Ускоряем рабочие процессы data science с Azure Open Datasets

By Mirko Peters · 2026-08-27

С возвращением в блог-компаньон к подкасту! Как специалисты по данным и инженеры аналитики, мы тратим астрономическое количество драгоценного времени на поиск, очистку…

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Добро пожаловать обратно в блог-компаньон к подкасту! Как специалисты по данным и инженеры аналитики, мы тратим астрономически много драгоценного времени на поиск, очистку и форматирование данных ещё до того, как напишем первую строку алгоритмического кода. Что, если бы можно было полностью обойти этап утомительной подготовки данных и сразу перейти к созданию моделей машинного обучения с высокой ценностью? В этом подробном посте мы развиваем тему нашего последнего выпуска подкаста и рассмотрим, как использование предварительно подготовленных открытых наборов данных в экосистеме облачных сервисов Microsoft может существенно ускорить ваши рабочие процессы в области data science. Чтобы получить полное аудиообъяснение этой технологии, обязательно послушайте наш выпуск подкаста Azure Open Datasets - Simply Explained.

Обзор Azure Open Datasets

Azure Open Datasets — это подготовленные открытые наборы данных, доступные непосредственно в Microsoft Azure. Их цель — улучшить решения машинного обучения за счёт готовых признаков, относящихся к конкретным сценариям, что позволяет строить более точные модели. Сервис упрощает доступ к качественным данным и помогает сосредоточиться на анализе, а не на подготовке данных.

Ключевые возможности

Доступность

Одна из главных особенностей Azure Open Datasets — их доступность. Вы можете легко получить доступ к этим наборам данных с помощью различных платформ, включая Python, Power BI и Azure Machine Learning. Такая гибкость позволяет интегрировать данные в ваши проекты с минимальными усилиями. Вы можете быстро получить наборы данных, не беспокоясь о сложных конвейерах данных или длительной очистке.

Совет: чтобы начать работу, изучите каталог Azure Open Datasets. Он предоставляет удобный интерфейс для просмотра и выбора наборов данных, подходящих для ваших задач.

Разнообразие наборов данных

Azure Open Datasets предлагает широкий выбор наборов данных по реальным темам. Вы найдёте данные о погоде, государственных праздниках, демографии, транспорте, здравоохранении и многом другом. Это разнообразие позволяет обогатить собственные данные ценным внешним контекстом. Например, для анализа можно использовать наблюдения NOAA о погоде или данные переписи населения США.

Значение подготовленных наборов данных в data science трудно переоценить. Они повышают надёжность и воспроизводимость ваших экспериментов. Вот как это работает:

Используя подготовленные открытые наборы данных, вы можете документировать источники и выстраивать стабильные шаблоны доступа. Это повышает воспроизводимость результатов. Например, команда data science может сохранить снимок данных за месяц во внутреннем хранилище с контрольными суммами, чтобы гарантировать целостность данных.

Типы наборов данных

Azure Open Datasets предлагает широкий набор данных, которые можно использовать в различных проектах data science. Эти наборы делятся на две основные категории: общедоступные наборы данных и предметно-ориентированные наборы данных.

Общедоступные наборы данных

Общедоступные наборы данных свободно доступны и охватывают самые разные темы. Они отлично подходят для анализа и обучения моделей. Вот некоторые заметные примеры:

Эти общедоступные наборы данных позволяют изучать реальные сценарии и развивать ваши аналитические навыки. Вы можете использовать их, чтобы получать инсайты в самых разных областях: от общественной безопасности до здравоохранения.

Специализированные наборы данных

Специализированные наборы данных ориентированы на конкретные отрасли и предоставляют целевые данные для узкоспециальных задач анализа.两 наиболее заметных направления — здравоохранение и транспорт.

Здравоохранение

В здравоохранении наборы данных помогают анализировать тенденции, улучшать результаты лечения пациентов и поддерживать исследования. Например, набор данных о диабете, упомянутый выше, полезен для обучения моделей, которые прогнозируют показатели здоровья. Также можно найти наборы данных о статистике общественного здравоохранения, которые могут служить основой для решений в области политики и стратегий здравоохранения.

Транспорт

Наборы данных о транспорте дают представление о моделях передвижения и городском планировании. Наборы данных NYC Taxi & Limousine Commission, включая записи о поездках на жёлтых и зелёных такси, содержат подробную информацию об использовании такси в Нью-Йорке. Они включают такие сведения, как даты, места посадки и высадки, расстояния, стоимость проезда и количество пассажиров. Эти данные можно использовать для анализа транспортных тенденций и совершенствования городской инфраструктуры.

Используя эти специализированные наборы данных, вы можете адаптировать анализ под потребности конкретных отраслей, повышая актуальность и значимость ваших выводов.

Интеграция Azure в рабочие процессы data science

Интеграция Azure Open Datasets в ваши рабочие процессы data science может существенно улучшить проекты. Вы можете легко получать доступ к наборам данных и эффективно использовать их в своих аналитических задачах. Ниже описано, как это сделать.

Методы загрузки данных

Чтобы начать использовать Azure Open Datasets, нужно понимать методы загрузки данных. Они позволяют импортировать данные в вашу среду для анализа. Вот некоторые распространённые способы:

• Прямой доступ: Вы можете напрямую обращаться к наборам данных из Azure через API. Этот метод позволяет без труда загружать данные в ваши приложения.
• Azure Storage: Наборы данных можно хранить в Azure Blob Storage. Этот вариант обеспечивает масштабируемое решение для управления большими наборами данных.
• Data Factory: Azure Data Factory позволяет создавать конвейеры данных. Вы можете автоматизировать перемещение и преобразование данных из различных источников в вашу среду Azure.

Эти методы обеспечивают удобный доступ к наборам данных и делают ваш рабочий процесс более эффективным.

Инструменты для интеграции

Несколько инструментов упрощают интеграцию Azure Open Datasets в ваши проекты data science. Два самых мощных из них — Azure Machine Learning и Power BI.

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning — это комплексная платформа для создания, обучения и развёртывания моделей машинного обучения. Вы можете легко интегрировать Azure Open Datasets в свои рабочие процессы машинного обучения. Вот как это сделать:

1. Регистрация наборов данных: Зарегистрируйте наборы данных в Azure Machine Learning. Это позволяет эффективно управлять их версиями.
2. Эксперименты: Используйте наборы данных для проведения экспериментов. Обучайте модели на качественных данных, что повышает точность и производительность.
3. Развёртывание: Когда модель готова, разверните её как веб-сервис. Это позволит получать прогнозы в режиме реального времени на основе Azure Open Datasets.

Используя Azure Machine Learning, вы можете упростить процессы машинного обучения и расширить возможности своих моделей.

Power BI

Power BI — ещё один мощный инструмент для интеграции Azure Open Datasets. Он позволяет визуализировать и эффективно анализировать данные. Ниже описано, как использовать Power BI вместе с Azure Open Datasets:

• Импорт данных: импортируйте наборы данных напрямую из Azure в Power BI. Эта функция позволяет быстро создавать интерактивные отчёты и панели мониторинга.
• Преобразование данных: используйте Power Query для преобразования наборов данных. Вы можете очищать данные и приводить их к виду, который нужен для анализа.
• Визуализация: создавайте наглядные визуализации для представления результатов. Возможности Power BI помогают эффективно доносить выводы до заинтересованных сторон.

Использование Power BI вместе с Azure Open Datasets повышает эффективность анализа данных и позволяет делиться выводами внутри всей организации.

Практическое применение

Azure Open Datasets находят широкое практическое применение в различных отраслях. Организации используют эти наборы данных для решения конкретных бизнес-задач и исследовательских задач. Ниже приведены некоторые показательные примеры, которые иллюстрируют их влияние:

Примеры из практики

• Эффективность государственного управления: государства используют открытые данные, чтобы улучшить представление для ИИ. Это приводит к более оперативному реагированию и повышению эффективности государственных услуг. Анализируя наборы данных, они могут выявлять тенденции и более эффективно распределять ресурсы.
• Аналитика в здравоохранении: одна медицинская организация использовала набор данных о диабете для разработки прогностической модели исходов лечения пациентов. Эта модель помогла врачам принимать обоснованные решения о планах лечения и в конечном счёте повысила качество медицинской помощи.
• Городское планирование: городские планировщики проанализировали наборы данных о транспорте, чтобы понять закономерности движения. Это позволило оптимизировать маршруты общественного транспорта и снизить загруженность улиц в городских районах.

Эти примеры показывают, как Azure Open Datasets могут стимулировать инновации и улучшать принятие решений в различных сферах.

Расширение возможностей машинного обучения

Azure Open Datasets существенно расширяют возможности решений машинного обучения. Эти наборы данных можно использовать и для обучения, и для тестирования моделей, а также для конструирования признаков.

Обучение и тестирование

При обучении моделей высококачественные данные имеют решающее значение. Azure Open Datasets предоставляют очищенные и подготовленные наборы данных, которые позволяют создавать надёжные модели машинного обучения. Например, для обучения модели распознавания изображений можно использовать базу рукописных цифр MNIST. Этот набор содержит тысячи размеченных примеров, что делает его идеальным для обучения с учителем.

Тестирование моделей на разнородных наборах данных также повышает их качество. Проверяя модели на разных наборах данных, вы можете убедиться, что они хорошо обобщаются на новые данные. Этот процесс помогает выявить потенциальные слабые места и соответствующим образом доработать модели.

Конструирование признаков

Конструирование признаков является важным этапом процесса машинного обучения. Оно предполагает отбор и преобразование переменных для повышения качества модели. Azure Open Datasets содержат большой объём информации, которой можно обогатить признаки. Например, можно объединить данные о погоде с данными о продажах, чтобы проанализировать, как погодные условия влияют на результаты розничной торговли. Такое объединение позволяет создавать более информативные признаки и, как следствие, получать более точные прогнозы.

Совет: всегда изучайте взаимосвязи между разными наборами данных. Так можно обнаружить ценные выводы, которые повысят качество анализа и точность моделей.

Интегрируя Azure Open Datasets в рабочие процессы машинного обучения, вы можете упростить процессы и добиться лучших результатов. Сочетание качественных данных и мощных инструментов, таких как Azure Machine Learning, позволяет создавать эффективные решения на основе данных.

Преимущества Azure Open Datasets

Экономическая эффективность

Использование Azure Open Datasets может существенно сократить затраты, связанные с данными. Эти наборы данных доступны бесплатно, поэтому вы экономите на покупке данных у сторонних поставщиков. Плата взимается только за использование вычислительных ресурсов Azure для обработки. Такая модель позволяет использовать качественные данные без необходимости поддерживать собственные конвейеры данных.

Кроме того, подготовленность этих наборов данных означает, что на их очистку и подготовку уходит меньше времени. Вы можете направить ресурсы на анализ и разработку моделей, а не на получение данных. Это позволяет эффективнее расходовать бюджет и время.

Экономия времени

Время в data science — ценный ресурс. Azure Open Datasets помогают экономить его несколькими способами:

• Курированные наборы данных снижают неоднозначность и ускоряют получение базовых показателей (baseline).
• Документированные наборы данных ускоряют оценку и минимизируют неверные толкования.
• Прямой доступ к хранилищу, размещённому в Azure, повышает эффективность обработки.
• Интеграция с аналитическими и ML-сервисами Azure упрощает загрузку и обработку данных.

Используя эти наборы данных, вы быстро получаете доступ к надёжным данным и можете сосредоточиться на инсайтах, а не тратить часы на подготовку данных. Такая эффективность помогает быстрее завершать проекты и быстрее принимать решения.

Улучшенное качество данных

Качество данных критически важно для успешных проектов data science. Azure Open Datasets предоставляют высококачественные курированные данные, которым можно доверять. Эти наборы проходят строгие процессы валидации, что гарантирует соответствие высоким стандартам. Используя Azure Open Datasets, вы получаете:

• Надёжность: вы можете последовательно опираться на качественные данные во всех своих экспериментах.
• Воспроизводимость: документированные наборы данных помогают сохранять происхождение данных (data lineage), позволяя проследить результаты до источников.
• Соответствие требованиям: курированные наборы данных обеспечивают соблюдение нормативных требований, что особенно важно в чувствительных областях, например в здравоохранении.
• Снижение неоднозначности: стандартизированные данные минимизируют путаницу в интерпретации, что приводит к более понятным результатам.

Опираясь на Azure Open Datasets, вы повышаете общее качество своих анализов и моделей. Это может привести к более точным прогнозам и более обоснованным решениям.

Azure Open Datasets дают существенные преимущества для ваших проектов data science. Вы получаете доступ к высококачественным курированным наборам данных, которые экономят время и повышают эффективность анализа. Эти наборы соответствуют современным трендам в области открытых данных и демократизации данных, делая акцент на доступности и совместной работе. Используя Azure Open Datasets, вы можете обогатить свою работу и улучшить принятие решений. Изучите эти наборы уже сегодня и подумайте, как они могут вывести ваши проекты на новый уровень.

Совет: начните интегрировать Azure Open Datasets в свои рабочие процессы, чтобы раскрыть весь потенциал ваших инициатив в области data science!

Часто задаваемые вопросы

Что такое Azure Open Datasets?

Azure Open Datasets — это курированные публичные наборы данных, размещённые в Microsoft Azure. Они предоставляют высококачественные данные для машинного обучения, аналитики и исследований, позволяя сосредоточиться на инсайтах, а не на подготовке данных.

Как получить доступ к Azure Open Datasets?

Получить доступ к Azure Open Datasets можно через различные платформы, включая Python, Power BI и Azure Machine Learning. Просто откройте каталог Azure Open Datasets и найдите наборы, подходящие для ваших задач.

Использование Azure Open Datasets бесплатно?

Да, доступ к Azure Open Datasets бесплатный. Оплачиваются только вычислительные ресурсы Azure, которые используются для обработки данных. Такая модель позволяет использовать высококачественные данные без дополнительных затрат.

Можно ли использовать Azure Open Datasets в коммерческих целях?

Да, Azure Open Datasets можно использовать в коммерческих целях. Однако всегда проверяйте условия лицензирования каждого набора данных, чтобы соблюдать правила использования.

Какие типы наборов данных доступны?

Azure Open Datasets охватывают широкий круг тем, включая погоду, здравоохранение, транспорт и демографию. Такое разнообразие позволяет обогатить анализ данными из разных источников.

Как Azure Open Datasets улучшают качество данных?

Наборы Azure Open Datasets проходят строгие процессы валидации, обеспечивая высококачественные и надёжные данные. Такая курация повышает точность анализов и моделей, что ведёт к более обоснованным решениям.

Можно ли комбинировать Azure Open Datasets с собственными данными?

Безусловно! Вы можете комбинировать Azure Open Datasets со своими данными, чтобы обогатить анализ. Такая интеграция позволяет получать более глубокие инсайты и повышать точность моделей.

Какие инструменты можно использовать с Azure Open Datasets?

С Azure Open Datasets можно использовать различные инструменты, включая Azure Machine Learning для обучения моделей и Power BI для визуализации данных. Эти инструменты помогают максимально раскрыть потенциал наборов данных.

🎧 Послушайте этот эпизод

Хотите понятное объяснение того, что такое Azure Open Datasets? В этом выпуске тема разобрана простым языком, и показано, почему она важна для Microsoft 365, Azure, Power Platform, безопасности, ИИ и современной работы.

Послушайте этот выпуск, если хотите:

• Разобраться в ключевых понятиях Azure Open Datasets
• Понять, как это вписывается в общую экосистему технологий Microsoft
• Узнать, где это может принести практическую пользу вашей организации

Найдите больше практичных разговоров о технологиях Microsoft на M365 FM.

Последняя проверка: июль 2026 г.

Кому стоит послушать

Этот выпуск предназначен для администраторов Microsoft, архитекторов, разработчиков, специалистов по безопасности и руководителей бизнеса, которым нужна практическая база перед принятием решений о внедрении или управлении.

🎧 Вам также стоит послушать

• Microsoft Fabric — тесно связанный следующий шаг, который добавляет полезный контекст и практическую глубину.
• Microsoft Fabric OneLake — тесно связанный следующий шаг, который добавляет полезный контекст и практическую глубину.
• Power BI Copilot — тесно связанный следующий шаг, который добавляет полезный контекст и практическую глубину.