Ciência de dados no Google Cloud

Ingira, processe e analise dados em lote ou em tempo real de várias fontes para torná-los mais úteis e acessíveis assim que são gerados.

Assim, sua equipe pode ingerir, armazenar e analisar com segurança e economia grandes volumes de diferentes dados com fidelidade total.

Prepare seus dados com serviços sem servidor e totalmente gerenciados. Gerencie e compartilhe seus recursos projetados por meio de um repositório centralizado.

Explore, analise, visualize e crie painéis com ferramentas totalmente gerenciadas ou personalize seus ambientes de análise para atender às suas necessidades. 

Crie com as ferramentas de ML inovadoras desenvolvidas pelo Google Research. Escolha ambientes sem código como AutoML, com poucos códigos com o BigQuery ML ou treinamento personalizado com a Vertex AI e o Apache Spark. Coloque mais modelos em produção para facilitar a tomada de decisões orientada por dados.

Aproveite as práticas responsáveis da IA para inspecionar e entender os modelos de IA e a explicabilidade para entender e interpretar as previsões feitas pelos modelos de machine learning. Com essas ferramentas e frameworks, é possível depurar e melhorar o desempenho do modelo, além de ajudar outras pessoas a entender o comportamento do seu modelo.

Orquestre cargas de trabalho analíticas e de ML usando o Airflow ou o Kubeflow Pipelines gerenciados. Automatize, monitore e regule sistemas de ML de maneira sem servidor e armazene os artefatos do fluxo de trabalho usando o Vertex ML Metadata.