在数据世界中，数据科学家帮助公司产生洞察力并做出预测，以制定更明智的业务决策。总的来说，这些数据科学家是统计分析和数学模型方面的专家，并且精通编程语言，如R或Python。
数据科学最终迁移到云的5个原因
但是，除少数大公司外，大多数信息科学工作仍在笔记本电脑或本地服务器上完成，导致效率低下，容易出现错误和延迟过程。在研究和分析了一些行业领导者如何将数据用于他们的工作之后，“笔记本电脑数据科学”很快将在恐龙的消亡中消失。这是由于它们效率低下，无法很好地协作以及获得最佳结果。
以下是数据科学家放弃笔记本电脑或本地服务器并将业务迁移到云端的五个充分理由。
数据科学是一项团队运动。
算法和机器学习模型是公司高级分析和机器学习挑战的一部分。数据科学家，数据工程师，机器学习工程师，数据分析师和公民数据科学家必须就这些要素进行合作，以提供有关业务决策的基于数据的信息。
当科学家建立在自己的笔记本电脑模型的数据，下载由工程师的数据创建自己的机器来制造和训练机器学习模型的数据集。有时他们使用本地服务器进行建设和培训，但通常是笔记本电脑。由于有限的计算能力和内存的笔记本电脑和本地服务器，数据科学家应该样本数据集创建套更小，更易于管理的数据。虽然这些样本组可以帮助实施项目，建立在科学数据生命周期的后期阶段的许多问题。
数据的过时也成为一个问题。利用此数据的本地副本，数据科学家可以基于不准确的全局快照构建预测。在中央云计算中使用更大和更具代表性的样本可以缓解这种担忧。
2.大数据优于智能算法。
最近，出现了由于处理和快速迭代（火车和调整机器学习模型）中有大量的结构化数据，非结构化和半结构化的能力在人工智能和机器学习的兴趣增加。在几乎所有情况下，机器学习都可以从更大，更具代表性的样本培训中获益。公司可以解除与结构性交易数据交互的半结构化数据（交互记录网站，事件数据）和非结构化数据（文本电子邮件，文本在线评论）的强强联合（ERP，CRM管理系统用例解锁机器学习的商业价值的关键是拥有结合事务和交互数据的大型数据集。随着规模的增长，数据通常应在云中或大型本地群集中处理。将笔记本电脑添加到混合部署会在整个过程中产生瓶颈并导致延迟。
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