一位数据科学家需要更多计算资源，以便从 Google Cloud Storage 和 Cassandra 中的海量数据创建带标签的数据集，并进行可视化。哪种解决方案对她帮助最大？

正确答案是“将 Google Cloud Datalab 部署到 Google Compute Engine 上的虚拟机 (VM)”。数据科学家需要处理海量数据、进行计算和可视化。Google Cloud Datalab（现在通常指 AI Platform Notebooks 或 JupyterLab 环境）提供了一个交互式环境，集成了 Jupyter Notebooks，可以直接访问 Google Cloud Storage 和 Cassandra 等数据源，并支持大规模数据处理和可视化。将其部署在 Compute Engine 虚拟机上，可以根据需要扩展计算资源，满足处理海量数据的需求。 在笔记本电脑上运行本地版 Jupyter 不适合处理海量数据，因为本地资源有限。授予用户访问 Google Cloud Shell 的权限提供了命令行界面，但缺少交互式笔记本环境和可视化工具。在 Compute Engine 上的虚拟机中托管可视化工具可以解决可视化问题，但没有提供数据科学家所需的集成式数据处理和交互式分析环境。