Cloud Datalab

您可以透過這項簡單易用的互動式工具探索及分析資料,並以視覺化的方式呈現內容,以便用於機器學習作業。

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功能強大的資料探索服務

功能強大的資料探索服務

Cloud Datalab 是功能強大的互動式工具,可讓您在 Google Cloud Platform 上探索、分析及轉換資料,以視覺化方式呈現資料內容,並建立機器學習模型。您可以輕鬆將這項在 Compute Engine 中運作的工具連結至多項雲端服務,以便專心處理數據資料學工作。

開放原始碼的整合式工具

Cloud Datalab 的開發基礎為 Jupyter (先前稱為 IPython),Jupyter 以成功的模組化生態系統和實用的知識庫著稱。因此,Cloud Datalab 可讓您使用 Python、SQL 和 JavaScript (用於 BigQuery 中使用者定義的函數) 在 BigQuery、Cloud Machine Learning Engine、Compute Engine 和 Cloud Storage 中分析資料。

可擴充性

無論分析的資料規模是以 MB 或 TB 為單位計算,Cloud Datalab 都可以處理。您不僅可以在 BigQuery 中查詢 TB 規模的資料、在本機環境中分析資料樣本,也能在 Cloud Machine Learning Engine 中順暢使用 TB 規模的資料來執行模型訓練工作。

資料管理和視覺化

運用 Cloud Datalab 從資料中獲得深入分析資訊。您可以透過互動式介面使用 BigQuery、Cloud Storage 和 Python 來探索、轉換及分析資料,並以視覺化的方式呈現內容。

支援生命週期的機器學習功能

運用資料訓練機器學習 (ML) 模型,並透過已部署的模型執行預測工作。您可以使用 TensorFlow 或 Cloud Machine Learning Engine 探索資料,以及建立、評估及改善機器學習模型。

功能

整合式服務

Cloud Datalab 可透過 Cloud BigQuery、Cloud Machine Learning Engine、Cloud Storage 和 Stackdriver Monitoring 簡化資料處理工作,因此您可以立即使用驗證、雲端運算和原始碼控管功能。

支援多個語言

Cloud Datalab 目前支援 Python、SQL 和 JavaScript (針對 BigQuery 使用者定義函數)。

筆記本格式

Cloud Datalab 將程式碼、說明文件、結果和視覺元素整合成簡單好用的筆記本格式。

用多少付多少的收費方式

您只需為使用的雲端資源付費:Compute Engine VM、BigQuery,以及您決定使用的任何額外資源,例如 Cloud Storage。

互動式的資料視覺化作業

您可以使用 Google Charting 或 matplotlib,輕鬆產生視覺化的資料。

機器學習

支援以 TensorFlow 為基礎的深度機器學習模型及 scikit-learn。運用 Cloud Machine Learning Engine 的專用資料庫擴充訓練和預測分析。

IPython 支援

Datalab 是以 Jupyter (先前稱為 IPython) 為基礎,因此有大量的現有套件可用於統計資料、機器學習等。您可以在多人積極參與的 IPython 社群中,從他人發布的筆記本和彼此交換的祕訣中得到許多資訊。

開放原始碼

如果開發人員想要擴充 Datalab 的應用範圍,可以利用 GitHub 託管專案建立分支版本及/或提交提取要求。

技術資源

定價

您無須額外支付費用,即可使用 Datalab。不過視使用方式而定,您可能需要支付運算、儲存和其他雲端服務的使用費用。

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