データサイエンスのためのクラウドコンピューティング入門’ (Dēta saiensu no tame no kuraudo konpyūtingu nyūmon)
『美容とファッションの世界におけるデータサイエンス』(Biyō to fasshon no sekai ni okeru dēta saiensu)
今日の世界では、２つの主要な力がゲームチェンジャーとして現れています：データサイエンスとクラウドコンピューティング。
毎秒膨大な量のデータが生成される世界を想像してみてください。
うーん…想像する必要はありません… それが私たちの世界なのです！
ソーシャルメディアのインタラクションから金融取引まで、健康記録から電子商取引の嗜好まで、データはどこにでもあります。
でも、このデータの利用価値ってなんでしょうね？
それがデータサイエンスが行うまさにそういうことなのです。
そして、このデータをどこに保存し、処理し、分析するのでしょう？
それがクラウドコンピューティングが輝くところです。
これら２つの技術の驚異的な関係を理解する旅に出ましょう。
すべてを一緒に発見してみましょう！
データサイエンスとクラウドコンピューティングのエッセンス
データサイエンス-インサイトを描く芸術
データサイエンスは、膨大で多様なデータから意味のある知見を抽出する芸術と科学です。
統計学や機械学習など、さまざまな分野の専門知識を組み合わせてデータを解釈し、的確な意思決定を行います。
データの爆発に伴い、データサイエンティストの役割は、生データをゴールドに変えるために極めて重要な存在となりました。
クラウドコンピューティング-デジタルストレージの革命
クラウドコンピューティングとは、インターネットを介してコンピューティングサービスをオンデマンドで提供することを指します。
ストレージ、処理能力、データベースサービスが必要な場合、クラウドコンピューティングは物理インフラストラクチャの維持にかかるオーバーヘッドなしに、柔軟でスケーラブルな環境をビジネスや専門家が運用するためのものです。
しかし、ほとんどの方はなぜこれらの２つが関連しているのか考えているでしょう。
最初に戻ってみましょう。
なぜデータサイエンスとクラウドコンピューティングは切っても切れないのか
データサイエンスとクラウドコンピューティングがデータサイエンスの極めて重要な?-?または補完的な?-?要素として浮かび上がってきた理由は２つあります。
#1. 協力の必要性
データサイエンスの初心者は、PythonやRを個人のコンピュータにセットアップして開始することが多いです。その後、Jupyter Notebook ApplicationやRStudioなどのローカルな統合開発環境（IDE）を使用してコードを書き、実行します。
しかし、データサイエンスのチームが拡大し、高度な分析が一般化すると、洞察、予測分析、および推奨システムを提供するための協力ツールへの需要が高まっています。
これが協力ツールの必要性が極めて重要となる理由です。洞察、予測分析、および推奨システムを得るためには、再現可能なリサーチ、ノートブックツール、およびコードのソースコントロールなどのツールが必要です。クラウドベースのプラットフォームの統合は、さらにこの協力の可能性を高めます。
協力はデータサイエンスのチームだけにとどまりません。
幹部、部門責任者、および他のデータ重視の役割を含む幅広い人々を対象としています。
#2. ビッグデータ時代
ビッグデータという言葉は、特に大手のテクノロジ企業の間で人気が高まっています。その正確な定義は明確ではありませんが、一般的には、通常のデータベースシステムや解析手法の能力を超えるほど膨大なデータセットを指します。
これらのデータセットは、通常のソフトウェアツールやストレージシステムの能力を超え、合理的な時間フレームでデータのキャプチャ、保存、管理、処理を行うことができません。
ビッグデータを考慮する際は、常に３つのVを忘れないでください：
- ボリューム: データの量を指します。
- バラエティ: データの多様な形式、タイプ、および分析アプリケーションを指します。
- 速度: データの進化または生成速度を示します。
データがますます増えるにつれて、より強力なインフラストラクチャとより効率的な分析技術が必要とされています。
したがって、データサイエンティストとして、ローカルコンピュータを超えてスケールアップする必要があるのです。
ローカルマシンを超えた拡張可能なデータサイエンス
企業やプロフェッショナルが自分自身のコンピューティングインフラストラクチャやデータセンターを所有するのではなく、クラウドサービスプロバイダからアプリケーションからストレージまでのアクセスを借りることができます。
これにより、企業やプロフェッショナルは使用するときに使用した分だけ支払うことができます。自社のローカルITインフラストラクチャを維持するための費用と複雑さとの対処に苦労する必要はありません。
つまり、クラウドコンピューティングは、インターネット上でのオンデマンドのコンピューティングサービス（アプリケーションからストレージや処理能力まで）の提供です。
最も一般的なプロバイダに関しては、少なくとも1つは知っているかもしれません。Google（Google Cloud）、Amazon（Amazon Web Services）、Microsoft（Microsoft Azure）が最も一般的なクラウド技術であり、ほぼ市場を独占しています。
では、クラウドとは何でしょう？
「クラウド」という言葉は抽象的に聞こえるかもしれませんが、具体的な意味があります。
基本的には、クラウドはネットワークされたコンピュータがリソースを共有することに関連しています。インターネットは最も広範なコンピューターネットワークを、LANやWiFi SSIDのようなホームネットワークのような小さな例も含め、リソース（Webページからデータストレージまで）を共有しています。
これらのネットワークでは、個々のコンピュータはノードと呼ばれます。ステータスの更新やデータの要求など、さまざまな目的でHTTPなどのプロトコルを使用して通信します。これらのコンピュータは現場ではなく、必要なインフラストラクチャを備えたデータセンターに存在することが多いです。
コンピュータやストレージの手頃さにより、1つの高価な大型マシンではなく複数の相互接続されたコンピュータを使用することが一般的になりました。この相互接続のアプローチにより、1つのコンピュータが故障しても連続運用が可能になり、システムは増加した負荷を処理できます。
Twitter、Facebook、Netflixなどの人気のあるプラットフォームは、クラッシュせずに数百万人のユーザーを管理できるクラウドベースのアプリケーションの例です。同じネットワーク内のコンピュータが共通の目標のために協力する場合、クラスタと呼ばれます。
クラスタは、単一のユニットとして機能し、パフォーマンス、可用性、スケーラビリティが向上します。
分散コンピューティングは、HadoopやSparkのような特定のタスクにクラスタを利用するソフトウェアを指します。
では、クラウドとは何なのでしょうか？
共有リソースを超えて、クラウドは、サーバー、サービス、ネットワークなど、単一のエンティティによって管理されるものを含みます。
インターネットは広範なネットワークですが、一部の団体が所有しているわけではないため、クラウドではありません。
最後の考え
まとめると、データサイエンスとクラウドコンピューティングは同じコインの2つの側面です。
データサイエンスは、データから価値を抽出するために必要な理論と技術をプロフェッショナルに提供します。
クラウドコンピューティングは、この同じデータを保存および処理するためのインフラストラクチャを提供します。
最初のものは、私たちにプロジェクトを評価するための知識を与えてくれます、二番目のものは実行するための実現可能性を与えてくれます。
そして、これら2つの要素が結びつくことにより、技術革新が進展しています。
今後、これら2つの間の相乗効果はますます強まり、よりデータ駆動型の未来の道を拓いていきます。
未来を受け入れ、データ駆動型かつクラウドパワードの世界に進みましょう！Josep Ferrerは、バルセロナ出身の分析エンジニアです。彼は物理工学の学位を取得し、現在は人間の移動に関するデータサイエンスの分野で働いています。彼はデータサイエンスとテクノロジーに特化したパートタイムのコンテンツクリエイターでもあります。LinkedIn、Twitter、またはVoAGIで彼に連絡することができます。
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