跑步机在本地学习。我应该使用Datalab的本地实例还是Jupyter？

Question

我正在对Google Analytics和其他来源的数据进行一些机器学习和数据分析。

我已经设法在本地部署Cloud Datalab并连接到我的BigQuery，但是我不确定这是否是最好的方法。我可以看到，使用香草Jupyter笔记本和熊猫我仍然可以连接到BigQuery。普通Jupyter的优势在于它不需要Docker，而且还具有Python 3.

所以我想知道除了SQL语法突出显示之外，在本地使用Cloud Datalab进行此操作还有什么好处吗？简而言之，Cloud Datalab的所有优势仅与云计算相关，还是它与Jupyter相比在本地部署方面也有优势？

谢谢！

Answer 1

即使您使用的是常规Jupyter，您仍然可以安装Datalab python package以使用大部分datalab功能。

我在本地运行时使用Datalab超过Jupyter理由是：

1. 运行码头工人带来了良好的测试环境。
2. PyDatalab带来了BigQuery API和魔法，它们创建了一个很好的BigQuery操场。 google.datalab.bigquery提供的不仅仅是创建一个不包含查询的数据框。
3. BigQuery与图表集成（%%图表可以采用BQ查询）。
4. 机器学习工具和MLToolbox。
5. 不同的用户界面。

Jupyter + Datalab软件包为您提供2,3和4。