| dc.contributor.author | Кузьміна, М. О. | uk |
| dc.contributor.author | Kuzmina, М. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-09-07T08:58:25Z | |
| dc.date.available | 2026-09-07T08:58:25Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Кузьміна, 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.isbn | 978-617-8163-99-0 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54046 | |
| dc.description.abstract | 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. | uk |
| dc.description.abstract | The 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.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | en |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/27883 | |
| dc.subject | хмарні технології | uk |
| dc.subject | Big Data | en |
| dc.subject | Google Colab | en |
| dc.subject | Google Sheets | en |
| dc.subject | візуалізація даних | uk |
| dc.subject | Python | en |
| dc.subject | API | en |
| dc.subject | попередні обробка даних | uk |
| dc.subject | cloud technologies | en |
| dc.subject | data visualization | en |
| dc.subject | data preprocessing | en |
| dc.title | Застосування хмарних сервісів Google та платформи Colab для попередньої обробки і візуалізації великих масивів даних | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.62, 004.75 | |
| dc.relation.references | Raschka S., Mirjalili V. Python Machine Learning. Packt Publishing, 2019. 770 p. | en |
| dc.relation.references | 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. | en |
| dc.relation.references | VanderPlas J. Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data. O'Reilly Media, 2016. URL: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/. | en |
| dc.relation.references | Офіційна документація Google Colaboratory. URL:https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb. | en |
| dc.relation.references | Google Sheets API Overview. URL:https://developers.google.com/sheets/api/guides/concepts. | en |