BigQuery DataFrames ile Veri Bilimi için Kurumsal Ölçekte Python

Python, veri bilimciler için çok modlu analizden üretken yapay zekaya ve makine öğrenmesine kadar sunduğu esneklikle tercih edilen dil olmaya devam ediyor. Ancak bir projeyi lokal makinedeki bir keşiften terabaytlarca veri üzerinde kurumsal ölçekte makine öğrenmesine taşımanın hiç de kolay olmadığı da bir gerçek. Altyapı maliyetleri hızla artıyor, performans darboğazları ortaya çıkıyor ve dağıtık framework’ler kendi karmaşık öğrenme süreçlerini beraberinde getiriyor. Tam da bu noktada BigQuery DataFrames (BigFrames) oyunun kurallarını değiştiriyor.

BigQuery DataFrames Tam Olarak Nedir?

BigQuery DataFrames, size tanıdık DataFrame ve makine öğrenmesi deneyimini sunarken, arka planda BigQuery’nin ölçeği ve güçlü motorunu kullanan açık kaynaklı bir Python API’sidir. Yalnızca ince bir sarmalayıcı katman değil, üç farklı kütüphaneden oluşan eksiksiz bir ortamdır:

• bigframes.pandas: Veri analizi ve işleme için Pandas benzeri API. Çoğu iş yükü çok az kod değişikliğiyle, bazen sadece bir import satırı ekleyerek taşınabilir.
• bigframes.ml: Makine öğrenmesi görevleri, veri ön işleme ve model eğitimini doğrudan BigQuery üzerinde yapmak için scikit-learn benzeri API.
• bigframes.bigquery: Pandas’ın ötesine geçen BigQuery SQL fonksiyonlarına erişim sağlar.

BigQuery DataFrames’in Pandas’tan Temel Farkları

bigframes.pandas yüzeyde Pandas gibi görünür, ama perde arkasında tüm veri işleme BigQuery üzerinde gerçekleşir.

• Yerel pandas: Onlarca GB’a kadar olan “küçük veri” için idealdir, fakat TB ölçeğinde ” büyük veri” ile çalışırken yetersiz kalır.
• BigQuery DataFrames: Doğrudan ölçeklenmek için tasarlanmıştır, hem veriyi hem de işlemleri BigQuery içinde tutar.

Öne Çıkan Farklılıklar:

• Ölçeklenebilirlik: Veriyi yerel makinaya indirmeden BigQuery’de terabaytlarca veriyi işleyebilirsiniz.
• Optimize Edilmiş Yürütme: Python kodu, sunucu tarafı yürütmeyi verimli hale getirmek için otomatik olarak BigQuery SQL’e dönüştürülür.
• Ölçekte Performans: BigFrames 2.0’daki kısmi sıralama modu, büyük ölçekli özellik mühendisliğinde verimliliği artırır.
• Yönetimli ve Sunucusuz: Yürütmeden yönetişime kadar her şey Google Cloud tarafından yönetilir.

Modern Veri Bilimi için Güçlü Özellikler

BigQuery DataFrames’i sadece “ölçeklenen pandas” olarak düşünmeyin. Aynı zamanda, Python’un kurumsal kullanımında karşılaşılan tipik engelleri ortadan kaldıran gelişmiş yetenekler de sunar:

• Tanıdık API’ler: Veri analizi için (bigframes.pandas), makine öğrenmesi için (bigframes.ml) ile pandas ve scikit-learn benzeri kullanım kolaylığı.
• Doğrudan SQL Erişimi: array_agg(), struct(), unix_micros(), sql_scalar() gibi fonksiyonlara, pandas eşleniğine gerek olmadan ulaşabilirsiniz.
• Özel Fonksiyonlar:
  • Python UDF’ler: Tamamen yönetimli Python UDF’ler ile özel fonksiyonları BigQuery üzerinde çalıştırabilirsiniz.
  • Uzaktan Fonksiyonlar (Remote Functions): Fonksiyonları Cloud Run entegrasyonu ile BigQuery’nin dışına taşıyabilirsiniz.
• Yapay Zeka Sorgu Motoru: Python DataFrames üzerinden doğal dil veya SQL ile sorgu çalıştırabilirsiniz.
• Çok Modlu DataFrames: Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri tek bir çerçevede birleştirebilirsiniz.
• Vektör Araması Entegrasyonu: Gösterimler oluşturabilir, indeksler kurabilir, ölçekli arama yapabilirsiniz.
• Streaming DataFrames: Özellik depoları veya gerçek zamanlı akış hatlarıyla veriyi senkronize edebilirsiniz.
• dbt Python Model Desteği (Önizleme): BigFrames kodunu dbt işlem hatlarına ekleyebilir ve ek altyapı kurmadan birleşik faturalamadan yararlanabilirsiniz.
• Üretken Yapay Zeka: Gemini modellerine ve üçüncü parti yapay zeka modellerine doğrudan Python içerisinden erişebilirsiniz.
• Gemini Code Assist (Önizleme): BigFrames uyumlu Python kodunu BigQuery Studio’da otomatik oluşturabilirsiniz.

Teknik Faydalar: Makine Öğrenmesi Yetenekleri ve Kullanım Alanları

BigQuery DataFrames, Google’ın yapay zekaya hazır veri bulutu vizyonunun temel taşlarından biri olarak, uçtan uca bir makine öğrenmesi platformu sunmak için BigQuery ML ve Vertex AI ile derin entegrasyon sağlar.

1. Veri Ön İşleme

bigframes.ml.preprocessing ve bigframes.ml.compose modülleri, ham veriyi makine öğrenmesi iş akışlarına hazırlamak için güçlü dönüştürücüler sunar:

• KBinsDiscretizer: Sürekli özellikleri kategorik giriş gerektiren algoritmalar için kutulara dönüştürür.
• LabelEncoder: Kategorik etiketleri model eğitimi için sayısal forma çevirir.
• MaxAbsScaler / MinMaxScaler: Özellik aralıklarını tutarlılık için normalleştirir.
• StandardScaler: Özelliklerin ortalamasını kaldırır ve birim varyansa ölçekleyerek standartlaştırır.
• OneHotEncoder: Kategorik özellikleri ikili vektörlere genişletir.
• ColumnTransformer: Tek bir çağrıda sütun alt kümelerine birden fazla dönüştürücü uygular.

Tüm bu araçlar pandas uyumludur, ancak işlemler BigQuery ölçeğinde yürütülür.

2. Model Eğitimi

BigFrames, klasik makine öğrenmesinden zaman serisi tahminlemeye ve modern derin öğrenmeye kadar geniş bir algoritma yelpazesini destekler:

• Kümeleme: KMeans ile veri segmentasyonu ve müşteri profilleme.
• Boyut Azaltma: PCA ile varyansı koruyarak yüksek boyutlu veri kümelerini sıkıştırma.
• Ensemble Modeller: RandomForestClassifier, RandomForestRegressor, XGBClassifier ve XGBRegressor ile sınıflandırma ve regresyon.
• Tahminleme: ARIMA_Plus ile zaman serisi tahmini; satış, talep planlama ve finansal projeksiyonlar için ideal.
• İçe Aktarılan Modeller: ONNXModel, TensorFlowModel veya XGBoostModel modellerinizi BigQuery DataFrames’e getirip sorunsuz çalıştırın.
• Doğrusal Modeller:
  • LinearRegression ile tahminleme (örn. gelir artışı tahmini).
  • LogisticRegression ile sınıflandırma (örn. müşteri kaybı olasılığı).
• Büyük Dil Modelleri (LLM’ler): bigframes.ml.llm içindeki GeminiTextGenerator ile Python içinde gelişmiş metin üretimi.

3. Makine Öğrenmesi İşlem Hatları

bigframes.ml.pipeline modülü, ön işleme adımlarını, dönüşümleri ve tahminleyicileri zincirleyerek tekrarlanabilir makine öğrenmesi iş akışları oluşturmayı kolaylaştırır. Bu sayede bakım kolaylaşır, kod karmaşıklığı azalır ve dağıtım süreci daha sorunsuz hale gelir.

4. Model Seçimi ve Doğrulama

Kurumsal makine öğrenmesinde sağlam bir değerlendirme süreci kritik öneme sahiptir. BigFrames, bu aşamayı kolaylaştıran araçlar sunar:

• train_test_split: Veri kümesini eğitim ve test bölümlerine ayırma.
• KFold: Çapraz doğrulama ile model performansını daha güvenilir şekilde ölçme.
• cross_validate: Modeli birden fazla katmanda değerlendirerek tutarlılığı artırma.

Böylece veri bilimciler, Python’dan çıkmadan çok büyük veri kümeleri üzerinde ölçeklenebilir makine öğrenmesi deneyleri yürütebilir.

5. Veri Görselleştirme

BigQuery DataFrames, büyük veri kümelerini Python’a taşımadan kolayca görselleştirme imkanı sunar. Böylece örüntüler ve eğilimler kolayca keşfedilebilir. bigframes.pandas ile yaygın grafik türlerini üretebilir ve istatistiksel işlemleri BigQuery ölçeğinde çalıştırabilirsiniz.

• Histogram: Tek bir değişkenin dağılımını görselleştirebilirsiniz. Örneğin, penguenlerin gaga derinliklerinin türlere göre nasıl farklılaştığını keşfedebilirsiniz.
• Çizgi Grafiği: Zaman içindeki eğilimleri izleyebilirsiniz. Örneğin, NOAA verilerinden günlük median sıcaklıkları çizerek mevsimsel değişimleri ortaya koyabilirsiniz.
• Alan Grafiği: Kümülatif eğilimleri analiz edebilirsiniz. Örneğin, ABD’deki isimlerin popülerliğini on yıllar boyunca takip edip, aynı grafikte farklı isimlerin popülerlik eğrilerini kıyaslayabilirsiniz.
• Çubuk Grafiği: Kategorik değişkenleri karşılaştırabilirsiniz. Örneğin, penguen cinsiyetlerinin dağılımını veya başka kategorik veri kümelerindeki oranları net biçimde sunabilirsiniz.
• Saçılım Grafiği: İki sayısal değişken arasındaki ilişkileri keşfededebilirsiniz. Örneğin, taksi yolculuğu mesafesi ile ücret tutarı arasındaki ilişkiyi inceleyerek eğilimleri ya da aykırı değerleri yakalayabilirsiniz.
• Büyük Veri Kümeleriyle Çalışma: Çok büyük veri kümeleriyle çalışırken BigQuery DataFrames otomatik olarak örnekleme yapar. Performans ile detay arasındaki dengeyi kurmak için örnekleme boyutunu ayarlayabilir ve Python içinde kalırken terabaytlarca veriyi verimli şekilde görselleştirebilirsiniz.

Gerçek Dünyadan Kullanım Alanları

BigQuery DataFrames, ölçeklenmiş makine öğrenmesi iş akışlarını farklı sektörlerde kanıtlanmış sonuçlarla destekler:

• Müzik Öneri Motorları: Spotify gibi platformlar, sürekli güncellenen kullanıcı gösterimleri ve neredeyse gerçek zamanlı öneriler için Bigtable ve BigQuery’den yararlanır. BigFrames, bu tür işlem hatlarını Python’da kolayca uygulamayı sağlar.
• Gerçek Zamanlı Analitik: Bigtable akışı ile BigQuery DataFrames’i birleştirerek gerçek zamanlı kişiselleştirme, sahtekarlık tespiti ve ürün metadata sistemleri oluşturun.
• Ölçeklenen Özellik Mühendisliği: Deutsche Telekom, PySpark dönüşümlerini BigQuery DataFrames’e taşıyarak makine öğrenmesi iş akışlarını modernize etti, ekiplerin Spark kümesi ayarıyla uğraşmak yerine iş mantığına odaklanmasını sağladı.
• Sahtekarlık ve Anomali Tespiti: BigFrames üzerine kurulu sürekli materyalize görünümler ve özellik depoları gerçek zamanlı anomali tespiti sağlar.
• Kullanıcı Odaklı Uygulamalar: Analitik veri kümelerini otomatik olarak anahtar-değer aramalarına dönüştürerek uygulamalara içgörü kazandırın, ağır altyapı bağımlılıkları olmadan yapay zeka destekli deneyimler sunun.

BigQuery DataFrames Neden Önemlidir?

BigQuery DataFrames, modern veri bilimi ve yapay zeka iş akışlarını hızlandırmak için kritik avantajlar sunar:

• Python yerel iş akışları.
• Altyapı sorunları olmadan kurumsal ölçekli makine öğrenmesi.
• BigQuery, Vertex AI ve Gemini ile dahili entegrasyon.

Veri bilimciler için bu, altyapı yerine iş mantığına odaklanabilmek demektir. Kurumlar için ise daha hızlı içgörüler, ölçeklenen yönetişim ve yapay zeka temelli iş yüklerine hazır olmak anlamına gelir.

⭐⭐⭐

BigQuery DataFrames, Python’un gücünü ve tanıdıklığını kurumsal ölçekli verilere taşıyor. Veri bilimciler artık ön işlemden model eğitimine, makine öğrenmesi işlem hatlarından görselleştirmeye ve üretken yapay zeka entegrasyonlarına kadar tüm süreçleri tek bir ortamda yönetebiliyor. Pandas ve scikit-learn API’leriyle uyumluluk, BigQuery SQL, Vertex AI ve Gemini entegrasyonları, terabayt ölçekli veri desteği… Tüm bunlar, ekiplerin sağlam, ölçeklenebilir ve yapay zekaya hazır iş akışları kurmasını kolaylaştırıyor.

İster trendleri keşfedin, ister özellikler geliştirin, modeller eğitin ya da karmaşık veri kümelerini görselleştirin. BigQuery DataFrames, Python içinde birleşik, sunucusuz ve tam yönetilen bir deneyim sunar.

Veri bilimi çalışmalarınızı bir üst seviyeye taşımak için bize ulaşın. BigQuery DataFrames’in ekibinizin Python iş akışlarını nasıl ölçeklendireceğini, yapay zeka girişimlerinizi nasıl hızlandıracağını ve kurumsal ölçekte zekayı nasıl açığa çıkaracağını keşfedin.