“云”对于数据科学家可谓天赐之物。首先在“云”上能够获取数据和信息，同样也能存储它们，放在一个中央存储系统中。在“云”上，不仅可以绕过所使用的计算机及系统的物理性限制，而且可以部署高级计算机的分析和存储机制，而无需在自己的或本公司的机器上。“云”不只可以存储大量数据于服务器上，还可以部署非常高级的计算算法及计算力以满足高性能计算，而这也不必在自己的机器上进行。简而言之，“云”带来的第一个便利之处就在于存放大量数据集，同时可部署算法对数据集进行分析。“云”带来的另一个好处是，多个实体可以对同一数据同时进行操作。假设你和你的同事分布在不同的国家或地区，仍然可以对同一数据进行处理，因为信息、算法、工具、答案以及结果，都可在一个中央区获取。
使用“云”可使你快速获取Apache Spark等开源技术，并且不需要在本地安装和配置它们。使用“云”还可以让你访问最新的工具和库，而不用担心维护和确保它们是最新版本的。另外，无论何处、不管哪个时区，都可访问“云”资源。
不论是笔记本电脑、平板电脑甚至手机，都可以在其上使用基于“云”的技术，实现前所未有的协作。多个合作者或团队可同时访问数据，共同开发解决方案。一些大型科技公司提供“云”平台，使人们能在预先构建的环境中熟悉基于“云”的技术。IBM有IBM Cloud，亚马逊（Amazon）有AWS（Amazon Web Service），谷歌（Google）有谷歌云平台（Google Cloud）。IBM还提供SN labs（Skill Network labs），学习者可通过注册获取权限访问诸如Jupyter Notebooks和Spark集群等工具，以便创建自己的数据科学项目并开发方案。要解锁“云”是如何显著提高数据科学家的生产效率，需要不断的练习然后熟悉这个过程。
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