Data science su Google Cloud
Una suite completa di strumenti di gestione, analisi e machine learning per generare approfondimenti e sbloccare 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, data science su Google Cloud aiuta la tua azienda a operare in modo più rapido e intelligente su scala globale.
Un toolkit completo di data science
| CARICO DI LAVORO | Soluzioni di data science | Prodotti chiave |
|---|---|---|
Rilevamento e importazione dei dati |
Rileva e importa origini dati di valore
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 and data warehouse |
Velocità, capacità e governance su vasta scala
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 |
Pre-elabora i dati con velocità, scalabilità e facilità
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 |
Migliora il processo decisionale aziendale attraverso i dati
Esplora, analizza, visualizza e crea dashboard con strumenti completamente gestiti o personalizza i tuoi ambienti di analisi in base alle tue esigenze. |
|
Addestramento e gestione del machine learning |
Accelera il deployment del ML per tutti i livelli di competenza
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 |
Crea un'AI che funzioni per tutti
Sfrutta le pratiche di AI responsabile per ispezionare e comprendere i modelli di AI. 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 |
Governance dell'AI tramite flussi di lavoro
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 i metadati di Vertex ML. |
Rileva e importa origini dati di valore
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.
Velocità, capacità e governance su vasta scala
Consenti ai tuoi team di importare, archiviare e analizzare grandi volumi di dati eterogenei e ad alta fedeltà in modo sicuro e conveniente.
Pre-elabora i dati con velocità, scalabilità e facilità
Prepara i tuoi dati con servizi serverless e completamente gestiti. Gestisci e condividi le tue funzionalità ingegneristiche tramite un repository centralizzato.
Migliora il processo decisionale aziendale attraverso i dati
Esplora, analizza, visualizza e crea con strumenti completamente gestiti o personalizza i tuoi ambienti di analisi in base alle tue esigenze.
Accelera il deployment del ML per tutti i livelli di competenza
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.
Crea un'AI che funzioni per tutti
Sfrutta le pratiche di AI responsabile per ispezionare e comprendere i modelli di AI. 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.
Governance dell'AI tramite flussi di lavoro
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 i metadati di Metadata.
Fatti ispirare! Risolviamo insieme le tue sfide di analisi dati.
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