Cloud Datalab

데이터 탐색, 분석, 시각화, 기계 학습을 위한 사용하기 쉬운 대화형 도구

무료로 사용해 보기

강력한 데이터 탐색

Cloud Datalab은 Google Cloud Platform에서 데이터를 탐색, 분석, 변환, 시각화하고 기계 학습 모델을 구축하도록 제작된 강력한 대화형 도구입니다. Google Compute Engine에서 실행되며 여러 클라우드 서비스에 연결되기 때문에 데이터 사이언스 작업에 전념할 수 있습니다.

통합 및 오픈소스

Cloud Datalab은 활발한 모듈 생태계와 탄탄한 기술 자료를 자랑하는 Jupyter(이전의 IPython)를 기반으로 구축되었습니다. Cloud Datalab에서는 Python, SQL, 자바스크립트(BigQuery 사용자 정의 함수용)를 사용해 Google BigQuery, Cloud Machine Learning Engine, Google Compute Engine, Google Cloud Storage에서 데이터를 분석할 수 있습니다.

확장성

Cloud Datalab에서는 메가바이트 또는 테라바이트 단위의 분석도 처리 가능합니다. BigQuery에서 테라바이트 단위의 데이터를 쿼리하고 샘플 데이터의 로컬 분석을 실행하며 Cloud Machine Learning Engine에서 테라바이트 단위의 데이터에 관한 학습 작업을 원활하게 실행할 수 있습니다.

데이터 관리 및 시각화

Cloud Datalab을 사용해 데이터 통계를 얻으세요. BigQuery, Cloud Storage, Python을 사용해 양방향 방식으로 데이터를 탐색, 변환, 분석, 시각화할 수 있습니다.

수명 주기 지원의 기계 학습

단순히 데이터를 얻는 데서 나아가 예측 가능한 기계 학습(ML) 모델을 배포하세요. 데이터를 탐색하고 TensorFlow 또는 Cloud Machine Learning Engine을 사용해 기계 학습 모델을 구축, 평가, 최적화할 수 있습니다.

가격

Datalab은 무료로 제공됩니다. 사용 방식에 따라 컴퓨팅, 저장, 기타 클라우드 서비스 비용이 발생할 수 있습니다.

Cloud Datalab 기능

통합
Cloud Datalab은 Cloud BigQuery, Cloud Machine Learning Engine, Cloud Storage, Stackdriver Monitoring을 통해 데이터 처리를 간소화해 줍니다. 사용을 시작함과 동시에 인증, 클라우드 컴퓨팅, 소스 제어가 처리됩니다.
다양한 언어 지원
Cloud Datalab은 현재 Python, SQL, 자바스크립트(BigQuery 맞춤 설정 함수용)를 지원합니다.
노트 형식
Cloud Datalab에서는 코드, 문서, 결과, 시각화를 모두 직관적인 노트 형식으로 결합하였습니다.
사용량에 따른 청구
사용하기로 결정한 Google Compute Engine VM, BigQuery 및 Cloud Storage 등의 기타 추가 리소스 등 사용한 클라우드 리소스만 비용을 지불하면 됩니다.
양방향 데이터 시각화
Google Charting 또는 matplotlib을 사용하면 시각화가 쉬워집니다.
기계 학습
scikit-learn 외에도 TensorFlow 기반 심층 ML 모델을 지원합니다. Cloud Machine Learning Engine용 특수 라이브러리를 통해 학습 및 예측이 확장됩니다.
IPython 지원
Datalab은 Jupyter(이전의 IPython)를 기반으로 구축되어 통계, 기계 학습 등 여러 기존 패키지를 사용할 수 있습니다. 공개된 노트를 참고하고 활발한 IPython 커뮤니티에서 팁을 공유하세요.
오픈소스
Datalab 확장을 원하는 개발자는 GitHub 호스팅 프로젝트에서 가져오기 요청을 퍼오거나 제출하면 됩니다.