本文讨论了有助于成功扩展数据科学项目的关键组件它涵盖了如何使用API收集数据，如何将数据存储在云中，如何清理和处理数据，如何可视化数据以及如何利用数据可视化的威力…
强调数据在做出明智决策中的重要性是无法言喻的。在当今世界中，企业依赖数据来推动其战略、优化其运营并获得竞争优势。
然而，随着数据量呈指数级增长，组织或个人项目中的开发人员可能面临着有效扩展其数据科学项目以处理这些信息洪流的挑战。
为了解决这个问题，我们将讨论五个关键组件，这些组件有助于成功扩展数据科学项目：
- 使用API进行数据收集
- 使用云进行数据存储
- 数据清理和预处理
- Airflow自动化
- 数据可视化的力量
这些组件对于确保企业收集更多数据、将其安全地存储在云端以便于访问、使用预先编写的脚本清理和处理数据、自动化流程和利用连接到云端存储的交互式仪表板的数据可视化的力量都至关重要。
简而言之，这些是我们将在本文中介绍的方法，用于扩展您的数据科学项目。
但是为了理解其重要性，让我们首先看一下在云计算之前如何扩展您的项目。
云计算之前
在云计算之前，企业不得不依赖本地服务器来存储和管理其数据。
数据科学家必须将数据从中央服务器移动到他们的系统进行分析，这是一个耗时且复杂的过程。设置和维护本地服务器可能非常昂贵，并需要进行持续维护和备份。
云计算通过消除物理服务器的需求并提供按需可扩展的资源，彻底改变了企业处理数据的方式。
现在，让我们开始进行数据收集，以扩展您的数据科学项目。
使用API进行数据收集
在每个数据项目中，第一个阶段都是数据收集。
通过不断地为您的项目和模型提供最新的、实时的数据，可以提高您模型的性能并确保其相关性。
收集数据最有效的方法之一是通过API，它允许您以编程方式从各种来源访问和检索数据。
由于API能够提供来自众多来源的数据，包括社交媒体平台或金融机构和其他网络服务，因此API已成为数据收集的流行方法。
让我们涵盖不同的用例，以了解如何使用API进行数据收集。
YouTube API
在这个视频中，使用Google Colab进行编码，并使用Requests Library进行测试。
使用了YouTube API来检索数据，并获得了API调用的响应。
发现数据存储在“items”键中。
通过解析数据，并创建循环来遍历这些项目，进行了第二个API调用，并将数据保存到Pandas DataFrame中。
这是在您的数据科学项目中使用API的绝佳示例。
Quandl的API
另一个例子是Quandl API，可用于访问金融数据。
在Data Vigo的视频中，他解释了如何使用Python安装Quandl，在Quandl的官方网站上找到所需的数据，并使用API访问金融数据。
这种方法可以让您轻松地为您的金融数据项目提供所需的信息。
Rapid API
正如您所看到的，有许多不同的选项可通过使用不同的API扩展数据。要发现适合您需求的正确API，可以探索像RapidAPI这样的平台，该平台提供了广泛的API，涵盖各种领域和行业。通过利用这些API，您可以确保您的数据科学项目始终提供最新的数据，使您能够做出明智的、基于数据的决策。
云中的数据存储
现在，您收集了数据，但是要将其存储在哪里呢？
在数据科学项目中，确保数据安全可访问的存储需求至关重要。
确保您的数据既安全免于未经授权的访问，又可供授权用户轻松使用，可以实现团队成员之间的顺畅操作和高效协作。
基于云的数据库已成为应对这些要求的流行解决方案。
一些流行的基于云的数据库包括 Amazon RDS, Google Cloud SQL 和 Azure SQL 数据库。
这些解决方案可以处理大量数据。
使用这些基于云的数据库的知名应用程序包括运行在 Microsoft Azure 上的 ChatGPT，展示了云存储的强大和有效性。
让我们看看这个用例。
Google Cloud SQL
要设置 Google Cloud SQL 实例，请按照以下步骤进行。
- 转到 Cloud SQL 实例页面。
- 单击“创建实例”。
- 单击“选择 SQL Server”。
- 输入实例的 ID。
- 输入密码。
- 选择您想要使用的数据库版本。
- 选择您的实例将托管的区域。
- 根据您的喜好更新设置。
有关更详细的说明，请参阅官方 Google Cloud SQL 文档。此外，您还可以阅读本文，该文章为从业者解释了 Google Cloud SQL，提供了全面的指南，帮助您入门。
通过利用基于云的数据库，您可以确保数据安全存储且易于访问，使您的数据科学项目可以平稳高效地运行。
数据清洗和预处理
您收集了数据并将其存储在云中。现在，是时候将您的数据转换为进一步的阶段。
因为原始数据经常包含错误，不一致和缺失值，这些可能会对模型的性能和准确性产生负面影响。
适当的数据清洗和预处理是确保数据准备好进行分析和建模的重要步骤。
Pandas 和 NumPy
创建用于清洗和预处理的脚本涉及使用编程语言如 Python，并利用流行的库如 Pandas 和 NumPy。
Pandas 是一个广泛使用的库，提供数据操作和分析工具，而 NumPy 是 Python 中用于数值计算的基本库。这两个库都提供了清洗和预处理数据的基本功能，包括处理缺失值、过滤数据、重塑数据集等。
Pandas 和 NumPy 在数据清洗和预处理中至关重要，因为它们提供了一种强大而高效的方式来操作和转换数据为结构化格式，这些格式可以被机器学习算法和数据可视化工具轻松消化。
一旦您创建了数据清洗和预处理脚本，您可以将其部署在云上进行自动化。这确保您的数据始终自动地被清洗和预处理，简化您的数据科学项目。
在 AWS Lambda 上进行数据清洗
要在 AWS Lambda 上部署数据清洗脚本，可以按照这个初学者示例中的步骤来处理使用 AWS Lambda 处理 CSV 文件。该示例演示了如何设置 Lambda 函数，配置必要的资源并在云中执行脚本。
通过利用基于云的自动化的能力和像 Pandas 和 NumPy 这样的库的功能，您可以确保您的数据清洁、结构良好，可以进行分析，最终从您的数据科学项目中获得更准确、可靠的见解。
自动化
现在，我们如何自动化这个过程呢？
Apache Airflow
Apache Airflow 非常适合这个特定的任务，因为它可以实现可编程的创建、调度和监控工作流。
它允许您使用 Python 代码定义复杂的、多阶段的管道，使其成为自动化数据收集、清洗和预处理任务的理想工具。
使用Apache Airflow自动化COVID数据分析
让我们来看看在示例项目中的使用。
示例项目：使用Apache Airflow自动化COVID数据分析。
在这个示例项目中，作者演示了如何使用Apache Airflow自动化COVID数据分析流程。
- 创建一个DAG（有向无环图）文件
- 从数据源加载数据。
- 清洗和预处理数据。
- 将处理后的数据加载到BigQuery中
- 发送电子邮件通知：
- 将DAG上传到Apache Airflow
通过遵循这些步骤，您可以使用Apache Airflow创建一个自动化的COVID数据分析流程。
该流程将处理数据收集、清洗、预处理和存储，并在成功完成后发送通知。
使用Airflow进行自动化可以简化数据科学项目，确保您的数据得到一致的处理和更新，使您能够根据最新的信息做出明智的决策。
数据可视化的力量
图片来自作者
数据可视化通过将复杂的数据转化为易于理解的可视化图像，在数据科学项目中发挥着至关重要的作用，使利益相关者能够快速掌握见解，识别趋势，并根据呈现的信息做出更明智的决策。
简单地说，它将以交互方式向您提供信息。
有几种工具可用于创建交互式仪表板，包括Tableau、Power BI和Google Data Studio。
每个工具都提供独特的功能和能力，帮助用户创建视觉吸引力和信息丰富的仪表板。
将仪表板连接到基于云的数据库
要将云数据集成到仪表板中，首先选择一个与您的需求相符的基于云的数据集成工具。将工具连接到您首选的云数据源，并映射您想要在仪表板上显示的数据字段。
接下来，选择适当的可视化工具以清晰简洁的方式表示您的数据。通过整合过滤器、分组选项和钻取功能来增强数据探索。
确保您的仪表板自动刷新数据或根据需要配置手动更新。
最后，彻底测试仪表板的准确性和可用性，进行任何必要的调整以改善用户体验。
将Tableau连接到基于云的数据库 – 使用案例
Tableau与基于云的数据库具有无缝集成，使将云数据与仪表板连接变得简单。
首先，确定您正在使用的数据库类型，因为Tableau支持各种数据库技术，如Amazon Web Services（AWS）、Google Cloud和Microsoft Azure。
然后，建立云数据库和Tableau之间的连接，通常使用API密钥进行安全访问。
Tableau还提供了各种基于云的数据连接器，可以轻松配置以从多个云源访问数据。
有关在AWS上部署单个Tableau服务器的逐步指南，请参阅此详细文档。
或者，您可以探索一个使用示例，演示Amazon Athena和Tableau之间的连接，包括截图和解释。
结论
使用云计算扩展数据科学项目的好处包括改进资源管理、节省成本、灵活性以及能够专注于数据分析而不是基础架构管理。
通过采用云计算技术并将它们集成到您的数据科学项目中，您可以增强数据驱动的倡议的可扩展性、效率和总体成功。
通过采用云计算技术，您也可以实现从数据中获得改进决策和见解。随着您继续探索和采用基于云的解决方案，您将更好地应对不断增长的数据量和复杂性。
这最终将使您的组织能够根据从经过良好结构化和高效管理的数据管道中获得的有价值见解做出更明智的、数据驱动的决策。
在本文中，我们讨论了使用API进行数据收集的重要性，并探讨了在云中简化数据存储、清洗和预处理的各种工具和技术。我们还介绍了数据可视化在决策制定中的强大影响，并强调了使用Apache Airflow自动化数据管道的好处。
采用云计算技术来扩展您的数据科学项目，可以让您充分发挥数据的潜力，推动您的组织在数据驱动产业日益竞争的环境中取得成功。 Nate Rosidi是一名数据科学家和产品战略师，也是一名教授分析学的兼职教师，他是StrataScratch的创始人，这是一个平台，帮助数据科学家准备来自顶尖公司的真实面试题。在Twitter上联系他：StrataScratch或LinkedIn。