云計(jì)算+數(shù)據(jù)科學(xué)，五步帶你突破信息泛濫
本文討論了有助于成功擴(kuò)展數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的關(guān)鍵組成部分，涵蓋了如何使用API采集數(shù)據(jù)，如何在云中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，如何清理和處理數(shù)據(jù)，如何將數(shù)據(jù)可視化，以及如何通過交互式儀表盤來利用數(shù)據(jù)可視化的力量。
數(shù)據(jù)在做出明智決策方面的重要性不言而喻。在當(dāng)今世界，企業(yè)依靠數(shù)據(jù)來推動(dòng)其戰(zhàn)略、優(yōu)化其運(yùn)營(yíng)并獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
然而，隨著數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，組織甚至是個(gè)人項(xiàng)目中的開發(fā)人員可能會(huì)面臨有效擴(kuò)展其數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目以處理信息泛濫的挑戰(zhàn)。
為了解決這個(gè)問題，我們討論有助于成功擴(kuò)展數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的五個(gè)關(guān)鍵組成部分：
- 使用API進(jìn)行數(shù)據(jù)采集
- 在云中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)
- 數(shù)據(jù)清理和預(yù)處理
- 使用Airflow實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化
- 數(shù)據(jù)可視化
這些組件對(duì)于確保企業(yè)采集更多數(shù)據(jù)，并將其安全地存儲(chǔ)在云端中以便于訪問、使用預(yù)編寫的腳本清理和處理數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化、以及通過連接到基于云的存儲(chǔ)的交互式儀表盤來利用數(shù)據(jù)可視化是至關(guān)重要的。為了理解其重要性，讓我們先來看看在實(shí)現(xiàn)云計(jì)算之前你可能會(huì)如何擴(kuò)展你的項(xiàng)目。
在云計(jì)算之前
在實(shí)現(xiàn)云計(jì)算之前，企業(yè)必須依靠本地服務(wù)器存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)科學(xué)家必須將數(shù)據(jù)從中央服務(wù)器移動(dòng)到他們的系統(tǒng)中進(jìn)行分析，這是一個(gè)耗時(shí)且復(fù)雜的過程。設(shè)置和維護(hù)本地服務(wù)器可能非常昂貴，并且需要持續(xù)的維護(hù)和備份。
云計(jì)算通過消除對(duì)物理服務(wù)器的需求并提供按需可擴(kuò)展的資源，徹底改變了企業(yè)處理數(shù)據(jù)的方式。
現(xiàn)在，讓我們開始進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，以擴(kuò)展你的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目。
1.使用API進(jìn)行數(shù)據(jù)采集
在每個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，第一階段都是數(shù)據(jù)采集。
為項(xiàng)目和模型提供持續(xù)的、最新的數(shù)據(jù)對(duì)于提高模型的性能并確保其相關(guān)性至關(guān)重要。
采集數(shù)據(jù)的最有效方法之一是通過API，它允許你以編程方式訪問和檢索來自各種來源的數(shù)據(jù)。
由于API能夠從包括社交媒體平臺(tái)或金融機(jī)構(gòu)和其他網(wǎng)絡(luò)服務(wù)在內(nèi)的眾多來源提供數(shù)據(jù)，因此API已經(jīng)成為數(shù)據(jù)采集的一種流行方式。
Youtube API
【網(wǎng)址】：https://developers.google.com/youtube/v3
在這個(gè)視頻中，使用Google Colab進(jìn)行編碼，并使用Requests庫(kù)進(jìn)行測(cè)試。
使用YouTube API來檢索數(shù)據(jù)，并獲得了從API調(diào)用中獲得的響應(yīng)。
發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在items鍵中。
通過解析數(shù)據(jù)，并創(chuàng)建了一個(gè)循環(huán)來瀏覽這些項(xiàng)目。
進(jìn)行了第二次API調(diào)用，并將數(shù)據(jù)保存到Pandas DataFrame中。
這是在數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中使用API的一個(gè)很好的例子。
Quandl's API
【網(wǎng)址】：https://demo.quandl.com/
另一個(gè)例子是Quandl API，它可以用于訪問金融數(shù)據(jù)。
在Data Vigo的視頻中，解釋了如何使用Python安裝Quandl，在Quandl的官方網(wǎng)站上找到所需的數(shù)據(jù)，并使用API訪問金融數(shù)據(jù)。
這種方法使你可以輕松地為你的金融數(shù)據(jù)項(xiàng)目提供必要的信息。
Rapid API
【網(wǎng)址】：https://rapidapi.com/
為了找到適合你需求的API，你可以探索像RapidAPI這樣的平臺(tái)，該平臺(tái)提供了涵蓋各種領(lǐng)域和行業(yè)的廣泛API。通過利用這些API，你可以確保你的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目始終提供最新的數(shù)據(jù)，從而使你能夠做出明智、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。
2.在云中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)
在數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中，確保數(shù)據(jù)安全且易于授權(quán)用戶訪問是至關(guān)重要的。需要確保數(shù)據(jù)既能安全免受未經(jīng)授權(quán)的訪問，又易于提供給授權(quán)用戶訪問，可以實(shí)現(xiàn)順利的操作和團(tuán)隊(duì)成員之間的高效協(xié)作。
基于云的數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)成為解決這些要求的一個(gè)流行的解決方案。
一些流行的基于云的數(shù)據(jù)庫(kù)包括Amazon RDS、Google Cloud SQL和Azure SQL Database。
這些解決方案可以處理大量的數(shù)據(jù)。
使用這些基于云的數(shù)據(jù)庫(kù)的知名應(yīng)用程序包括ChatGPT，它在Microsoft Azure上運(yùn)行，展示了云存儲(chǔ)的強(qiáng)大和有效性。
Google Cloud SQL
【網(wǎng)址】：https://cloud.google.com/sql
要設(shè)置Google Cloud SQL實(shí)例，請(qǐng)按照以下步驟進(jìn)行。
- 轉(zhuǎn)到Cloud SQL實(shí)例頁(yè)面。
- 點(diǎn)擊“創(chuàng)建實(shí)例”。
- 點(diǎn)擊“選擇SQL Server”。
- 輸入實(shí)例ID。
- 輸入密碼。
- 選擇要使用的數(shù)據(jù)庫(kù)版本。
- 選擇將托管實(shí)例的區(qū)域。
- 根據(jù)你的喜好更新設(shè)置。
有關(guān)更詳細(xì)的說明，請(qǐng)參閱官方Google Cloud SQL文檔（https://cloud.google.com/sql/docs/sqlserver/create-instance?hl=zh-cn）。
通過利用基于云的數(shù)據(jù)庫(kù)，你可以確保你的數(shù)據(jù)得到安全存儲(chǔ)并易于訪問，從而使你的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目順利和高效地運(yùn)行。
