Ciência de dados no Google Cloud
Um pacote completo de ferramentas de gerenciamento de dados, análise e machine learning para gerar insights e agregar valor aos dados.
Por que os cientistas de dados escolhem o Google Cloud
O Google Cloud oferece todas as ferramentas que os cientistas de dados precisam para agregar valor com base nos dados. Da engenharia de dados à engenharia de ML, do TensorFlow ao PyTorch, de GPUs a TPUs, a ciência de dados no Google Cloud ajuda sua empresa a funcionar de maneira mais rápida, inteligente e em escala.
Um kit de ferramentas de ciência de dados abrangente
| CARGA DE TRABALHO | Soluções de ciência de dados | Principais produtos |
|---|---|---|
Descoberta e ingestão de dados |
Descobrir e ingerir fontes de dados valiosas
Ingira, processe e analise dados em tempo real ou em lote de várias fontes para tornar os dados mais úteis e acessíveis assim que são gerados. |
|
Data lake e armazenamento de dados |
Velocidade, capacidade e governança em escala
Capacite suas equipes para ingerir, armazenar e analisar com segurança e economia grandes volumes de dados diversos com fidelidade total. |
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Pré-processamento de dados |
Pré-processe seus dados com velocidade, escala e facilidade
Prepare seus dados com serviços sem servidor e totalmente gerenciados. Gerencie e compartilhe seus recursos projetados por meio de um repositório centralizado. |
|
Análise de dados e business intelligence |
Tome decisões de negócios por meio de dados
Explore, analise, visualize e crie painéis com ferramentas totalmente gerenciadas ou personalize seus ambientes de análise para atender às suas necessidades. |
|
Treinamento e disponibilização de machine learning |
Acelere a implantação de ML para todos os níveis de conhecimento
Crie com as ferramentas de ML inovadoras desenvolvidas pelo Google Research. Escolha entre ambientes sem código, como AutoML, código baixo com o BigQuery ML ou treinamento personalizado com Vertex AI e Apache Spark. Coloque mais modelos em produção para facilitar a tomada de decisões orientada por dados. |
|
IA responsável |
Crie uma IA que funcione para todos
Aproveite as práticas responsáveis da IA para inspecionar e entender os modelos de IA e a explicabilidade para ajudar a 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. |
|
Orquestração |
Governança de IA por meio de fluxos de trabalho
Faça a orquestração de cargas de trabalho de ML e análise usando o Airflow gerenciado ou o Kubeflow Pipelines. Automatize, monitore e regule sistemas de ML de maneira sem servidor e armazene os artefatos do fluxo de trabalho usando os metadados de Vertex. |
Descobrir e ingerir fontes de dados valiosas
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.
Velocidade, capacidade e governança em escala
Assim, sua equipe pode ingerir, armazenar e analisar com segurança e economia grandes volumes de diferentes dados com fidelidade total.
Pré-processe seus dados com velocidade, escala e facilidade
Prepare seus dados com serviços sem servidor e totalmente gerenciados. Gerencie e compartilhe seus recursos projetados por meio de um repositório centralizado.
Tome decisões de negócios por meio de dados
Explore, analise, visualize e crie painéis com ferramentas totalmente gerenciadas ou personalize seus ambientes de análise para atender às suas necessidades.
Acelere a implantação de ML para todos os níveis de conhecimento
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.
Crie uma IA que funcione para todos
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.
Governança de IA por meio de fluxos de trabalho
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.
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