BigQuery、Gemini、CARTOを活用したクラウドでの地図構築

Google Cloudは、BigQuery DataFrames、Gemini、CARTOを組み合わせてクラウドでインタラクティブな地図ビジュアライゼーションを構築する方法を紹介する記事を公開しました。

この記事では、Pythonユーザーが使い慣れたPandasやscikit-learn APIを使用してBigQueryのデータ処理能力を活用できるBigQuery DataFramesと、Jupyter Notebookにdeck.glマップをレンダリングするPythonライブラリであるpydeck-CARTOについて解説しています。

デモでは、アメリカの気候変動、汚染、医療サービスへのアクセスの悪さによるリスクを、BigQuery DataFramesとCARTOを使って可視化しています。具体的には、ERA5の気温データ、医療サービス施設への歩行アクセスデータ、PM2.5濃度データ、人口統計データなどの公開データセットを使用し、リスクを算出しています。

さらに、算出したリスクを5つのカテゴリに分類し、Gemini 1.0 Proモデルを使用して、各カテゴリを人間が理解しやすいように説明を加えています。

この記事では、BigQuery DataFramesとCARTOを組み合わせることで、大規模な地理空間データセットの分析と可視化を効率的に行う方法を紹介しています。これらのツールは、データサイエンティストが洞察をより迅速に発見し、より良い意思決定を行うのに役立つでしょう。

詳細については、Google Cloudの公式ブログ記事と、CARTOの無料トライアル、Google Cloudの無料トライアルをご確認ください。

参照元サイト：Build maps in the cloud with BigQuery DataFrames, Gemini, and CARTO

NewsPilot編集部

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