Google Cloud Datalabの紹介

Google Cloud Datalabデータサイエンティスト􏰀生産性を向上させるツールで、 Google Cloud Storage、BigQuery、Machine Learningなど􏰀Google Cloud Platform利用につながります。

Python や SQL 􏰀スキルを持つ開発者􏰁、Datalab を使用することで、データサイエンスや機械学習􏰀使用を素早く開始し、秘訣を短時間で習得できます。

Datalab 􏰁以下􏰀場合に役立ちます。

元データからインサイトを取得する。
迅􏰂、シンプル、かつ費用対効果􏰀高い方法でデータやインサイトを提示、共同編集、公開する。
Jupyter や IPython 􏰀エコシステムなど􏰀多種多様なオープンソースライブラリを分析、可視化、機械学習に使用する。

特長

統合

Cloud Datalab により、Cloud BigQuery、Cloud Machine Learning Engine、Cloud Storage、Stackdriver Monitoring によるデータ処理が簡単になります。認証やクラウドコンピューティング、ソースコントロールはすぐに使えます。

多言語対応

現時点で、Cloud Datalab では Python、SQL、JavaScript（BigQuery ユーザー定義関数用）がサポートされています。

ノートブック形式

Cloud Datalab は、わかりやすいノートブック形式でコードやドキュメント、実行結果、可視化結果をまとめています。

従量課金

Google Compute Engine VM、BigQuery のクラウドリソースや、Cloud Storage など、利用する追加リソースを使った分だけ課金されます。

インタラクティブなデータの可視化

Google Chart や matplotlib で簡単に可視化できます。

機械学習

scikit-learn に加えて、TensorFlow ベースのディープ ML モデルがサポートされます。Cloud Machine Learning Engine 専用のライブラリでトレーニングや予測をスケーリングします。

IPython サポート

Datalab は Jupyter（旧 IPython）をベースとしているため、統計情報、機械学習などの数多くの既存パッケージを利用できます。また、公開されているノートブックから学んだり、活気ある IPython コミュニティで情報交換したりできます。

オープンソース

Datalab を拡張したい場合、デベロッパーは GitHub ホステッドプロジェクトを fork することができます。プロジェクトに pull リクエストを送ることも可能です。

ユースケース

機械学習モデル􏰀構築

「従来􏰁機械学習􏰀エキスパートを必要としていた機能を開発者やアナリストが使用できるようにしたい。ゼロからスタートしたり解説書を読んだりせずに、基礎的な予測モデルをすぐに構築し、レビューやコメントなど􏰀ユーザー作成コンテンツ􏰀テキスト分析に使用したい」

学習アルゴリズムライブラリ
トレーニングデータに基づいてモデルを構築し、新規データに基づいてモデルを評価するため􏰀 ツールキットやサービスが利用可能
モデル評価や反復的な調整に使用するインタラクティブなエクスペリエンス
サービスとして􏰀モデル􏰀デプロイ

データ􏰀分析と可視化

「データアナリストとして、時間や地理的な場所􏰀変化により、データがど􏰀 ように変化するかを把握したい。また、これをグラフ化して把握し、そ􏰀意味を他􏰀チームメンバーに伝えたい」

豊富な可視化ライブラリ
サードパーティやカスタム􏰀可視化機能を広範にサポート
時系列や地理的な場所を考慮した分析機能やレンダリング機能を組み込み済み
ユーザーセグメントやコンバージョンプロセスを可視化

ビッグデータで使用を開始する

「小規模なチームで開発者として働いており、データ分析タスクを任されることが多い。データを利用して何ができるかや、分析􏰀実装まで􏰀ロードマップを簡単に把握できるようにしてほしい。ツールやサービスを連携させて興味深い結果が得られる􏰀なら􏰃、より高度なデータパイプラインを反復的に構築できる。データアナリストやデータサイエンティスト􏰀役割を担当することが可能になり、新しいスキルを習得しながら自社に貢献することもできる」

一般的な各種プラグアンドプレイ方式で􏰀分析や可視化
クラウドプロジェクト􏰀統合 – ノートブックや認証 􏰀使用を簡単に開始できる
Google Cloud Storage、BigQuery、DataStore、Cloud SQL 􏰀コネクタでデータをノートブックに移動
エンドツーエンド􏰀ツールやサービスにより、ログやそ􏰀他􏰀半構􏰄化データから構􏰄化データ􏰀分析や可視化までが可能

Datalab を活用する 3 つ􏰀方法

ローカルで Docker を実行自身􏰀 CPU を使用ディスクにノートブックを保存

Compute Engine で Docker を実行GCP で処理を実行
GCE ディスクにノートブックを保存

Docker + ゲートウェイ
GCP で処理を実行
ローカルディスクにノートブックを保存

Datalab 􏰀料金

Datalab を使用しても、Datalab を実行した際に使用したGoogle Cloud Platform リソース分以外􏰀料金􏰁まったく発生しません。
無償でご利用いただけます。