Cloud Datalab သည် သုံးစွဲသူများအား ပူးပေါင်း၍ အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသည့်ပုံစံဖြင့် ဒေတာအတွဲများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေမည့် Google Cloud Platform (GCP) မှ ပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် Jupyter မှတ်စုစာအုပ်များ၏ ပျော့ပြောင်းမှုကို GCP ၏ အရွယ်အစားနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုတို့နှင့် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ Cloud Datalab သည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုဖြစ်စေသည့် ကျယ်ပြန့်သောအင်္ဂါရပ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။
Cloud Datalab ၏အဓိကအင်္ဂါရပ်များထဲမှတစ်ခုမှာ GCP ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ပေါင်းစည်းခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား BigQuery၊ Cloud Storage နှင့် အခြား GCP ဒေတာရင်းမြစ်များတွင် သိမ်းဆည်းထားသည့် ဒေတာများကို အလွယ်တကူ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေပါသည်။ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် ရှုပ်ထွေးသောဒေတာလွှဲပြောင်းမှုလုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် လိုအပ်မှုကို ဖယ်ရှားပေးကာ သုံးစွဲသူများအနေဖြင့် ဒေတာလှုပ်ရှားမှုအတွက် စိုးရိမ်စရာမလိုဘဲ ၎င်းတို့၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လျင်မြန်စွာစတင်နိုင်စေပါသည်။
Cloud Datalab သည် ဒေတာရှာဖွေခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် ကြွယ်ဝသော built-in ကိရိယာများနှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ Python နှင့် SQL အပါအဝင် ပရိုဂရမ်ဘာသာစကားများစွာကို ပံ့ပိုးပေးထားပြီး အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ လက်ရှိကျွမ်းကျင်မှုနှင့် အသိပညာကို မြှင့်တင်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ အသုံးပြုသူများသည် မှတ်စုစာအုပ်ကြားခံအတွင်းရှိ ဆဲလ်များတွင် ကုဒ်များရေးနိုင်၊ ၎င်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ရလဒ်များကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ မြင်ယောင်နိုင်သည်။ Cloud Datalab ၏ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုသဘောသဘာဝသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းအသွားအလာများကို ထပ်တလဲလဲပြုလုပ်ရန်နှင့် ပြန်လည်ပြင်ဆင်ရန် လွယ်ကူစေသည်။
ထို့အပြင် Cloud Datalab သည် TensorFlow ကဲ့သို့သော စက်သင်ယူမှုဘောင်များနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်မှုကို ပေးပါသည်။ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် အသုံးပြုသူများအား မှတ်စုစာအုပ်ပတ်ဝန်းကျင်အတွင်း စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တိုက်ရိုက်တည်ဆောက်ပြီး လေ့ကျင့်ပေးနိုင်သည်။ အသုံးပြုသူများသည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် မော်ဒယ်များကို ထိရောက်စွာလေ့ကျင့်ရန် GCP ၏ ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပျူတာစွမ်းရည်များကို အခွင့်ကောင်းယူနိုင်သည်။
Cloud Datalab ၏ နောက်ထပ်ထင်ရှားသော အင်္ဂါရပ်မှာ ၎င်း၏ ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်နိုင်မှု ဖြစ်သည်။ အသုံးပြုသူအများအပြားသည် တူညီသောမှတ်စုစာအုပ်ပေါ်တွင် တစ်ပြိုင်နက်တည်း လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို မျှဝေရန်နှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပရောဂျက်များတွင် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်ရန် လွယ်ကူစေသည်။ ထို့အပြင်၊ Cloud Datalab သည် အသုံးပြုသူများအား အပြောင်းအလဲများကို ခြေရာခံပြီး လိုအပ်ပါက ယခင်ဗားရှင်းများသို့ ပြန်ပြောင်းခွင့်ပြုသည့် ဗားရှင်းထိန်းချုပ်မှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
Cloud Datalab သည် အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသော ဇယားများ၊ ဂရပ်များနှင့် ဒက်ရှ်ဘုတ်များကို ဖန်တီးရန် လွယ်ကူစေမည့် စိတ်ကူးပုံဖော်ခြင်းကိရိယာအစုံအလင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ ဒေတာကို ရုပ်ပုံလွှာများကို ဖန်တီးရန်အတွက် matplotlib နှင့် seaborn ကဲ့သို့သော စာကြည့်တိုက်များကို အသုံးချနိုင်သည်။ ဤပုံရိပ်ယောင်များကို မှတ်စုစာအုပ်အတွင်း ထည့်သွင်းနိုင်သည် သို့မဟုတ် အခြားသူများနှင့်မျှဝေရန်အတွက် သီးခြား HTML ဖိုင်များအဖြစ် ထုတ်ယူနိုင်သည်။
Cloud Datalab သည် cloud ရှိ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် အစွမ်းထက်ပြီး စွယ်စုံသုံးကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ GCP ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ပေါင်းစည်းခြင်း၊ ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများစွာအတွက် ပံ့ပိုးမှု၊ ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်နိုင်မှု နှင့် အမြင်အာရုံပုံဖော်ခြင်းကိရိယာအစုံအလင်သည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်စေသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ Cloud Datalab နှင့်ကြီးမားသောဒေတာအစုများကိုဆန်းစစ်ခြင်း:
- Cloud Datalab စံနမူနာနှင့် ဓာတ်ခွဲခန်းရှိ မှတ်စုစာအုပ်အသစ်ကို ဖန်တီးရာတွင် ပါဝင်သော အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
- Cloud Datalab အတွက် ပံ့ပိုးပေးသော ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်သော ဓာတ်ခွဲခန်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
- Cloud Datalab အတွက် အဓိကပစ်မှတ်ပရိသတ်က ဘာလဲ၊ ဘာကြောင့် Jupyter ကို တည်ဆောက်တာလဲ။
- Cloud Datalab သည် အခြား Google Cloud Platform ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် မည်သို့ပေါင်းစပ်သနည်း။