Как использовать DataSphere. Датасеты в DataSphere

Данные нужны в любой сфере: магазины анализируют продажи, в медцентры — истории болезней, ученые — результаты экспериментов. Чем больше информации, тем сложнее ее обрабатывать и тем больше места нужно для ее хранения. К тому же, не у всех организаций есть мощные вычислительные ресурсы для обработки данных, а обычные компьютеры с такими задачами не справляются.

Здесь на помощь приходят облачные решения и такой инструмент, как DataSphere. Что такое DataSphere и датасет, как это работает? Разберем ниже.

Что такое DataSphere?

DataSphere — это современный облачный сервис, который позволяет создавать, хранить, обрабатывать и анализировать данные для решения сложных вычислительных задач. С его помощью разработчики, инженеры данных и исследователи могут автоматизировать обработку информации и запускать аналитические проекты. Основное преимущество DataSphere заключается в его интеграции с мощными вычислительными инструментами и гибкостью в настройке хранилищ данных.

В основе DataSphere заложены три ключевых компонента: эффективное управление данными, возможность быстрого масштабирования вычислительных ресурсов и оперативное подключение к облачным хранилищам. Решение интегрируется с популярными инструментами, такими как GitHub и Data Proc.

DataSphere — платное решение, но бюджет можно оптимизировать благодаря гибкой модели оплаты: вы платите только в момент вычислений.

Что такое Dataset?

Для обучения любой ML-модели требуется набор размеченных данных, называемый датасетом. Если дать простое определение, что такое датасет, то это структурированный массив данных, который предназначен для решения конкретных задач анализа или прогнозирования. Может заранее подготовить датасеты и загрузить их в облачное хранилище. Затем вы подключаете их к своим проектам в DataSphere в виде директории.

Определение происходит от слова "dataset", которое буквально означает "набор данных".

Для понимания, представьте таблицу в Excel: строки могут обозначать различные примеры (например, клиентов, товары, результаты тестов), а столбцы — их характеристики (имя, возраст, цена, баллы теста). Именно такие упорядоченные данные называют датасетом. В мире машинного обучения, исследователи и инженеры используют эти наборы данных для обучения алгоритмов, чтобы они могли «учиться», находить закономерности и принимать решения.

Если хранить датасеты локально — например, на внешнем жестком диске — потребуется вручную копировать их, что значительно увеличит временные затраты. А если они находятся в облачном хранилище, доступ к ним будет значительно более быстрым. После инициализации датасет невозможно редактировать, он работает в режиме «только для чтения». Если вам нужно добавить еще какую-то информацию в датасет, его нужно создать заново.

Теперь, когда вы получили определение датасета, можно посмотреть, для каких задач нужен DataSphere.

Какие задачи можно решать с помощью DataSphere?

Вот основные примеры:

• Анализ данных. DataSphere позволяет работать с большими массивами информации, анализировать их и в реальном времени получать ценные инсайты. Инструменты платформы помогают выполнять как базовые расчеты, так и сложные статистические вычисления.
• Машинное обучение. DataSphere предоставляет конфигурацию, которая упрощает разработку ML-моделей, обучение алгоритмов и их оптимизацию.
• Хранение данных. DataSphere работает как удобное хранилище, где можно безопасно сохранять данные разного объема и типов, от структурированных баз до сырой информации.
• Работа с проектами. Сервис предоставляет среду для совместной разработки аналитических и научно-исследовательских проектов. Вы можете подключать внешние команды, делиться результатами и синхронизировать работу над решениями.

Облако отлично помогает решать задачи AI и ML, хранения данных. А в Облаке Рег.ру представлена целая линейка продуктов под задачи ИИ и Bigdata.

Как начать работать с DataSphere и датасетами?

Вам потребуется учетная запись в DataSphere. В интерфейсе платформы создайте новый проект, где будут происходить все ваши вычисления и сохраняться данные. Обратите внимание, что датасеты — это дополнительный сервис, не включенный в основное хранилище проекта. Их создание и хранение оплачивается отдельно.

Для упрощения работы DataSphere предлагает предустановленные шаблоны конфигураций. После подготовки проекта можно запускать анализ, тестировать модели или выполнять вычислительные задачи. Платформа оптимизирует вычислительные ресурсы автоматически, предоставляя решение в кратчайшие сроки.

Анна Прозорова