msb-public
/
Data-Science-For-Beginners
mirror of https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
1
0
Code Issues Projects Releases Wiki Activity
You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
Branches Tags
${ item.name }
Create tag ${ searchTerm }
Create branch ${ searchTerm }
from '7d2708a767'
${ noResults }
Data-Science-For-Beginners/translations/hr/5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/README.md

9.6 KiB
Raw Blame History

Uvod u podatkovnu znanost u oblaku

Sketchnote autora (@sketchthedocs)
Podatkovna znanost u oblaku: Uvod - Sketchnote autora @nitya

U ovoj lekciji naučit ćete osnovna načela oblaka, zatim ćete vidjeti zašto bi moglo biti zanimljivo koristiti usluge oblaka za vođenje vaših projekata podatkovne znanosti te ćemo pogledati nekoliko primjera projekata podatkovne znanosti koji se provode u oblaku.

Kviz prije predavanja

Što je oblak?

Oblak, ili računalstvo u oblaku, odnosi se na pružanje širokog spektra računalnih usluga po principu plaćanja prema korištenju, koje su hostirane na infrastrukturi putem interneta. Usluge uključuju rješenja poput pohrane, baza podataka, mreža, softvera, analitike i inteligentnih usluga.

Obično razlikujemo javni, privatni i hibridni oblak na sljedeći način:

  • Javni oblak: javni oblak je u vlasništvu i pod upravom treće strane koja pruža računalne resurse putem interneta javnosti.
  • Privatni oblak: odnosi se na računalne resurse u oblaku koje koristi isključivo jedna tvrtka ili organizacija, s uslugama i infrastrukturom održavanima na privatnoj mreži.
  • Hibridni oblak: hibridni oblak je sustav koji kombinira javne i privatne oblake. Korisnici biraju podatkovni centar na lokaciji, dok omogućuju pokretanje podataka i aplikacija na jednom ili više javnih oblaka.

Većina usluga računalstva u oblaku spada u tri kategorije: infrastruktura kao usluga (IaaS), platforma kao usluga (PaaS) i softver kao usluga (SaaS).

  • Infrastruktura kao usluga (IaaS): korisnici unajmljuju IT infrastrukturu poput poslužitelja i virtualnih strojeva (VM-ova), pohrane, mreža, operativnih sustava.
  • Platforma kao usluga (PaaS): korisnici unajmljuju okruženje za razvoj, testiranje, isporuku i upravljanje softverskim aplikacijama. Korisnici se ne moraju brinuti o postavljanju ili upravljanju osnovnom infrastrukturom poslužitelja, pohrane, mreže i baza podataka potrebnih za razvoj.
  • Softver kao usluga (SaaS): korisnici dobivaju pristup softverskim aplikacijama putem interneta, na zahtjev i obično na temelju pretplate. Korisnici se ne moraju brinuti o hostingu i upravljanju softverskom aplikacijom, osnovnom infrastrukturom ili održavanjem, poput nadogradnji softvera i sigurnosnih zakrpa.

Neki od najvećih pružatelja usluga u oblaku su Amazon Web Services, Google Cloud Platform i Microsoft Azure.

Zašto odabrati oblak za podatkovnu znanost?

Razvojni inženjeri i IT stručnjaci biraju rad s oblakom iz mnogih razloga, uključujući sljedeće:

  • Inovacija: možete unaprijediti svoje aplikacije integriranjem inovativnih usluga koje pružatelji oblaka nude izravno u vaše aplikacije.
  • Fleksibilnost: plaćate samo za usluge koje trebate i možete birati iz širokog spektra usluga. Obično plaćate prema korištenju i prilagođavate usluge prema svojim potrebama.
  • Proračun: ne morate ulagati u početnu kupnju hardvera i softvera, postavljanje i vođenje podatkovnih centara na lokaciji, već plaćate samo ono što koristite.
  • Skalabilnost: vaši resursi mogu se skalirati prema potrebama vašeg projekta, što znači da vaše aplikacije mogu koristiti više ili manje računalne snage, pohrane i propusnosti, prilagođavajući se vanjskim čimbenicima u bilo kojem trenutku.
  • Produktivnost: možete se usredotočiti na svoje poslovanje umjesto da trošite vrijeme na zadatke koje može obavljati netko drugi, poput upravljanja podatkovnim centrima.
  • Pouzdanost: računalstvo u oblaku nudi nekoliko načina za kontinuirano sigurnosno kopiranje vaših podataka i omogućuje postavljanje planova za oporavak od katastrofa kako bi vaše poslovanje i usluge nastavile raditi čak i u kriznim vremenima.
  • Sigurnost: možete iskoristiti politike, tehnologije i kontrole koje jačaju sigurnost vašeg projekta.

Ovo su neki od najčešćih razloga zašto ljudi biraju korištenje usluga oblaka. Sada kada bolje razumijemo što je oblak i koje su njegove glavne prednosti, pogledajmo specifično poslove podatkovnih znanstvenika i razvojnih inženjera koji rade s podacima te kako im oblak može pomoći s izazovima s kojima se mogu suočiti:

  • Pohrana velikih količina podataka: umjesto kupnje, upravljanja i zaštite velikih poslužitelja, možete pohraniti svoje podatke izravno u oblaku, koristeći rješenja poput Azure Cosmos DB, Azure SQL Database i Azure Data Lake Storage.
  • Integracija podataka: integracija podataka ključni je dio podatkovne znanosti koji omogućuje prijelaz od prikupljanja podataka do poduzimanja akcija. Uz usluge integracije podataka u oblaku, možete prikupljati, transformirati i integrirati podatke iz različitih izvora u jedinstveno skladište podataka, koristeći Data Factory.
  • Obrada podataka: obrada velikih količina podataka zahtijeva puno računalne snage, a ne posjeduju svi dovoljno snažne strojeve za to, zbog čega mnogi biraju izravno korištenje ogromne računalne snage oblaka za pokretanje i implementaciju svojih rješenja.
  • Korištenje usluga analitike podataka: usluge oblaka poput Azure Synapse Analytics, Azure Stream Analytics i Azure Databricks pomažu vam pretvoriti podatke u korisne uvide.
  • Korištenje usluga strojnog učenja i inteligencije podataka: umjesto da počinjete od nule, možete koristiti algoritme strojnog učenja koje pružatelji oblaka nude, koristeći usluge poput AzureML. Također možete koristiti kognitivne usluge poput pretvaranja govora u tekst, teksta u govor, računalnog vida i drugih.

Primjeri podatkovne znanosti u oblaku

Pogledajmo nekoliko scenarija kako bismo ovo učinili konkretnijim.

Analiza sentimenta na društvenim mrežama u stvarnom vremenu

Počet ćemo sa scenarijem koji često proučavaju oni koji započinju s učenjem strojnog učenja: analiza sentimenta na društvenim mrežama u stvarnom vremenu.

Recimo da vodite web stranicu s vijestima i želite iskoristiti podatke uživo kako biste razumjeli koji bi sadržaj mogao zanimati vaše čitatelje. Da biste saznali više o tome, možete izraditi program koji provodi analizu sentimenta u stvarnom vremenu na temelju podataka s Twittera o temama koje su relevantne za vaše čitatelje.

Ključni pokazatelji koje ćete pratiti su količina tweetova o određenim temama (hashtagovima) i sentiment, koji se utvrđuje pomoću alata za analitiku koji provode analizu sentimenta oko specificiranih tema.

Koraci potrebni za izradu ovog projekta su sljedeći:

  • Stvorite čvorište događaja za unos podataka, koje će prikupljati podatke s Twittera.
  • Konfigurirajte i pokrenite aplikaciju klijenta za Twitter, koja će pozivati Twitter Streaming API-je.
  • Stvorite posao za Stream Analytics.
  • Navedite ulaz i upit za posao.
  • Stvorite izlazni spremnik i navedite izlaz za posao.
  • Pokrenite posao.

Za potpuni proces pogledajte dokumentaciju.

Analiza znanstvenih radova

Pogledajmo još jedan primjer projekta koji je izradio Dmitry Soshnikov, jedan od autora ovog kurikuluma.

Dmitry je izradio alat koji analizira radove o COVID-u. Pregledom ovog projekta vidjet ćete kako možete izraditi alat koji izdvaja znanje iz znanstvenih radova, dobiva uvide i pomaže istraživačima da se učinkovito kreću kroz velike zbirke radova.

Pogledajmo različite korake korištene za ovo:

  • Izdvajanje i predobrada informacija pomoću Text Analytics for Health.
  • Korištenje Azure ML za paralelizaciju obrade.
  • Pohrana i upit podataka pomoću Cosmos DB.
  • Izrada interaktivne nadzorne ploče za istraživanje i vizualizaciju podataka pomoću Power BI-ja.

Za potpuni proces posjetite Dmitryjev blog.

Kao što vidite, usluge oblaka možemo koristiti na mnogo načina za provođenje podatkovne znanosti.

Napomena

Izvori:

Kviz nakon predavanja

Kviz nakon predavanja

Zadatak

Tržišno istraživanje

Odricanje od odgovornosti:
Ovaj dokument je preveden korištenjem AI usluge za prevođenje Co-op Translator. Iako nastojimo osigurati točnost, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku treba smatrati mjerodavnim izvorom. Za ključne informacije preporučuje se profesionalni prijevod od strane stručnjaka. Ne preuzimamo odgovornost za bilo kakve nesporazume ili pogrešne interpretacije proizašle iz korištenja ovog prijevoda.