# 云中的数据科学  > 图片由 [Jelleke Vanooteghem](https://unsplash.com/@ilumire) 提供，来自 [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/cloud?orientation=landscape) 在处理大数据的数据科学时，云计算可以带来革命性的变化。在接下来的三节课中，我们将了解什么是云，以及为什么它非常有用。我们还将探索一个心力衰竭数据集，并构建一个模型来帮助评估某人发生心力衰竭的可能性。我们将利用云的强大功能，通过两种不同的方式来训练、部署和使用模型。一种方式是仅使用用户界面，以低代码/无代码的方式进行；另一种方式是使用 Azure Machine Learning 软件开发工具包 (Azure ML SDK)。  ### 主题 1. [为什么在数据科学中使用云？](17-Introduction/README.md) 2. [云中的数据科学：低代码/无代码方式](18-Low-Code/README.md) 3. [云中的数据科学：Azure ML SDK 方式](19-Azure/README.md) ### 致谢 这些课程由 [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets) 和 [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre) 带着 ☁️ 和 💕 编写。 心力衰竭预测项目的数据来源于 [Kaggle](https://www.kaggle.com/andrewmvd/heart-failure-clinical-data) 上的 [Larxel](https://www.kaggle.com/andrewmvd)。数据遵循 [Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 许可协议。 **免责声明**： 本文档使用AI翻译服务 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 进行翻译。尽管我们努力确保翻译的准确性，但请注意，自动翻译可能包含错误或不准确之处。原始语言的文档应被视为权威来源。对于重要信息，建议使用专业人工翻译。我们对因使用此翻译而产生的任何误解或误读不承担责任。