云计算+数据科学,5步带你突破信息泛滥(上)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了云计算+数据科学,5步带你突破信息泛滥(上)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

介绍如何利用云计算有效扩展数据科学项目。

微信搜索关注《Python学研大本营》,加入读者群,分享更多精彩

云计算+数据科学,5步带你突破信息泛滥(上),云计算,信息可视化,数据分析

本文讨论了有助于成功扩展数据科学项目的关键组成部分,涵盖了如何使用API采集数据,如何在云中存储数据,如何清理和处理数据,如何将数据可视化,以及如何通过交互式仪表盘来利用数据可视化的力量。

数据在做出明智决策方面的重要性不言而喻。在当今世界,企业依靠数据来推动其战略、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,组织甚至是个人项目中的开发人员可能会面临有效扩展其数据科学项目以处理信息泛滥的挑战。

为了解决这个问题,我们讨论有助于成功扩展数据科学项目的五个关键组成部分:

  1. 使用API进行数据采集

  2. 在云中存储数据

  3. 数据清理和预处理

  4. 使用Airflow实现自动化

  5. 数据可视化

这些组件对于确保企业采集更多数据,并将其安全地存储在云端中以便于访问、使用预编写的脚本清理和处理数据、实现流程自动化、以及通过连接到基于云的存储的交互式仪表盘来利用数据可视化是至关重要的。为了理解其重要性,让我们先来看看在实现云计算之前你可能会如何扩展你的项目。

在云计算之前

云计算+数据科学,5步带你突破信息泛滥(上),云计算,信息可视化,数据分析

在实现云计算之前,企业必须依靠本地服务器存储和管理数据。

数据科学家必须将数据从中央服务器移动到他们的系统中进行分析,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,并且需要持续的维护和备份。

云计算通过消除对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采集,以扩展你的数据科学项目。

云计算+数据科学,5步带你突破信息泛滥(上),云计算,信息可视化,数据分析

1.使用API进行数据采集

云计算+数据科学,5步带你突破信息泛滥(上),云计算,信息可视化,数据分析

在每个数据项目中,第一阶段都是数据采集。

为项目和模型提供持续的、最新的数据对于提高模型的性能并确保其相关性至关重要。

采集数据的最有效方法之一是通过API,它允许你以编程方式访问和检索来自各种来源的数据。

由于API能够从包括社交媒体平台或金融机构和其他网络服务在内的众多来源提供数据,因此API已经成为数据采集的一种流行方式。

Youtube API

【网址】:https://developers.google.com/youtube/v3

,时长28:31

在这个视频中,使用Google Colab进行编码,并使用Requests库进行测试。

使用YouTube API来检索数据,并获得了从API调用中获得的响应。

发现数据存储在items键中。

通过解析数据,并创建了一个循环来浏览这些项目。

进行了第二次API调用,并将数据保存到Pandas DataFrame中。

这是在数据科学项目中使用API的一个很好的例子。

Quandl's API

【网址】:https://demo.quandl.com/

另一个例子是Quandl API,它可以用于访问金融数据。

,时长05:46

在Data Vigo的视频中,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。

这种方法使你可以轻松地为你的金融数据项目提供必要的信息。

Rapid API

【网址】:https://rapidapi.com/

为了找到适合你需求的API,你可以探索像RapidAPI这样的平台,该平台提供了涵盖各种领域和行业的广泛API。通过利用这些API,你可以确保你的数据科学项目始终提供最新的数据,从而使你能够做出明智、数据驱动的决策。

2.在云中存储数据

云计算+数据科学,5步带你突破信息泛滥(上),云计算,信息可视化,数据分析

在数据科学项目中,确保数据安全且易于授权用户访问是至关重要的。需要确保数据既能安全免受未经授权的访问,又易于提供给授权用户访问,可以实现顺利的操作和团队成员之间的高效协作。

基于云的数据库已经成为解决这些要求的一个流行的解决方案。

一些流行的基于云的数据库包括Amazon RDS、Google Cloud SQL和Azure SQL Database。

这些解决方案可以处理大量的数据。

使用这些基于云的数据库的知名应用程序包括ChatGPT,它在Microsoft Azure上运行,展示了云存储的强大和有效性。

Google Cloud SQL

【网址】:https://cloud.google.com/sql

要设置Google Cloud SQL实例,请按照以下步骤进行。

  1. 转到Cloud SQL实例页面。

  2. 点击“创建实例”。

  3. 点击“选择SQL Server”。

  4. 输入实例ID。

  5. 输入密码。

  6. 选择要使用的数据库版本。

  7. 选择将托管实例的区域。

  8. 根据你的喜好更新设置。

有关更详细的说明,请参阅官方Google Cloud SQL文档(https://cloud.google.com/sql/docs/sqlserver/create-instance?hl=zh-cn)。

通过利用基于云的数据库,你可以确保你的数据得到安全存储并易于访问,从而使你的数据科学项目顺利和高效地运行。

推荐书单

《Python数据分析从入门到精通》

《Python数据分析从入门到精通》全面介绍了使用Python进行数据分析所必需的各项知识。全书共分为14章,包括了解数据分析、搭建Python数据分析环境、Pandas统计分析、Matplotlib可视化数据分析图表、Seaborn可视化数据分析图表、第三方可视化数据分析图表Pyecharts、图解数组计算模块NumPy、数据统计分析案例、机器学习库Scikit-Learn、注册用户分析(MySQL版)、电商销售数据分析与预测、二手房房价分析与预测,以及客户价值分析。

该书所有示例、案例和实战项目都提供源码,另外该书的服务网站提供了模块库、案例库、题库、素材库、答疑服务,力求为读者打造一本“基础入门+应用开发+项目实战”一体化的Python数据分析图书。

《Python数据分析从入门到精通》内容详尽,图文丰富,非常适合作为数据分析人员的学习参考用书,也可作为想拓展数据分析技能的普通职场人员和Python开发人员学习参考用书。

京东安全https://item.jd.com/13288736.html

云计算+数据科学,5步带你突破信息泛滥(上),云计算,信息可视化,数据分析

精彩回顾

《10个得心应手的数据网站,助你完成数据科学项目》

《发掘巨大价值,用Yfinance和Plotly分析金融数据》

《掌握这18个Pandas知识点,快速入门数据分析》

《数据分析实战,用Python热力图分析房地产市场》

《对于非结构化数据,EDA探索性数据分析该怎么做?》

《数据分析实战,用Pandas分析二手车市场行情》

微信搜索关注《Python学研大本营》,加入读者群

访问【IT今日热榜】,发现每日技术热点文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-768547.html

到了这里,关于云计算+数据科学,5步带你突破信息泛滥(上)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 6步带你弄懂敏捷软件开发管理

    敏捷开发是一种项目管理和软件开发的迭代方法,可帮助团队较快地为客户创造价值,同时减少问题。为了获得好处,软件项目团队需要知道如何正确使用敏捷管理方法。 了解敏捷宣言 敏捷宣言阐述了基本的价值观,还详细说明了敏捷团队应该如何工作和互动: 通过早期和

    2024年02月06日
    浏览(49)
  • 【发表案例】计算机科学类SCI,仅1个月零6天录用,涵盖软件、信息、数据云计算、网络、建模等研究方向

    【期刊简介】 IF:0.5-1.0,JCR4区,中科院4区 【版面情况】 SCI 在检,正刊 【征稿领域】 计算机科学和控制系统相关问题的广泛领域,包括:软硬件工程;管理系统工程;信息系统和数据库;嵌入式系统;物理系统建模与应用;计算机网络和云计算;数据可视化;人机界面;计算

    2023年04月12日
    浏览(47)
  • 5步带你玩转SpringBoot自定义自动配置那些知识点

    目前SpringBoot框架真的深受广大开发者喜爱,毕竟它最大的特点就是: 快速构建基于Spring的应用程序的框架,而且它提供了各种默认的功能和配置,可以让开发者快速搭建应用程序的基础结构。 但是,当我们需要自定义一些配置时,我们就需要使用自定义自动配置。 今天一定

    2024年02月09日
    浏览(37)
  • 【数据科学和可视化】反思十年数据科学和可视化工具的未来

    数据科学在过去十年中呈爆炸式增长,改变了我们开展业务的方式,并让下一代年轻人为未来的工作做好准备。但是这种快速增长伴随着对数据科学工作的不断发展的理解,这导致我们在如何使用数据科学从我们的大量数据中获得可操作的见解方面存在很多模糊性。 在数据科

    2024年02月11日
    浏览(45)
  • WebGL中开发科学数据可视化应用

    WebGL在科学数据可视化领域有广泛的应用,可以用于呈现和解释复杂的科学数据。以下是在WebGL中开发科学数据可视化应用时的一些建议,希望对大家有所帮助。北京木奇移动技术有限公司,专业的软件外包开发公司,欢迎交流合作。 1.选择合适的WebGL框架或库: 利用现有的

    2024年02月22日
    浏览(40)
  • 突破表面的可视化数据大屏 UI 设计

     嗨,各位朋友!艾斯视觉团队向您问好我们拥有丰富的UI设计和前端开发经验,希望能通过我们的分享为您提供有价值的参考。如有任何疑问或需要帮助,请随时联系我们,让我们一起探索和学习!感恩遇见! 随着信息技术的飞速发展,数据可视化已经成为我们获取信息和

    2024年04月25日
    浏览(33)
  • 【Python数据科学快速入门系列 | 06】Matplotlib数据可视化基础入门(一)

    这是机器未来的第52篇文章 原文首发地址:https://robotsfutures.blog.csdn.net/article/details/126899226 【Python数据科学快速入门系列 | 01】Numpy初窥——基础概念 【Python数据科学快速入门系列 | 02】创建ndarray对象的十多种方法 【Python数据科学快速入门系列 | 03】玩转数据摘取:Numpy的索引

    2024年02月03日
    浏览(46)
  • 计算机科学cs/电子信息ei面试准备——数学基础/线性代数复习

    目录 1. 中值定理 2. 梯度和散度 方向导数和梯度 通量与散度 3. 泰勒公式是为了解决什么问题的? 4. 矩阵的秩是什么,矩阵的秩物理意义? 矩阵的秩 矩阵秩的物理意义 5. 特征值和特征向量的概念 5.1 传统方法 例题 5.2 雅可比迭代法 6. 什么是线性相关以及线性相关的性质?

    2024年02月16日
    浏览(44)
  • 智能科学毕设分享(含算法) python大数据房价预测与可视化系统

    # 0 简介 今天学长向大家介绍一个适合作为毕设的项目 毕设分享 python大数据房价预测与可视化系统 项目获取: https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing 1.需求描述 对于数据挖掘工程师来说,有时候需要抓取地理位置信息,比如统计房子周边基础设施信息,比如医院、公交车站、写

    2024年02月03日
    浏览(40)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包