Data-Science-For-Beginners/translations/cs/5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md

<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
  "original_hash": "6a0556b17de4c8d1a9470b02247b01d4",
  "translation_date": "2025-09-04T21:35:11+00:00",
  "source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md",
  "language_code": "cs"
}
-->
# Úvod do datové vědy v cloudu

|![ Sketchnote od [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/17-DataScience-Cloud.png)|
|:---:|
| Datová věda v cloudu: Úvod - _Sketchnote od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |


V této lekci se naučíte základní principy cloudu, zjistíte, proč může být zajímavé využívat cloudové služby pro vaše projekty datové vědy, a podíváme se na několik příkladů projektů datové vědy realizovaných v cloudu.

## [Kvíz před přednáškou](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/32)

## Co je cloud?

Cloud, nebo cloud computing, je poskytování široké škály výpočetních služeb na principu „pay-as-you-go“, které jsou hostovány na infrastruktuře přes internet. Mezi služby patří řešení jako úložiště, databáze, sítě, software, analytika a inteligentní služby.

Obvykle rozlišujeme veřejný, soukromý a hybridní cloud následovně:

* Veřejný cloud: veřejný cloud je vlastněn a provozován třetí stranou, poskytovatelem cloudových služeb, který poskytuje své výpočetní zdroje přes internet veřejnosti.
* Soukromý cloud: označuje výpočetní zdroje cloudu používané výhradně jedním podnikem nebo organizací, přičemž služby a infrastruktura jsou udržovány na soukromé síti.
* Hybridní cloud: hybridní cloud je systém, který kombinuje veřejné a soukromé cloudy. Uživatelé si zvolí datové centrum na místě, zatímco umožní, aby data a aplikace běžely na jednom nebo více veřejných cloudech.

Většina služeb cloud computingu spadá do tří kategorií: infrastruktura jako služba (IaaS), platforma jako služba (PaaS) a software jako služba (SaaS).

* Infrastruktura jako služba (IaaS): uživatelé si pronajímají IT infrastrukturu, jako jsou servery a virtuální stroje (VMs), úložiště, sítě, operační systémy.
* Platforma jako služba (PaaS): uživatelé si pronajímají prostředí pro vývoj, testování, doručování a správu softwarových aplikací. Uživatelé se nemusí starat o nastavení nebo správu základní infrastruktury serverů, úložiště, sítí a databází potřebných pro vývoj.
* Software jako služba (SaaS): uživatelé získávají přístup k softwarovým aplikacím přes internet, na vyžádání a obvykle na základě předplatného. Uživatelé se nemusí starat o hosting a správu softwarové aplikace, základní infrastrukturu nebo údržbu, jako jsou aktualizace softwaru a bezpečnostní záplaty.

Mezi největší poskytovatele cloudových služeb patří Amazon Web Services, Google Cloud Platform a Microsoft Azure.

## Proč zvolit cloud pro datovou vědu?

Vývojáři a IT profesionálové si volí práci s cloudem z mnoha důvodů, včetně následujících:

* Inovace: můžete pohánět své aplikace integrací inovativních služeb vytvořených poskytovateli cloudu přímo do svých aplikací.
* Flexibilita: platíte pouze za služby, které potřebujete, a můžete si vybrat z široké škály služeb. Obvykle platíte podle potřeby a přizpůsobujete své služby podle svých měnících se potřeb.
* Rozpočet: nemusíte dělat počáteční investice do nákupu hardwaru a softwaru, nastavení a provozu datových center na místě, a můžete jednoduše platit za to, co používáte.
* Škálovatelnost: vaše zdroje se mohou přizpůsobit potřebám vašeho projektu, což znamená, že vaše aplikace mohou využívat více nebo méně výpočetního výkonu, úložiště a šířky pásma, přizpůsobené externím faktorům v daném okamžiku.
* Produktivita: můžete se soustředit na své podnikání místo trávení času úkoly, které může spravovat někdo jiný, jako je správa datových center.
* Spolehlivost: cloud computing nabízí několik způsobů, jak nepřetržitě zálohovat vaše data, a můžete nastavit plány obnovy po havárii, aby vaše podnikání a služby pokračovaly i v době krize.
* Bezpečnost: můžete využívat politiky, technologie a kontroly, které posilují bezpečnost vašeho projektu.

Toto jsou některé z nejběžnějších důvodů, proč lidé volí cloudové služby. Nyní, když máme lepší pochopení toho, co cloud je a jaké jsou jeho hlavní výhody, podívejme se konkrétněji na práci datových vědců a vývojářů pracujících s daty a na to, jak jim cloud může pomoci s několika výzvami, kterým mohou čelit:

* Ukládání velkého množství dat: místo nákupu, správy a ochrany velkých serverů můžete ukládat svá data přímo v cloudu, s řešeními jako Azure Cosmos DB, Azure SQL Database a Azure Data Lake Storage.
* Provádění integrace dat: integrace dat je zásadní součástí datové vědy, která vám umožňuje přejít od sběru dat k činění rozhodnutí. S integračními službami dat nabízenými v cloudu můžete sbírat, transformovat a integrovat data z různých zdrojů do jednoho datového skladu, s Data Factory.
* Zpracování dat: zpracování velkého množství dat vyžaduje hodně výpočetního výkonu, a ne každý má přístup k dostatečně výkonným strojům, což je důvod, proč mnoho lidí volí přímo využití obrovského výpočetního výkonu cloudu k provozu a nasazení svých řešení.
* Využívání analytických služeb: cloudové služby jako Azure Synapse Analytics, Azure Stream Analytics a Azure Databricks vám pomohou proměnit vaše data v akční poznatky.
* Využívání služeb strojového učení a inteligence dat: místo začínání od nuly můžete využívat algoritmy strojového učení nabízené poskytovatelem cloudu, s službami jako AzureML. Můžete také využívat kognitivní služby, jako je převod řeči na text, text na řeč, počítačové vidění a další.

## Příklady datové vědy v cloudu

Pojďme si to přiblížit pomocí několika scénářů.

### Analýza sentimentu na sociálních sítích v reálném čase
Začněme scénářem, který je běžně studován lidmi, kteří začínají se strojovým učením: analýza sentimentu na sociálních sítích v reálném čase.

Řekněme, že provozujete zpravodajský web a chcete využít živá data k pochopení, jaký obsah by mohl vaše čtenáře zajímat. Abyste se o tom dozvěděli více, můžete vytvořit program, který provádí analýzu sentimentu dat z publikací na Twitteru v reálném čase, na témata, která jsou relevantní pro vaše čtenáře.

Klíčové ukazatele, na které se zaměříte, jsou objem tweetů na konkrétní témata (hashtagy) a sentiment, který je stanoven pomocí analytických nástrojů, které provádějí analýzu sentimentu kolem specifikovaných témat.

Kroky potřebné k vytvoření tohoto projektu jsou následující:

* Vytvořte event hub pro streamování vstupů, který bude sbírat data z Twitteru.
* Nakonfigurujte a spusťte aplikaci klienta Twitteru, která bude volat Twitter Streaming API.
* Vytvořte úlohu Stream Analytics.
* Určete vstup úlohy a dotaz.
* Vytvořte výstupní cíl a určete výstup úlohy.
* Spusťte úlohu.

Pro zobrazení celého procesu si prohlédněte [dokumentaci](https://docs.microsoft.com/azure/stream-analytics/stream-analytics-twitter-sentiment-analysis-trends?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum&ocid=AID30411099).

### Analýza vědeckých článků
Podívejme se na další příklad projektu vytvořeného [Dmitrijem Soshnikovem](http://soshnikov.com), jedním z autorů tohoto kurzu.

Dmitrij vytvořil nástroj, který analyzuje články o COVIDu. Přezkoumáním tohoto projektu uvidíte, jak můžete vytvořit nástroj, který extrahuje znalosti z vědeckých článků, získává poznatky a pomáhá výzkumníkům efektivně procházet velké kolekce článků.

Podívejme se na různé kroky použité pro tento projekt:
* Extrakce a předzpracování informací pomocí [Text Analytics for Health](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/text-analytics/how-tos/text-analytics-for-health?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum&ocid=AID3041109).
* Použití [Azure ML](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum&ocid=AID3041109) k paralelizaci zpracování.
* Ukládání a dotazování informací pomocí [Cosmos DB](https://azure.microsoft.com/services/cosmos-db?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum&ocid=AID3041109).
* Vytvoření interaktivního dashboardu pro průzkum dat a vizualizaci pomocí Power BI.

Pro zobrazení celého procesu navštivte [Dmitrijův blog](https://soshnikov.com/science/analyzing-medical-papers-with-azure-and-text-analytics-for-health/).

Jak vidíte, cloudové služby můžeme využívat mnoha způsoby k provádění datové vědy.

## Poznámka pod čarou

Zdroje:
* 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/  

## Kvíz po přednášce

## [Kvíz po přednášce](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/)

## Zadání

[Průzkum trhu](assignment.md)

---

**Prohlášení**:  
Tento dokument byl přeložen pomocí služby pro automatický překlad [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Ačkoli se snažíme o přesnost, mějte prosím na paměti, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho původním jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro důležité informace doporučujeme profesionální lidský překlad. Neodpovídáme za žádná nedorozumění nebo nesprávné interpretace vyplývající z použití tohoto překladu.