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 万台物联网连接设备投入使用，产生大量数据。而且，这些数据大部分都将在云端存储和分析。
云计算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在最佳数据中心运行应用程序并存储数据。这有助于他们简化和加速数据科学计划。由于数据存储和分析是所有组织的首要任务之一，因此将数据科学和云计算技术可以帮助增加收入。
利用云计算赋能数据科学
在云计算出现之前，公司通常将数据存储在本地服务器中。每次数据科学家和工程师想要进行数据分析时，他们都必须将数据从中央服务器传输到他们的系统中。这个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的成本可能非常高。它们需要持续的维护和备份以防止数据丢失。公司也可能最终拥有太多或太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免于使用物理服务器的麻烦的地方。
通过在云上托管数据，公司可以根据自己的需求利用云服务器架构。他们还可以通过利用云的按使用付费模式来节省资金。
利用云创造价值
一份报告预测，到 2025 年，全球云计 手机号码数据 算市场规模将达到 8321 亿美元，高于 2020 年的 3714 亿美元。这并不令人意外，因为预计到 2021 年，云数据中心将处理 94% 的工作负载。由于数据科学和云计算本质上是相互关联的，因此对于数据科学和机器学习项目来说，采用云计算具有多种优势。以下是五大优势：
节省成本：大多数云计算服务都采用 如何制定与平台无关的用户生成内容策略 按使用付费模式。这样就无需为公司不需要或不想要的数据存储空间或功能付费。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缩小其云服务器的使用量并相应地付费。但如果一家公司想要扩展其本地服务器，就必须购买昂贵的硬件。因此，使用云计算可以节省大量成本。
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，使数据科学家能够实时灵活地管理多结构数据。
更快的协作：云计算可以实现 墨西哥电话号码 更快的协作。数据科学家和工程师可以轻松地在基于云的平台. 通过云协作，他们可以随时随地提供输入和实时更新。
数据丢失预防：一些公司将所有数据存储在本地服务器/硬件上。如果这些本地服务器/硬件发生故障，这些公司最终可能会永久丢失其宝贵的公司数据。但使用云服务器，所有数据都会安全地存储在云中。可以通过任何具有互联网连接的智能设备轻松访问这些数据。
增强数据安全性： RapidScale 声称，57% 的公司认为云比其传统系统提供更好的数据安全性。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。最受欢迎的云计算参与者包括亚马逊网络服务、Google Cloud Platform 和 Microsoft Azure。其他竞争者包括 IBM Cloud、Oracle Cloud、VMware Cloud 和 Salesforce Cloud。我们在此列出了顶级参与者：
亚马逊网络服务
亚马逊网络服务于 2006 年推出，目前是市场上最受欢迎的云计算平台。Synergy Research Group 的数据显示，亚马逊网络服务在 2020 年最后一个季度（2020 年第四季度）在全球云基础设施市场的市场份额为 32%。该平台拥有各种数据库产品，包括 Amazon DynamoDB 和 Amazon Aurora。它还有用于数据分析的产品，包括 Amazon RedShift、AWS数据管道、Amazon QuickSight 和 Amazon EMR。Amazon Web Services 拥有全面的安全功能和丰富的控制。
谷歌云平台
Google Cloud Platform 于 2008 年推出，提供云计算服务，其运行基础架构与 Google 用于其 Google 搜索、Gmail 和 YouTube 等产品的相同。它有许多用于数据分析的产品，包括BigQuery，数据处理、Dataflow 和 Google Data Studio。Google Cloud Platform 可以帮助数据科学家无缝地开发、测试和部署机器学习模型并共同努力推动其进步。
微软 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 Database 和 Azure Cosmos DB）为数据库提供支持。它还提供用于数据分析的产品，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轻松进行预测性数据挖掘。根据上述 Synergy Research Group 的数据，Microsoft Azure 在 2020 年第四季度占据了全球云基础设施市场的 20%。