クラウドデータウェアハウスとデータサイエンスコミュニティを統合して仕事が楽に

Googleは2017年に、Google Cloud上のビッグデータ処理ツールのためにデータサイエンスのコミュニティを作りたくてKaggleを買収した。そして今日（米国時間6/24）同社は、Kaggleと、GoogleのクラウドデータウェアハウスBigQueryの直接的な統合を発表した。
具体的には、データサイエンティストはKaggleのJupyter Notebook、通称Kaggle Kernelsでモデルを作れる。それからそのツールのAPIを使ってBigQueryにダイレクトにリンクでき、データウェアハウスのデータにSQLでずっと簡単にクエリを送れる。SQLは、データサイエンティストたちにとって、きわめてお馴染みの言語だから。
この方式の利点はGoogleによると、データに対しクエリを送ったり機械学習を実行したりするためにわざわざデータの移動やダウンロードをしなくてもよいことだ。この統合を紹介するブログ記事でGoogleは次のように書いている。「あなたのGoogle CloudアカウントがKernelsのノートブックやスクリプトにリンクしたら、BigQuery APIのクライアントライブラリを使ってノートブックの中で直接クエリを構成でき、BigQueryに対するクエリの実行やデータのさまざまな分析もできるようになる」。
データサイエンティストの仕事のやり方は独特だが、そのやり

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