通过物联网 (IoT) 连接的设备数量正在迅速增加。Statista 估计，到 2030 年，全球将有大约 5000 万台物联网设备在使用。这些互连的设备和企业系统将产生大量数据。而且，大部分数据将在云端存储和分析。通过物联网 (IoT) 连接的设备数量正在迅速增加。Statista 估计，到 2030 年，全球将有大约 5000 万台物联网设备在使用。这些互连的设备和企业系统将产生大量数据。而且，大部分数据将在云端存储和分析。


云提供对不同计算服务的访问，如服务器、数据库、数据分析、软件、人工智能等。它允许企业以合理的成本运行他们的应用程序并将数据存储在最好的数据中心。这有助于他们简化和加速他们的数据科学计划。由于数据存储和分析是所有组织的重中之重，结合数据科学和云计算技术可以帮助增加收入。

云计算助力数据科学
传统上，在云计算出现之前，公司将数据存储在本地服务器中。数据科学家和工程师每次想要执行数据分析时都必须将数据从中央服务器传输到他们的系统。该过程非常复杂且耗时，因为数据分析需要收集和分离大量数据。此外，创建和管理本地服务器可能非常昂贵。它们需要持续维护和备份以防止数据丢失。公司也可能最终拥有太多或更少的服务器来满足他们的数据需求。这就是云计算帮助公司摆脱物理服务器的麻烦的地方。

通过将数据托管在云上，公司可以根据需要利用云服务器架构。他们还可以通过利用云的按使用付费模式来节省资金。

云计算使数据大众化。小型和大型公司都可以执行数据分析，而无需支付与服务器和存储相关的成本。它还为数据科学家简化了数据管理和数据分析。云计算使数据科学家能够利用易于访问的数据，专注于分析数据、测试假设和开发强大的机器学习 (ML) 功能。

用云创造价值
一份报告预测，到 2025 年，全球云计算市场规模将从 2020 年的 3714 亿美元增长到 8321 亿美元。这不足为奇，因为预计到2021年，云数据中心将处理 94% 的工作负载。由于云计算和数据科学本质上是相互关联的，因此在数据科学和机器学习项目中采用云计算有多种优势。以下是五个主要好处：

节省成本：大多数云计算服务都有按使用付费的模式。这消除了为公司不需要或不想要的数据存储空间或功能付费的需要。例如，当一家公司的机器学习或数据科学工作量增加/减少时，它可以简单地扩大或减少其云服务器的使用并相应地支付费用。但是，如果一家公司想要扩展其本地服务器，则必须购买昂贵的硬件。因此，使用云计算可以显着节省成本。

实时数据管理：通过将数据存储在云中，公司可以消除数据流中的任何延迟。云作为一个集中且可访问的平台，使数据科学家能够灵活地实时管理多结构化数据。

更快的协作：云计算可实现更快的协作。数据科学家和工程师可以通过基于云的平台轻松查看、共享和处理数据。通过云协作，他们可以随时随地提供输入和实时更新。

数据丢失防护：一些公司将所有数据存储在本地服务器/硬件上。万一这些本地服务器/硬件出现故障，这些公司最终可能会永久丢失其宝贵的公司数据。但是使用云服务器，所有数据都可以安全地存储在云中。可以从任何具有互联网连接的智能设备轻松访问这些数据。

增强的数据安全性： RapidScale 声称57% 的公司认为云提供了比其旧系统更好的数据安全性。事实上，超过 50% 的公司将机密和敏感数据存储在云中。通过网络传输并存储在云中的数据是加密的。这种加密使黑客无法访问数据。

领先的数据科学云计算平台
根据Kaggle 的 2020 年机器学习和数据科学调查，83% 的受访数据科学家正在使用云计算。最受欢迎的云计算参与者包括亚马逊网络服务、谷歌云平台和微软 Azure。其他竞争者是 IBM Cloud、Oracle Cloud、VMware Cloud 和 Salesforce 云。在这里，我们介绍了顶级球员：

Amazon Web Services Amazon Web Services
于 2006 年推出，是目前市场上最受欢迎的云计算平台。Synergy Research Group 的数据显示，2020 年第四季度（Q4/2020）亚马逊网络服务在全球云基础设施市场的市场份额为 32%。该平台有各种数据库产品，包括 Amazon DynamoDB 和 Amazon Aurora。它还拥有用于数据分析的产品，包括 Amazon RedShift、AWS Data Pipeline、Amazon QuickSight 和 Amazon EMR。Amazon Web Services 拥有全面的安全能力和丰富的控制。

谷歌云平台 谷歌云平台
于 2008 年推出，提供云计算服务，这些服务在谷歌用于其产品（如谷歌搜索、Gmail 和 YouTube）的相同基础架构上运行。它有许多数据分析产品，包括 BigQuery、Dataproc、Dataflow 和 Google Data Studio。Google Cloud Platform 可以帮助数据科学家无缝地开发、测试和部署 ML 模型并协作改进它们。

Microsoft Azure
2010 年，Microsoft Azure 作为数据分析和数据科学的云计算平台推出。它通过其产品（包括 Azure SQL 数据库和 Azure Cosmos DB）提供对数据库的支持。它还拥有数据分析产品，包括 Azure Synapse Analytics、Azure Data Factory、Azure Stream Analytics 和 Azure Data Lake Storage。该平台确保数据科学家和工程师可以享受轻松的预测数据挖掘。根据前述 Synergy Research Group 的数据，微软 Azure 在 2020 年第四季度占据了全球云基础设施市场 20% 的份额。

借助云加速数据科学
随着公司不断加快数字化转型计划以保持竞争力，通过云计算增强其数据科学能力也很重要。数据科学不仅仅是处理数据。它需要强大的基础架构来摄取数据，并且数据科学家需要基于洞察力构建预测模型。将云计算添加到这个框架可以像魔术一样工作。它可以显着简化数据科学流程，帮助企业转型并实现其目标。

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