Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorКузьміна, М. О.uk
dc.contributor.authorKuzmina, М.en
dc.date.accessioned2026-09-07T08:58:25Z
dc.date.available2026-09-07T08:58:25Z
dc.date.issued2026
dc.identifier.citationКузьміна, М. О. Застосування хмарних сервісів Google та платформи Colab для попередньої обробки і візуалізації великих масивів даних // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/27883.uk
dc.identifier.isbn978-617-8163-99-0
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54046
dc.description.abstractЗдійснено 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.uk
dc.description.abstractThe paper deals with the application of the Google cloud services ecosystem for building a data processing pipeline. The main attention is paid to the integration of Google Drive, Google Sheets, and the Google Colab environment. A methodology for automated data exchange between cloud storage and the Python script execution environment has been developed. The effectiveness of using Pandas and gspread libraries for data preprocessing ("cleaning") and subsequent visualization is demonstrated. The results confirmed the feasibility of using the proposed approach for educational and scientific tasks that do not require the deployment of expensive server infrastructure.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУen
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/27883
dc.subjectхмарні технологіїuk
dc.subjectBig Dataen
dc.subjectGoogle Colaben
dc.subjectGoogle Sheetsen
dc.subjectвізуалізація данихuk
dc.subjectPythonen
dc.subjectAPIen
dc.subjectпопередні обробка данихuk
dc.subjectcloud technologiesen
dc.subjectdata visualizationen
dc.subjectdata preprocessingen
dc.titleЗастосування хмарних сервісів Google та платформи Colab для попередньої обробки і візуалізації великих масивів данихuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.62, 004.75
dc.relation.referencesRaschka S., Mirjalili V. Python Machine Learning. Packt Publishing, 2019. 770 p.en
dc.relation.referencesBisong 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.en
dc.relation.referencesVanderPlas J. Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data. O'Reilly Media, 2016. URL: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/.en
dc.relation.referencesОфіційна документація Google Colaboratory. URL:https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb.en
dc.relation.referencesGoogle Sheets API Overview. URL:https://developers.google.com/sheets/api/guides/concepts.en


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію