Cloud for Data Science云计算：数据科学家的“天赐之物”

云计算（Cloud）对于数据科学家来说是“天赐之物”（godsend），因为它能够解决传统本地计算环境的物理限制，并极大地增强了协作性和生产力。

1. 核心价值：解除物理限制与增强能力

存储与计算能力的突破

云计算允许数据科学家将数据和信息集中存储在云端，从而绕过本地计算机和系统的物理限制：

• 数据存储： 不仅可以在服务器上存储大量数据（例如在加利福尼亚或内华达州的服务器），还能部署非常先进的计算算法。
• 高性能计算： 能够使用非本地机器（不属于您的或您公司的机器）进行高性能计算。
• 流程简化： 即使您的本地系统、机器或计算环境无法执行某些操作，您也可以将数据发送到云存储空间，并在云端部署所需的算法，从而对大型数据集进行处理。

工具与技术的即时访问

使用云服务使数据科学家能够即时访问各种技术，并始终保持工具的最新状态：

• 开源技术： 无需本地安装和配置，即可立即访问像 Apache Spark 这样的开源技术。
• 最新工具： 可以访问最新的工具和库，无需担心维护和更新问题。

2. 促进全球协作与生产力

云计算为数据科学家提供了前所未有的协作优势：

• 同步工作： 允许多个实体同时处理相同的数据。您的同事（例如在德国、印度或加纳的团队）可以集体工作。
• 中央平台： 协作之所以可能，是因为所需的信息、算法、工具、答案和结果都集中在一个地方——云端。
• 随时随地接入： 云技术随时随地、在任何时区都可以访问。您可以使用笔记本电脑、平板电脑甚至手机访问基于云的技术，使协作比以往任何时候都更加容易。

3. 主要云平台与学习资源

许多大型科技公司都提供云平台，让用户在一个预构建的环境中熟悉云技术：

学习资源：IBM Skills Network Labs (SN Labs)

IBM 为在其开发者技能网络（IBM Developer Skills Network）注册的学习者提供了 Skills Network Labs（SN Labs），允许访问：

• 工具： Jupyter Notebooks
• 资源： Spark 集群
• 目的： 供学习者创建自己的数据科学项目并开发解决方案。

通过实践和熟悉，您将发现云服务如何极大地提高数据科学家的生产力。