Jupyter(Python)とBigQueryによるデータ分析基盤のDevOps #pyconjp // Speaker DeckPyCon JP 2017 の発表資料です。ジャンルは「業務利用事例」となります。 追記1. PyCon JP 2017 ベストトークアワード優秀賞を受賞しました！ 追記2. http://yuzutas0.hatenablog.com/entry/2017/09/12/203000 に補足を掲載しています！
pandasからBigQueryを扱う - Qiita
pandasをからBigQueryに保存されているデータを扱うとき、わざわざCSVやJSONを経由したくない場合があります。pandasでは新たにライブラリなどを入れる必要もなくread_gbqを使うだけで簡単にBigQueryからデータを読み込むことができます。 必要なもの 適切な権限の付与されたサービスアカウント (もしくは個人アカウント) private key (JSON) google-api-python-client 事前準備 サービスアカウントの作成と private key のダウンロード 権限の与えられたアカウントと対応する private key がない場合は作成しておきます。 Google Cloud Platform の「IAMと管理」のメニューから「サービスアカウント」を選択 「プロジェクトを選択」から対象のプロジェクトを選択 「サービスアカウントを作成」でアカ
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