Остання редакція: 2025-12-05
Анотація
Здійснено аналіз можливостей використання екосистеми хмарних сервісів Google для побудови конвеєра обробки даних. Основна увага приділена інтеграції Google Drive, Google Sheets та середовища Google Colab. Розроблено методику автоматизованого обміну даними між хмарним сховищем та середовищем виконання Python-скриптів. Продемонстровано ефективність використання бібліотек Pandas та gspread для попередньої обробки ("очищення") даних та їх подальшої візуалізації. Отримані результати підтверджують доцільність використання запропонованого підходу для освітніх та наукових задач, що не вимагають розгортання дороговартісної серверної інфраструктури.
Ключові слова
Посилання
1. Raschka S., Mirjalili V. Python Machine Learning. Packt Publishing, 2019. 770 p.
2.Bisong E. Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform. Apress, 2019. 709 p. URL: https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4842-4470-8
3.VanderPlas J. Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data. O'Reilly Media, 2016. URL: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
4.Офіційна документація Google Colaboratory. URL:https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb
5.Google Sheets API Overview. URL:https://developers.google.com/sheets/api/guides/concepts