O impacto da AWS na ciência de dados
- #AWS
Olá! Este é o meu primeiro artigo aqui na DIO e decidi escrevê-lo após concluir o bootcamp "Descubra a Nuvem AWS - Nexa Resources". No início, não tinha ideia sobre o que escrever, mas depois de muita pesquisa, percebi que a melhor opção seria relacionar o que aprendi no bootcamp com a profissão que quero seguir: cientista de dados. Deu um pouco de trabalho e a pesquisa foi demorada, mas valeu a pena, pois gostei do resultado e espero que vocês também gostem!
O que é ciência de dados?
A ciência de dados é uma ferramenta poderosa para obter insights de dados complexos, permitindo que as empresas tomem decisões informadas e obtenham vantagem competitiva. Com a ciência de dados, as empresas podem fazer previsões precisas, identificar oportunidades e tomar decisões inteligentes para impulsionar o crescimento do negócio.
Mas como ela tem o poder de fazer tudo isso?
A ciência de dados combina análise estatística, aprendizado de máquina e programação para descobrir perspectivas a partir de dados complexos. Seu objetivo é extrair insights relevantes de conjuntos de dados. Isso envolve coletar, limpar e processar dados, usar técnicas estatísticas e construir modelos preditivos. Com a ciência de dados, as empresas podem fazer previsões precisas, identificar oportunidades e tomar decisões inteligentes para impulsionar o crescimento do negócio.
Sobre a AWS
AWS é a abreviação de Amazon Web Services, uma plataforma de computação em nuvem fornecida pela Amazon. Ela oferece diversos serviços baseados em nuvem, como poder de processamento, armazenamento e bancos de dados. Em resumo, é um balcão único que atende todas as necessidades de computação em nuvem!
A AWS oferece uma ampla variedade de serviços, como máquinas virtuais, armazenamento, entrega de conteúdo e bancos de dados, entre outros. Esses serviços são projetados para ajudar os usuários a dimensionar e expandir seus negócios de maneira rápida e eficiente, fornecendo acesso a uma infraestrutura de computação em nuvem confiável e segura.
E para melhorar, os serviços da AWS são disponibilizados com base no pagamento pelo uso, ou seja, você paga somente pelo que utiliza. É como um buffet, mas para computação em nuvem. Então não importa o tamanho do negócio, a AWS tem tudo o que uma empresa precisa.
Serviços da AWS relacionados à ciência de dados:
E agora vamos ao que interessa: como a AWS pode ajudar na ciência de dados? É isso que eu vou mostrar explicando sobre os principais 5 serviços da AWS que as empresas podem usar para analisar, processar e obter insights de grandes volumes de dados.
1 - Amazon SageMaker - considerado uma combinação de SaaS (Software as a Service) e PaaS (Platform as a Service):
O Amazon SageMaker é um serviço super fácil de usar que ajuda desenvolvedores e cientistas de dados a construir, treinar e colocar em prática modelos de aprendizado de máquina em um piscar de olhos. É isso mesmo! Ele simplifica todo o processo de aprendizado de máquina, então você pode criar modelos incríveis sem quebrar tanto a cabeça.
Os modelos tradicionais de aprendizado de máquina eram um pesadelo. Era tudo muito caro, demorado e complicado. Mas com o SageMaker, você tem todas as ferramentas que precisa em um só lugar, o que significa que seus modelos podem ser lançados mais rapidamente, com menos esforço e por um preço muito mais camarada. É perfeito para quem quer se aprimorar em aprendizado de máquina e ainda tem uma interface intuitiva. Bacana, né?
2 - Amazon Athena - Não tem modelo definido:
O Amazon Athena é um serviço de consulta interativa que facilita a análise de dados no Amazon S3 usando SQL padrão. O Athena é serverless, o que significa que não há infraestrutura para gerenciar, e você paga apenas pelas consultas que executa. E o melhor de tudo é que o Athena é fácil de usar. É só você apontar para os seus dados no Amazon S3, definir o esquema e começar a fazer consultas usando SQL padrão. A maioria dos resultados é entregue em questão de segundos.
Com o Athena, você não precisa realizar aqueles trabalhos complexos de ETL (Extrair, Transformar e Carregar) para preparar seus dados para análise. Isso torna fácil para qualquer pessoa com habilidades em SQL analisar rapidamente conjuntos de dados em grande escala.
3 - Amazon Redshift - PaaS (Platform as a Service):
O Amazon Redshift é um serviço de data warehouse gerenciado que possibilita às empresas armazenar e analisar grandes quantidades de dados de forma rápida e fácil. O melhor de tudo é que ele é otimizado para análises super rápidas, e você pode escalar sua capacidade de armazenamento de dados sem precisar se preocupar com segurança, pois ele é super seguro!
Um recurso essencial do Amazon Redshift que ajuda muito os cientistas de dados é o Amazon Redshift ML. Com ele, você pode criar, treinar e aplicar modelos de aprendizado de máquina em data warehouses do Amazon Redshift usando comandos SQL familiares. É só usar instruções SQL para criar e treinar modelos de aprendizado de máquina do Amazon SageMaker usando seus dados do Redshift e, em seguida, usar esses modelos para fazer previsões.
4 - Amazon Kinesis - Não tem modelo definido:: O Amazon Kinesis é um serviço de streaming que processa dados em qualquer escala de forma econômica e flexível, permitindo a ingestão de dados em tempo real, como vídeo, áudio, logs de aplicativos, fluxos de cliques do site, entre outros. Com o Amazon Kinesis, o processamento e análise de dados acontecem conforme eles chegam, permitindo respostas imediatas em vez de esperar a coleta de todos os dados.
Com o Kinesis, as empresas podem tomar decisões mais informadas e em tempo hábil para melhorar seus negócios.
5 - AWS Glue - considerado uma combinação de SaaS (Software as a Service) e PaaS (Platform as a Service):: Amazon Glue é um serviço de integração de dados sem servidor que torna fácil descobrir, preparar e combinar dados para análise, aprendizado de máquina e desenvolvimento de aplicativos.
O Amazon Glue tem tudo o que você precisa para integrar seus dados e começar a analisá-los em poucos minutos, sem precisar esperar meses. A integração de dados é um processo que envolve várias tarefas, como descoberta e extração de dados de várias fontes, enriquecimento, limpeza, normalização e combinação de dados, bem como carregamento e organização em bancos de dados, data warehouses e data lakes.
Essas tarefas são geralmente realizadas por diferentes usuários que utilizam produtos diferentes. O Amazon Glue torna a integração de dados mais fácil, fornecendo interfaces visuais e baseadas em código. Você pode encontrar e acessar facilmente dados usando o Catálogo de Dados do Amazon Glue. Engenheiros de dados e desenvolvedores ETL (extração, transformação e carga) podem criar e executar fluxos de trabalho ETL. Analistas de dados e cientistas de dados podem usar o Amazon Glue DataBrew para enriquecer, limpar e normalizar dados visualmente, sem escrever código.
Conclusão
A AWS oferece uma ampla gama de serviços de ciência de dados que ajudam as empresas a analisar, processar e obter insights de grandes volumes de dados. À medida que a importância da tomada de decisões baseada em dados continua a crescer, os serviços de ciência de dados da AWS provavelmente desempenharão um papel cada vez mais importante em ajudar as empresas a extrair insights de seus dados e se manterem à frente da curva. Por isso investir em treinamentos e obter conhecimentos sobre a AWS é tão importante.
