 위한 EMR을 포함하여 데이터 과학을 위한 대규모 도구 모음을 제공합니다. 글로벌 데이터 센터 네트워크는 빠른 데이터 액세스와 확장성을 보장합니다. 따라서 초보자이건 숙련된 전문가이건 관계없이 귀하에게 가장 적합합니다.

Google Cloud Platform

Google Cloud는 AI 및 머신러닝 기능이 돋보입니다. 실시간 분석을 위한 BigQuery와 딥 러닝 전문 지식이 없는 사용자를 위한 AutoML과 같은 도구가 있습니다. 다양한 오픈 소스 도구와 함께 다른 Google 서비스와의 원활한 통합 덕분에 공동 작업에 탁월합니다. 귀하와 귀하의 데이터 과학자 팀은 위치에 관계없이 프로젝트를 함께 작업할 수 있습니다.

Microsoft Azure

Microsoft의 Azure는 데이터 과학을 위해 만들어진 솔루션을 혼합한 탁월한 플랫폼입니다.

"Azure Machine Learning은 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배포하기 위한 단순화된 프로세스를 제공합니다." 

빅 데이터 분석을 위한 Azure Databricks와 데이터 통합을 위한 Data Factory를 통해 데이터 기반 이니셔티브를 위한 잘 만들어진 에코시스템을 제공합니다.

클라우드 컴퓨팅으로 데이터 과학의 도약

클라우드 컴퓨팅은 대용량 데이터를 처리하는 데 탁월한 도구입니다. 간단하고 효과적으로 저장, 관리, 이해하는 데 도움이 됩니다. 다양한 플랫폼을 사용할 수 있으므로 보다 효율적이고 생산적으로 사용할 수 있습니다. 매일 더 많은 데이터를 만들고 사용함에 따라 데이터 과학과 클라우드 컴퓨팅 간의 팀워크가 미래에 큰 역할을 하게 될 것입니다. 이를 사용하여 데이터를 이해하면 앞으로 더 현명한 선택을 하는 데 도움이 됩니다.

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