本文討論了有助于成功擴展數(shù)據(jù)科學項目的關(guān)鍵組成部分，涵蓋了如何使用API采集數(shù)據(jù)，如何在云中存儲數(shù)據(jù)，如何清理和處理數(shù)據(jù)，如何將數(shù)據(jù)可視化，以及如何通過交互式儀表盤來利用數(shù)據(jù)可視化的力量。

數(shù)據(jù)在做出明智決策方面的重要性不言而喻。在當今世界，企業(yè)依靠數(shù)據(jù)來推動其戰(zhàn)略、優(yōu)化其運營并獲得競爭優(yōu)勢。

然而，隨著數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，組織甚至是個人項目中的開發(fā)人員可能會面臨有效擴展其數(shù)據(jù)科學項目以處理信息泛濫的挑戰(zhàn)。

為了解決這個問題，我們討論有助于成功擴展數(shù)據(jù)科學項目的五個關(guān)鍵組成部分：

1. 使用API進行數(shù)據(jù)采集
2. 在云中存儲數(shù)據(jù)
3. 數(shù)據(jù)清理和預處理
4. 使用Airflow實現(xiàn)自動化
5. 數(shù)據(jù)可視化

這些組件對于確保企業(yè)采集更多數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)、實現(xiàn)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(shù)據(jù)可視化是至關(guān)重要的。為了理解其重要性，讓我們先來看看在實現(xiàn)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(xiàn)云計算之前，企業(yè)必須依靠本地服務器存儲和管理數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)科學家必須將數(shù)據(jù)從中央服務器移動到他們的系統(tǒng)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(xù)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(yè)處理數(shù)據(jù)的方式。

現(xiàn)在，讓我們開始進行數(shù)據(jù)采集，以擴展你的數(shù)據(jù)科學項目。

1.使用API進行數(shù)據(jù)采集

在每個數(shù)據(jù)項目中，第一階段都是數(shù)據(jù)采集。

為項目和模型提供持續(xù)的、最新的數(shù)據(jù)對于提高模型的性能并確保其相關(guān)性至關(guān)重要。

采集數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。

由于API能夠從包括社交媒體平臺或金融機構(gòu)和其他網(wǎng)絡服務在內(nèi)的眾多來源提供數(shù)據(jù)，因此API已經(jīng)成為數(shù)據(jù)采集的一種流行方式。

Youtube API

【網(wǎng)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(shù)據(jù)，并獲得了從API調(diào)用中獲得的響應。

發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲在items鍵中。

通過解析數(shù)據(jù)，并創(chuàng)建了一個循環(huán)來瀏覽這些項目。

進行了第二次API調(diào)用，并將數(shù)據(jù)保存到Pandas DataFrame中。

這是在數(shù)據(jù)科學項目中使用API的一個很好的例子。

Quandl's API

【網(wǎng)址】：https://demo.quandl.com/

另一個例子是Quandl API，它可以用于訪問金融數(shù)據(jù)。

在Data Vigo的視頻中，解釋了如何使用Python安裝Quandl，在Quandl的官方網(wǎng)站上找到所需的數(shù)據(jù)，并使用API訪問金融數(shù)據(jù)。

這種方法使你可以輕松地為你的金融數(shù)據(jù)項目提供必要的信息。

Rapid API

【網(wǎng)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(lǐng)域和行業(yè)的廣泛API。通過利用這些API，你可以確保你的數(shù)據(jù)科學項目始終提供最新的數(shù)據(jù)，從而使你能夠做出明智、數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。

2.在云中存儲數(shù)據(jù)

在數(shù)據(jù)科學項目中，確保數(shù)據(jù)安全且易于授權(quán)用戶訪問是至關(guān)重要的。需要確保數(shù)據(jù)既能安全免受未經(jīng)授權(quán)的訪問，又易于提供給授權(quán)用戶訪問，可以實現(xiàn)順利的操作和團隊成員之間的高效協(xié)作。

基于云的數(shù)據(jù)庫已經(jīng)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。

使用這些基于云的數(shù)據(jù)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(wǎng)址】：https://cloud.google.com/sql

要設置Google Cloud SQL實例，請按照以下步驟進行。

1. 轉(zhuǎn)到Cloud SQL實例頁面。
2. 點擊“創(chuàng)建實例”。
3. 點擊“選擇SQL Server”。
4. 輸入實例ID。
5. 輸入密碼。
6. 選擇要使用的數(shù)據(jù)庫版本。
7. 選擇將托管實例的區(qū)域。
8. 根據(jù)你的喜好更新設置。

有關(guān)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(shù)據(jù)庫，你可以確保你的數(shù)據(jù)得到安全存儲并易于訪問，從而使你的數(shù)據(jù)科學項目順利和高效地運行。