소개

Oracle Cloud Infrastructure(이후 OCI) Data Science는 2020년 2월에 출시된 데이터 분석 플랫폼입니다.

은근하게 만진 인상에서는, 특징은 이하라고 생각했습니다.

노트북 세션 (JupyterLab) 사용 가능

팀의 분석 환경 집약에 의해 정보 공유, 의사 결정이 촉진
(그 사람 어떤 상황일까 환경을 살짝 볼 수 있다)

Oracle Accelerated Data Science(ADS) SDK 사용 가능
ADS SDK는 OCI Data Science 서비스의 일부로 사전 설치된 Python 라이브러리입니다.
알고리즘의 선택과 튜닝을 자동화해 주는 Auto ML 기능을 가지고 있습니다.

저렴하게 사용 가능
PaaS로서는 무료이며, Data Science 서비스를 세우자마자 바인드 하는 Compute 인스턴스의 요금만
　(활성화할 때마다 Compute 인스턴스의 셰이프나 블록 볼륨의 사이즈를 변경 가능).

먼저 사용해 보자.

노트북 세션 만들기

아래의 기사를 참고로 작성했습니다.
Oracle Cloud Infrastructure Data Science를 사용해 봅시다.

노트북 세션 연결

클라우드 콘솔의 열기에서 연결합니다.


노트북 세션을 활성화할 때 컴퓨팅 인스턴스의 모양을 지정할 수 있으므로 필요할 때마다 필요한만큼 셰이프를 올려 청구를 줄일 수 있습니다.

기존 OCI Database에 연결

라이브러리 가져오기

import pandas as pd
import cx_Oracle
import seaborn as sns

DB에 연결하여 SELECT 결과 얻기

connect=cx_Oracle.connect(user='＜スキーマ名＞', password='＜PW＞', dsn='＜IPアドレス＞:＜ポート番号＞/＜サービス名＞') 

cursor = connect.cursor() # connect cursor

#SQL Execute
cursor.execute("select col_id, col1, col2, col3 from T_TEST") 
#fetch
data = cursor.fetchall() 
# データフレームに列名指定
headers = [ x[0] for x in cursor.description]
df = pd.DataFrame(data, columns=headers)

pairplot에서 산점도 행렬 시각화

sns.pairplot(df,vars=['COL1','COL2','COL3'])

ADS 사용해보기

seaborn에서 세련된 그림을 얻어 OCI Data Science의 특징 중 하나 ADS를 잊어 버려.

#ADS import
import ads
from ads.dataset.factory import DatasetFactory

#データフレームをADSDatasetに格納
ds = DatasetFactory.from_dataframe(df)

#データ分布概要取得
ds.show_in_notebook()

↑각 열마다의 통계량을 커맨드 하나로 취득 가능
ADS의 매뉴얼 에서는 이하와 같이 그래프도 맞추어 묘화해 준다(그래프가 출력되지 않는 때도 있다, 원인은 지금까지 불명).

#To plot a single column
ds.plot("COL1").show_in_notebook()

#To plot two columns against each other:
ds.plot("COL1", y="COL3").show_in_notebook()

ADS에 의한 Model Training 등은 향후.
이상입니다.

참조

Oracle Cloud Infrastructure 문서 데이터 과학
htps : // / cs. cぉd. 오 c. 코 m/쟈-jp/아아 s/다타-s 시엔세/우신 g/다타-s 시엔세. htm

Oracle Accelerated Data Science SDK(ADS)
htps : // / cs. cぉd. 오 c. 이 m/엔-우 s/아 아 s/와 오/s/아 ds-sdk/아 st/이어 x. HTML

Oracle Cloud Infrastructure Data Science를 사용해 봅시다.
htps : // 혼자서 ty. 오 c. 코 m / cs / C 1036110