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雲端中的資料科學入門
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| 雲端中的資料科學：入門 - Sketchnote by @nitya |
在這堂課中，您將學習雲端的基本原則，了解為什麼使用雲端服務來執行您的資料科學專案可能會很有趣，並且我們將探討一些在雲端中執行的資料科學專案範例。
課前測驗
什麼是雲端？
雲端，或稱雲端運算，是透過網際網路提供一系列按需付費的運算服務，這些服務由基礎設施所支援。服務包括存儲、資料庫、網路、軟體、分析以及智能服務等解決方案。
我們通常將公有雲、私有雲和混合雲區分如下：
- 公有雲：公有雲由第三方雲端服務提供商擁有和運營，並透過網際網路向公眾提供其運算資源。
- 私有雲：私有雲指的是專門由單一企業或組織使用的雲端運算資源，其服務和基礎設施維護在私人網路上。
- 混合雲：混合雲是一種結合公有雲和私有雲的系統。使用者選擇內部部署的資料中心，同時允許資料和應用程式在一個或多個公有雲上運行。
大多數雲端運算服務分為三類：基礎設施即服務 (IaaS)、平台即服務 (PaaS) 和軟體即服務 (SaaS)。
- 基礎設施即服務 (IaaS)：使用者租用 IT 基礎設施，例如伺服器和虛擬機 (VM)、存儲、網路、操作系統。
- 平台即服務 (PaaS)：使用者租用一個開發、測試、交付和管理軟體應用程式的環境。使用者不需要擔心設置或管理開發所需的伺服器、存儲、網路和資料庫等基礎設施。
- 軟體即服務 (SaaS)：使用者透過網際網路按需訪問軟體應用程式，通常是基於訂閱的方式。使用者不需要擔心托管和管理軟體應用程式、基礎設施或維護，例如軟體升級和安全修補。
一些最大的雲端提供商包括 Amazon Web Services、Google Cloud Platform 和 Microsoft Azure。
為什麼選擇雲端進行資料科學？
開發者和 IT 專業人士選擇使用雲端的原因有很多，包括以下幾點：
- 創新：您可以透過將雲端提供商創建的創新服務直接整合到您的應用程式中來提升應用程式的功能。
- 靈活性：您只需支付所需的服務費用，並且可以從多種服務中進行選擇。通常採用按需付費的模式，並根據不斷變化的需求調整服務。
- 預算：您不需要進行初期投資來購買硬體和軟體、設置和運行內部資料中心，您只需支付使用的部分。
- 可擴展性：您的資源可以根據專案需求進行擴展，這意味著您的應用程式可以根據外部因素在任何時間點使用更多或更少的運算能力、存儲和頻寬。
- 生產力：您可以專注於您的業務，而不是花時間處理可以由其他人管理的任務，例如管理資料中心。
- 可靠性：雲端運算提供多種方式來持續備份您的資料，並且您可以設置災難恢復計劃，即使在危機時期也能保持您的業務和服務運行。
- 安全性：您可以受益於加強專案安全性的政策、技術和控制措施。
以上是人們選擇使用雲端服務的一些常見原因。現在我們對雲端的概念及其主要優勢有了更好的理解，讓我們更具體地探討資料科學家和處理資料的開發者的工作，以及雲端如何幫助他們解決可能面臨的多種挑戰：
- 存儲大量資料：與其購買、管理和保護大型伺服器，您可以直接將資料存儲在雲端中，例如使用 Azure Cosmos DB、Azure SQL Database 和 Azure Data Lake Storage。
- 執行資料整合：資料整合是資料科學的重要部分，讓您從資料收集過渡到採取行動。透過雲端提供的資料整合服務，您可以收集、轉換並整合來自各種來源的資料到單一資料倉庫，例如使用 Data Factory。
- 處理資料：處理大量資料需要大量的運算能力，而並非每個人都能獲得足夠強大的機器，因此許多人選擇直接利用雲端的巨大運算能力來運行和部署解決方案。
- 使用資料分析服務：雲端服務如 Azure Synapse Analytics、Azure Stream Analytics 和 Azure Databricks，幫助您將資料轉化為可行的洞察。
- 使用機器學習和資料智能服務：與其從零開始，您可以使用雲端提供商提供的機器學習演算法，例如 AzureML。您還可以使用認知服務，例如語音轉文字、文字轉語音、電腦視覺等。
雲端中的資料科學範例
讓我們透過幾個場景來更具體地了解。
即時社交媒體情緒分析
我們從一個常見的機器學習入門場景開始：即時社交媒體情緒分析。
假設您運營一個新聞媒體網站，並希望利用即時資料來了解讀者可能感興趣的內容。為了更深入了解，您可以建立一個程式，對 Twitter 上的相關主題進行即時情緒分析。
您需要關注的關鍵指標是特定主題（標籤）的推文量和情緒，情緒是透過分析工具對指定主題進行情緒分析來確定的。
建立此專案所需的步驟如下：
- 建立一個事件中心以收集 Twitter 的輸入資料流
- 配置並啟動 Twitter 客戶端應用程式，調用 Twitter Streaming APIs
- 建立一個 Stream Analytics 作業
- 指定作業輸入和查詢
- 建立輸出接收器並指定作業輸出
- 啟動作業
查看完整過程，請參考文件。
科學論文分析
讓我們看另一個由本課程作者之一 Dmitry Soshnikov 創建的專案範例。
Dmitry 創建了一個分析 COVID 論文的工具。透過審視此專案，您將了解如何建立一個工具，從科學論文中提取知識、獲得洞察，並幫助研究人員高效地瀏覽大量論文。
以下是使用的不同步驟：
- 使用 Text Analytics for Health 提取和預處理資訊
- 使用 Azure ML 進行處理並行化
- 使用 Cosmos DB 存儲和查詢資訊
- 使用 Power BI 建立互動式儀表板進行資料探索和可視化
查看完整過程，請訪問 Dmitry 的部落格。
如您所見，我們可以以多種方式利用雲端服務來進行資料科學。
備註
來源：
- https://azure.microsoft.com/overview/what-is-cloud-computing?ocid=AID3041109
- https://docs.microsoft.com/azure/stream-analytics/stream-analytics-twitter-sentiment-analysis-trends?ocid=AID3041109
- https://soshnikov.com/science/analyzing-medical-papers-with-azure-and-text-analytics-for-health/
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作業
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