云計算+數據科學，五步帶你突破信息泛濫
本文討論了有助于成功擴展數據科學項目的關鍵組成部分，涵蓋了如何使用API采集數據，如何在云中存儲數據，如何清理和處理數據，如何將數據可視化，以及如何通過交互式儀表盤來利用數據可視化的力量。
數據在做出明智決策方面的重要性不言而喻。在當今世界，企業依靠數據來推動其戰略、優化其運營并獲得競爭優勢。
然而，隨著數據量呈指數級增長，組織甚至是個人項目中的開發人員可能會面臨有效擴展其數據科學項目以處理信息泛濫的挑戰。
為了解決這個問題，我們討論有助于成功擴展數據科學項目的五個關鍵組成部分：
- 使用API進行數據采集
- 在云中存儲數據
- 數據清理和預處理
- 使用Airflow實現自動化
- 數據可視化
這些組件對于確保企業采集更多數據，并將其安全地存儲在云端中以便于訪問、使用預編寫的腳本清理和處理數據、實現流程自動化、以及通過連接到基于云的存儲的交互式儀表盤來利用數據可視化是至關重要的。為了理解其重要性，讓我們先來看看在實現云計算之前你可能會如何擴展你的項目。
在云計算之前
在實現云計算之前，企業必須依靠本地服務器存儲和管理數據。
數據科學家必須將數據從中央服務器移動到他們的系統中進行分析，這是一個耗時且復雜的過程。設置和維護本地服務器可能非常昂貴，并且需要持續的維護和備份。
云計算通過消除對物理服務器的需求并提供按需可擴展的資源，徹底改變了企業處理數據的方式。
現在，讓我們開始進行數據采集，以擴展你的數據科學項目。
1.使用API進行數據采集
在每個數據項目中，第一階段都是數據采集。
為項目和模型提供持續的、最新的數據對于提高模型的性能并確保其相關性至關重要。
采集數據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據。
由于API能夠從包括社交媒體平臺或金融機構和其他網絡服務在內的眾多來源提供數據，因此API已經成為數據采集的一種流行方式。
Youtube API
【網址】：https://developers.google.com/youtube/v3
在這個視頻中，使用Google Colab進行編碼，并使用Requests庫進行測試。
使用YouTube API來檢索數據，并獲得了從API調用中獲得的響應。
發現數據存儲在items鍵中。
通過解析數據，并創建了一個循環來瀏覽這些項目。
進行了第二次API調用，并將數據保存到Pandas DataFrame中。
這是在數據科學項目中使用API的一個很好的例子。
Quandl's API
【網址】：https://demo.quandl.com/
另一個例子是Quandl API，它可以用于訪問金融數據。
在Data Vigo的視頻中，解釋了如何使用Python安裝Quandl，在Quandl的官方網站上找到所需的數據，并使用API訪問金融數據。
這種方法使你可以輕松地為你的金融數據項目提供必要的信息。
Rapid API
【網址】：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，該平臺提供了涵蓋各種領域和行業的廣泛API。通過利用這些API，你可以確保你的數據科學項目始終提供最新的數據，從而使你能夠做出明智、數據驅動的決策。
2.在云中存儲數據
在數據科學項目中，確保數據安全且易于授權用戶訪問是至關重要的。需要確保數據既能安全免受未經授權的訪問，又易于提供給授權用戶訪問，可以實現順利的操作和團隊成員之間的高效協作。
基于云的數據庫已經成為解決這些要求的一個流行的解決方案。
一些流行的基于云的數據庫包括Amazon RDS、Google Cloud SQL和Azure SQL Database。
這些解決方案可以處理大量的數據。
使用這些基于云的數據庫的知名應用程序包括ChatGPT，它在Microsoft Azure上運行，展示了云存儲的強大和有效性。
Google Cloud SQL
【網址】：https://cloud.google.com/sql
要設置Google Cloud SQL實例，請按照以下步驟進行。
- 轉到Cloud SQL實例頁面。
- 點擊“創建實例”。
- 點擊“選擇SQL Server”。
- 輸入實例ID。
- 輸入密碼。
- 選擇要使用的數據庫版本。
- 選擇將托管實例的區域。
- 根據你的喜好更新設置。
有關更詳細的說明，請參閱官方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據庫，你可以確保你的數據得到安全存儲并易于訪問，從而使你的數據科學項目順利和高效地運行。
