在当今世界，有两股力量成为了改变游戏规则的因素：
数据科学和云计算。
想象一下每秒钟产生巨大量的数据的世界。
嗯…你无需想象…这就是我们的世界！
从社交媒体互动到金融交易，从医疗记录到电子商务偏好，数据无处不在。
但是，如果我们不能从中获得价值，这些数据有什么用呢？
这正是数据科学的用途。
那么我们存储、处理和分析这些数据的地方又在哪里呢？
这就是云计算的闪耀之处。
让我们踏上了解这两个技术奇迹之间纠缠不清的关系的旅程吧。
让我们（试着）一起发掘吧！
数据科学和云计算的精髓
数据科学？- 绘制洞见的艺术
数据科学是从广泛和多样的数据中提取有意义的洞见的艺术和科学。
它结合了统计学和机器学习等各个领域的专业知识，对数据进行解释和做出明智决策。
随着数据的爆炸增长，数据科学家在将原始数据转化为有价值数据方面的作用变得至关重要。
云计算？- 数字存储革命
云计算指的是通过互联网按需提供计算服务。
无论我们需要存储、处理能力还是数据库服务，云计算为企业和专业人士提供了一个灵活可伸缩的环境，可以在不需要维护物理基础设施的情况下进行操作。
然而，大多数人可能会想为什么它们相关呢？
让我们回到起初的时候…
为什么数据科学和云计算是不可分割的
云计算作为数据科学至关重要的互补组成部分，有两个主要原因。
#1. 不可或缺的合作需求
在开始进行数据科学工作时，初级数据专业人员通常会在个人电脑上设置Python和R。随后，他们使用本地集成开发环境（IDE）如Jupyter Notebook Application或RStudio编写和运行代码。
然而，随着数据科学团队的扩大和高级分析的普及，对交付洞见、预测分析和推荐系统的协作工具的需求越来越大。
这就是为什么协作工具的必要性变得至关重要。这些用于获取洞见、预测分析和推荐系统的工具，通过可再现的研究、笔记本工具和代码源控制得到增强。基于云的平台的整合进一步增强了这种协作潜力。
关键要注意的是，协作不仅限于数据科学团队。
它还涵盖了更广泛的人员，包括高管、部门领导和其他以数据为中心的角色。
#2. 大数据时代
“大数据”这个术语在大型科技公司中变得流行起来。
虽然它的确切定义依然难以捉摸，但通常指的是数据集的规模超过了标准数据库系统和分析方法的能力。
这些数据集在捕捉、存储、管理和处理数据方面超出了Typical软件工具和存储系统的限制。
在考虑大数据时，永远记住3个V：
- 容量：指的是数据的数量之多。
- 多样性：指的是数据的各种格式、类型和分析应用。
- 速度：表示数据发展或生成的速度。
随着数据不断增长，迫切需要更强大的基础设施和更高效的分析技术。
这就是为什么作为数据科学家，我们需要超越本地计算机的两个主要原因。
可扩展的数据科学超越本地机器
与拥有自己的计算基础设施或数据中心不同，公司和专业人员可以从云服务提供商租用各种资源，从应用程序到存储空间。
这样一来，公司和专业人员可以按需支付所使用的资源，而不用处理维护本地IT基础设施的成本和复杂性。
简单来说，云计算是通过互联网以及按需付费的方式提供各种计算服务，包括应用程序、存储和处理能力。
至于最常见的提供商，我相信你们至少对其中一家很熟悉。谷歌（Google Cloud），亚马逊（Amazon Web Services）和微软（Microsoft Azure）是三种最常见的云技术，并控制着几乎全部的市场。
那么… 什么是云呢？
云这个词听起来可能有点抽象，但其实有具体的含义。
本质上，云是指计算机网络共享资源。可以将互联网看作是最大规模的计算机网络，而较小的例子包括家庭网络（如局域网或WiFi网络名称）。这些网络共享从网页到数据存储的资源。
在这些网络中，单个计算机被称为节点。它们使用HTTP等协议进行通信，包括状态更新和数据请求。通常，这些计算机不在现场，而是位于配备必要基础设施的数据中心。
随着计算机和存储设备价格的降低，现在常常使用多台相互连接的计算机而不是一台昂贵的超级计算机。这种相互连接的方式确保即使一台计算机故障，系统也能持续运作，并且能够处理增加的负载。
像Twitter、Facebook和Netflix这样的热门平台就是云应用的典型例子，它们可以处理数百万日活用户而不会崩溃。当处于同一网络中的计算机为了共同的目标而协作时，这被称为集群。
集群作为一个单一的单位提供了增强的性能、可用性和可伸缩性。
分布式计算是指设计用于利用集群执行特定任务的软件，例如Hadoop和Spark。
那么…再说一次…云究竟是什么呢？
除了共享资源，云还包括由单个实体管理的服务器、服务和网络等等。
尽管互联网是一个庞大的网络，但它不是一个云，因为没有任何单一方拥有它。
最后的思考
总结一下，数据科学和云计算是同一枚硬币的两面。
数据科学为专业人员提供从数据中提取价值所需的理论和技术。
云计算是提供基础设施来存储和处理这些数据。
第一个给我们提供了评估任何项目所需的知识，第二个给我们提供了执行该项目的可行性。
它们一起形成了一个强大的组合，推动着技术创新。
随着我们不断前进，这两者之间的协同作用将变得更加强大，为数据驱动的未来铺平道路。
拥抱未来，因为它是以数据为驱动和以云为动力的！Josep Ferrer是来自巴塞罗那的分析工程师。他拥有物理工程学学位，目前从事应用于人类移动性的数据科学领域的工作。他是一名兼职内容创作者，专注于数据科学和技术。你可以在LinkedIn、Twitter或VoAGI上联系他。