クラウドコンピューティング + データサイエンス、情報の洪水を打破するための 5 つのステップ

この記事では、API を使用してデータを取り込む方法、クラウドにデータを保存する方法、データをクリーンアップして処理する方法、データを視覚化する方法、インタラクティブなダッシュボードを通じてデータ視覚化の力を活用する方法など、データ サイエンス プロジェクトのスケーリングを成功させるのに貢献する主要なコンポーネントについて説明します。

情報に基づいた意思決定を行う上でデータの重要性は、いくら強調してもし過ぎることはありません。今日の世界では、企業は戦略を推進し、業務を最適化し、競争上の優位性を獲得するためにデータに依存しています。

しかし、データ量が飛躍的に増加するにつれて、組織や個人のプロジェクトの開発者は、大量の情報を処理するためにデータ サイエンス プロジェクトを効果的に拡張するという課題に直面する可能性があります。

これに対処するために、データ サイエンス プロジェクトのスケーリングを成功させるのに役立つ 5 つの主要な要素について説明します。

1. データ収集のためのAPIの使用
2. クラウドにデータを保存する
3. データのクリーニングと前処理
4. Airflowによる自動化
5. データの視覚化

これらのコンポーネントは、企業がより多くのデータを収集し、簡単にアクセスできるようにクラウドに安全に保存し、事前に作成されたスクリプトを使用してデータをクリーンアップおよび処理し、プロセスを自動化し、クラウドベースのストレージに接続されたインタラクティブなダッシュボードを通じてデータの視覚化を活用するために不可欠です。これがなぜ重要なのかを理解するために、まずクラウド コンピューティングを実装する前にプロジェクトをどのように拡張するかを見てみましょう。

クラウドコンピューティング以前

クラウド コンピューティングが登場する前は、企業はデータの保存と管理にローカル サーバーに頼る必要がありました。

データ サイエンティストは、分析のためにデータを中央サーバーからシステムに移動する必要がありますが、これは時間がかかり、複雑なプロセスです。オンプレミス サーバーのセットアップと保守にはコストがかかり、継続的なメンテナンスとバックアップが必要になります。

クラウド コンピューティングは、物理サーバーの必要性をなくし、オンデマンドでスケーラブルなリソースを提供することで、企業のデータ処理方法に革命をもたらしました。

それでは、データ サイエンス プロジェクトを拡張するためのデータ収集を始めましょう。

1. データ収集にAPIを使用する

すべてのデータ プロジェクトにおいて、最初の段階はデータ収集です。

プロジェクトとモデルに継続的に最新のデータを提供することは、モデルのパフォーマンスを向上させ、関連性を確保するために重要です。

データを取得する最も効率的な方法の 1 つは API を使用することです。API を使用すると、さまざまなソースからプログラムでデータにアクセスして取得できます。

API は、ソーシャル メディア プラットフォームや金融機関、その他の Web サービスなど、幅広いソースからデータを提供できるため、データ収集の一般的な方法となっています。

YouTube API

[ウェブサイト]: https://developers.google.com/youtube/v3

このビデオでは、コーディングに Google Colab を使用し、テストに Requests ライブラリを使用します。

YouTube API を使用してデータを取得し、API 呼び出しからの応答を取得しました。

検出データは items キーに保存されます。

データが解析され、項目を処理するためのループが作成されます。

2 回目の API 呼び出しが行われ、データが Pandas DataFrame に保存されます。

これは、データ サイエンス プロジェクトで API を使用する優れた例です。

QuandlのAPI

【ウェブサイト】：https://demo.quandl.com/

もう 1 つの例は、財務データにアクセスするために使用できる Quandl API です。

Data Vigo のビデオでは、Python を使用して Quandl をインストールする方法、Quandl の公式サイトで必要なデータを検索する方法、API を使用して財務データにアクセスする方法について説明しています。

このアプローチにより、財務データ プロジェクトに必要な情報を簡単に提供できます。

迅速なAPI

【ウェブサイト】：https://rapidapi.com/

ニーズに合った API を見つけるには、さまざまな分野や業界をカバーする幅広い API を提供する RapidAPI などのプラットフォームを調べることができます。これらの API を活用することで、データ サイエンス プロジェクトが常に最新のデータに基づいて実行されるようになり、情報に基づいたデータ主導の意思決定が可能になります。

2. クラウドにデータを保存する

データ サイエンス プロジェクトでは、データが安全であり、承認されたユーザーが簡単にアクセスできることを保証することが重要です。データが不正アクセスから保護され、許可されたユーザーが簡単にアクセスできることを保証することで、スムーズな運用とチーム メンバー間の効率的なコラボレーションが可能になります。

クラウドベースのデータベースは、これらの要件に対する一般的なソリューションとなっています。

一般的なクラウドベースのデータベースには、Amazon RDS、Google Cloud SQL、Azure SQL Database などがあります。

これらのソリューションは大量のデータを処理できます。

これらのクラウドベースのデータベースを使用する有名なアプリケーションには、Microsoft Azure 上で実行され、クラウド ストレージのパワーと有効性を実証する ChatGPT などがあります。

Google クラウド SQL

【ウェブサイト】：https://cloud.google.com/sql

Google Cloud SQL インスタンスを設定するには、以下の手順に従います。

1. Cloud SQL インスタンス ページに移動します。
2. インスタンスの作成をクリックします。
3. SQL Server の選択をクリックします。
4. インスタンス ID を入力します。
5. パスワードを入力してください。
6. 使用するデータベースのバージョンを選択します。
7. インスタンスをホストするリージョンを選択します。
8. お好みに合わせて設定を更新してください。

詳細な手順については、公式の Google Cloud SQL ドキュメント (https://cloud.google.com/sql/docs/sqlserver/create-instance?hl=en-us) を参照してください。

クラウドベースのデータベースを活用することで、データが安全に保存され、簡単にアクセスできるようになり、データ サイエンス プロジェクトをスムーズかつ効率的に実行できるようになります。