L'Applied ML Summit è ora disponibile on demand. Collegati oggi per scoprire gli insights provenienti dai principali data scientist al mondo.

Data science su Google Cloud

Una suite completa di strumenti di gestione, analisi e machine learning per generare insight e generare valore dai dati.

Perché i data scientist scelgono Google Cloud

Google Cloud offre tutti gli strumenti di cui i data scientist hanno bisogno per generare valore dai dati. Dal data engineering al ML engineering, da TensorFlow a PyTorch, dalle GPU alle TPU, la data science su Google Cloud aiuta la tua azienda a operare in modo più rapido e intelligente su scala globale. 

I sei passaggi di data science su Google Cloud

Un toolkit completo di data science

CARICO DI LAVOROSoluzioni di data scienceProdotti chiave
Rilevamento e importazione dei dati

Importa, elabora e analizza i dati in tempo reale o in flussi da diverse origini per renderli più utili e accessibili dal momento in cui vengono generati.

Data lake e data warehouse

Consenti ai tuoi team di importare, archiviare e analizzare grandi volumi di dati eterogenei e ad alta fedeltà in modo sicuro e conveniente.

Pre-elaborazione dati

Prepara i tuoi dati con servizi serverless e completamente gestiti. Gestisci e condividi le tue funzionalità ingegneristiche tramite un repository centralizzato.

Analisi dei dati e business intelligence

Esplora, analizza, visualizza e crea con strumenti completamente gestiti o personalizza i tuoi ambienti di analisi in base alle tue esigenze. 

Addestramento e gestione del machine learning

Crea con gli strumenti ML innovativi sviluppati da Google Research. Scegli tra ambienti no-code come AutoML, low-code con BigQuery ML o l'addestramento personalizzato con Vertex AI e Apache Spark. Porta più modelli in produzione per facilitare il processo decisionale basato sui dati.

AI responsabile

Sfrutta le pratiche di IA responsabile per ispezionare e comprendere i modelli di IA. Sfrutta la spiegabilità per aiutarti a comprendere e interpretare le previsioni dei modelli di machine learning. Con questi strumenti e framework puoi eseguire il debug e migliorare le prestazioni dei modelli aiutando gli altri a comprenderne il comportamento.

Orchestrazione

Esegui l'orchestrazione di carichi di lavoro analitici e di ML utilizzando le pipeline Airflow o Kubeflow gestite. Automatizza, monitora e gestisci i tuoi sistemi di ML in modo serverless e archivia gli artefatti del tuo flusso di lavoro utilizzando Vertex ML Metadata. 

Un toolkit completo di data science

Importa, elabora e analizza i dati in tempo reale o in flussi da diverse origini per renderli più utili e accessibili dal momento in cui vengono generati.

Consenti ai tuoi team di importare, archiviare e analizzare grandi volumi di dati eterogenei e ad alta fedeltà in modo sicuro e conveniente.

Prepara i tuoi dati con servizi serverless e completamente gestiti. Gestisci e condividi le tue funzionalità ingegneristiche tramite un repository centralizzato.

Esplora, analizza, visualizza e crea con strumenti completamente gestiti o personalizza i tuoi ambienti di analisi in base alle tue esigenze. 

Crea con gli strumenti ML innovativi sviluppati da Google Research. Scegli tra ambienti no-code come AutoML, low-code con BigQuery ML o l'addestramento personalizzato con Vertex AI e Apache Spark. Porta più modelli in produzione per facilitare il processo decisionale basato sui dati.

Sfrutta le pratiche di IA responsabile per ispezionare e comprendere i modelli di IA. Sfrutta la spiegabilità per aiutarti a comprendere e interpretare le previsioni dei modelli di machine learning. Con questi strumenti e framework puoi eseguire il debug e migliorare le prestazioni dei modelli aiutando gli altri a comprenderne il comportamento.

Esegui l'orchestrazione di carichi di lavoro analitici e di ML utilizzando le pipeline Airflow o Kubeflow gestite. Automatizza, monitora e gestisci i tuoi sistemi di ML in modo serverless e archivia gli artefatti del tuo flusso di lavoro utilizzando Vertex ML Metadata. 

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