Herramientas para científicos de datos

Infraestructura sin servidores y herramientas y servicios fáciles de usar para macrodatos y aprendizaje automático.

Imagen de datos de GCP para científicos

Almacena, procesa y prepara datos fácilmente para implementar y entrenar modelos de aprendizaje automático en todo tipo de datos, sin importar su tamaño. Gracias a nuestros servicios completamente administrados y software de código abierto, los ingenieros y científicos de datos pueden dedicarse a convertir la información en inteligencia factible, y no a controlar clústeres.

Aprendizaje

Explora cursos y recursos para aumentar tus conocimientos sobre ciencia de datos y aprendizaje automático.

Educación sobre IA de Google

Obtén información y ejercicios de los expertos en AA de Google para desarrollar tus habilidades y avanzar en tus proyectos.

Aprendizaje sobre Kaggle

Regístrate en cursos gratuitos sobre aprendizaje automático y ciencia de datos enfocados en la adquisición de habilidades prácticas por sobre la teoría abstracta.

Qwiklabs

Adquiere práctica con las tecnologías y el software de nube.

Capacitaciones de Google Cloud

Busca cursos específicos para profesionales de datos que se encargan de diseñar, compilar, analizar y optimizar soluciones de macrodatos.

Coursera

Descubre el aprendizaje automático con Google Cloud a través de experimentación real con AA de extremo a extremo.

Diseño de prototipos

Explora herramientas y muestras para diseñar prototipos rápidamente en Google Cloud.
Colaboratory

Colaboratory

Colaboratory es un proyecto de investigación de Google creado para expandir la investigación y educación en aprendizaje automático. Es un entorno de notebook de Jupyter gratuito que no requiere de configuración y se ejecuta completamente en la nube. Los notebooks de Colaboratory se pueden compartir del mismo modo que los Documentos o las Hojas de cálculo de Google.

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Cloud Datalab

Cloud Datalab

Explora, analiza, transforma y visualiza datos, y compila modelos de aprendizaje automático en Google Cloud Platform. Cloud Datalab se ejecuta en Compute Engine y se conecta fácilmente a varios servicios de nube.

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Conjuntos de datos públicos

Conjuntos de datos públicos

Accede a un repositorio de datos abiertos seleccionados por los ingenieros de Google y con el respaldo de expertos en dominios de todo el mundo. Usa los datos para compilar y probar tus algoritmos antes de implementarlos, o bien combinarlos con otros conjuntos de datos a fin de obtener estadísticas nuevas. Los datos se alojan en BigQuery y Cloud Storage, por lo que es muy fácil compilarlos y usarlos.

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Kaggle

Kaggle

Los kernels de Kaggle ofrecen un entorno de codificación gratuito basado en navegador para Python y R. Accede sin problemas a funciones de colaboración y miles de conjuntos de datos y muestras de código públicos de una comunidad de científicos de datos.

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Jupyter

Jupyter

Usa los notebooks de Jupyter con las pilas de macrodatos completamente administradas de Google Cloud para acceder a una experiencia de ciencia de datos familiar sin necesidad de realizar configuraciones tediosas de infraestructura.

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Aprendizaje profundo de Cloud

Cloud Deep Learning VM Image (Beta)

Deep Learning VM Image son imágenes de Compute Engine preconfiguradas para marcos de trabajo de aprendizaje automático populares, como TensorFlow, scikit-learn y PyTorch.

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Compilación

Obtén herramientas para optimizar el proceso de transición desde la transferencia de datos hasta el entrenamiento de modelos.

Transferencia

Cloud Pub/Sub

Cloud Pub/Sub

Cloud Pub/Sub es una base sencilla, confiable y escalable para el análisis de flujos y los sistemas de computación basados en eventos. Como parte de la solución de análisis de flujos de Google Cloud, el servicio transfiere flujos de eventos y los envía a Cloud Dataflow para procesarlos, y a BigQuery a fin de analizarlos como una solución de almacenamiento de datos.

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Procesamiento

Cloud Dataflow

Cloud Dataflow

Transforma y enriquece los datos transferidos en los modos de transmisión y por lotes con la misma fiabilidad y expresividad.

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Cloud Dataprep

Cloud Dataprep

Cloud Dataprep es un servicio inteligente de datos que permite explorar, limpiar y preparar visualmente los datos estructurados y sin estructurar para su análisis. Funciona sin servidores y a cualquier escala, y no requiere de la implementación ni la administración de ninguna infraestructura.

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Almacenamiento

BigQuery

BigQuery

BigQuery es un servicio de almacenamiento completamente administrado que admite 100,000 inserciones de filas de transmisión por segundo y permite el análisis ad hoc de datos en tiempo real con SQL estándar.

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Cloud Storage

Cloud Storage

Usa Cloud Storage para almacenar tu entrenador de modelos, datos de entrenamiento, modelos guardados y entradas y resultados de predicciones.

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Exploración

BigQuery

BigQuery

Obtén información valiosa de tus datos más rápido, y sin tener que copiarlos o transferirlos. BigQuery ofrece una vista completa de todos tus datos, ya que consulta sin problemas los datos del almacenamiento en columnas administrado de BigQuery, Google Cloud Storage, Google Cloud Bigtable, Hojas de cálculo de Google y Google Drive.

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Cloud Datalab

Cloud Datalab

Cloud Datalab es una herramienta interactiva compilada en Jupyter (anteriormente llamado iPython) creada para explorar, analizar, transformar y visualizar datos, como también compilar modelos de aprendizaje automático en Google Cloud Platform. Se ejecuta en Google Compute Engine y se conecta fácilmente a varios servicios en la nube, de modo que puedes enfocarte en tus tareas de ciencia de datos.

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Cloud ML Engine

Cloud ML Engine

Agrega un nivel adicional de inteligencia a tus canalizaciones mediante la ejecución de transmisiones de eventos a través de los modelos de aprendizaje automático personalizados de TensorFlow, XGBoost o scikit-learn.

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Tensorflow

TensorFlow

TensorFlow™ es una biblioteca de software de código abierto para procesamiento numérico de alto rendimiento. Su arquitectura flexible permite implementar fácilmente el procesamiento en distintas plataformas (CPU, GPU y TPU) y de computadoras de escritorio a clústeres de servidores, dispositivos móviles y perimetrales.

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Aceleradores de hardware

Aceleradores de hardware

Los aceleradores de hardware de Google Cloud ofrecen la flexibilidad necesaria para elegir el acelerador más adecuado con el fin de obtener el mejor rendimiento por dólar en las cargas de trabajo de AA. Elige de una cartera de aceleradores a fin de ejecutar las cargas de entrenamiento y predicciones.

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Cloud GPU arrow_forward
Cloud CPU arrow_forward
Facets

Facets

Facets tiene dos visualizaciones sólidas para ayudar a entender y analizar conjuntos de datos de aprendizaje automático. Usa Facets Overview para obtener una idea sobre el estado de cada función de tus conjuntos de datos o Facets Dive a fin de explorar observaciones específicas.

Explorar Facets arrow_forward

Implementación

Implementa modelos de aprendizaje automático en cualquier lugar.
Kubeflow

Kubeflow

El proyecto Kubeflow está destinado a implementar cargas de trabajo de AA en Kubernetes de manera simple, portátil y escalable. Su objetivo no es volver a crear otros servicios, sino ofrecer un método directo a fin de implementar sistemas de código abierto de primer nivel para AA en infraestructuras distintas. Puedes ejecutar Kubeflow en cualquier lugar en el que ejecutes Kubernetes.

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Kubeflow en GitHub arrow_forward
Cloud ML Engine

Cloud ML Engine

Cloud ML Engine ofrece servicios de predicciones en línea y por lotes para varios marcos de trabajo de AA. Permite a los científicos de datos implementar fácilmente en producción modelos entrenados en cualquier lugar sin necesidad de usar contenedores de Docker o mecanismos de unión y reparación. Las predicciones en línea son compatibles con marcos de trabajo como scikit-learn, XGBoost, Keras y TensorFlow para entregar modelos de clasificación, regresión, agrupación en clústeres y reducción de la dimensionalidad.

Obtener descripción general de las predicciones arrow_forward

Partners

Busca Partners de aprendizaje automático de Google Cloud y accede a su vasta experiencia en IA para incorporar el aprendizaje automático en una amplia variedad de necesidades y casos prácticos. Según la industria a la que pertenezcas y tus necesidades, puedes elegir las rutas de desarrollo que prefieras. Nuestros socios pueden ayudar en todas las etapas del desarrollo y la entrega del modelo (preparar tus datos para el aprendizaje automático) o proporcionar las herramientas y plataformas adecuadas para tu trabajo, como soluciones de IA listas para usar y desarrollo de modelos personalizados.
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Preparación de los datos o procesamiento previo

Busca Partners especializados en la preparación de datos para su entrenamiento.

Figureeight Alteryx Imerit

Plataformas de ciencia de datos

Descubre plataformas y herramientas para aprendizaje automático y ciencia de datos.

H2O Anaconda R Studio
Google Cloud

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