Data Science on the Google Cloud Platform
Une suite complète d'outils de gestion de données, d'analyse et de machine learning pour générer des insights et dégager de la valeur à partir des données.
Pourquoi les data scientists choisissent-ils Google Cloud ?
Google Cloud propose tous les outils dont les data scientists ont besoin pour dégager de la valeur à partir des données. De l'ingénierie des données à l'ingénierie ML, en passant par TensorFlow, PyTorch, les GPU et les TPU, la science des données sur Google Cloud permet à votre entreprise de travailler plus rapidement et plus intelligemment à l'échelle mondiale.
Une boîte à outils complète pour la science des données
| CHARGE DE TRAVAIL | Solutions de science des données | Produits principaux |
|---|---|---|
Découverte et ingestion de données |
Découvrir et ingérer des sources de données utiles
Ingérez, traitez et analysez des données en temps réel ou par lot à partir de diverses sources afin de les rendre plus utiles et plus accessibles dès qu'elles sont générées. |
|
Lac de données et entrepôt de données |
Rapidité, capacité et gouvernance à grande échelle
Donnez la possibilité à vos équipes d'ingérer, de stocker et d'analyser d'importants volumes de données variées et ultraprécises, de manière sécurisée et à moindre coût. |
|
Prétraitement des données |
Prétraiter vos données avec rapidité, évolutivité et simplicité
Préparez vos données à l'aide de services sans serveur et entièrement gérés. Gérez et partagez vos fonctionnalités techniques via un dépôt centralisé. |
|
Analyse de données et informatique décisionnelle |
Prendre des décisions commerciales éclairées grâce aux données
Explorez, analysez, visualisez et créez des tableaux de bord grâce à des outils entièrement gérés, ou personnalisez vos environnements d'analyse en fonction de vos besoins. |
|
Entraînement et diffusion de machine learning |
Accélérer le déploiement du ML pour tous les niveaux d'expertise
Exploitez les outils révolutionnaires de ML développés par Google Research. Faites votre choix parmi des environnements sans code, tels qu'AutoML, un faible codage avec BigQuery ML, ou des entraînements personnalisés avec Vertex AI et Apache Spark. Intégrez davantage de modèles en production pour faciliter la prise de décision basée sur les données. |
|
Une IA responsable |
Créer une IA adaptée à tous
Exploitez des pratiques d'IA responsables pour inspecter et comprendre les modèles d'IA, et découvrez comment interpréter et prédire les prédictions effectuées par vos modèles de machine learning. Grâce à ces outils et frameworks, vous pouvez déboguer et améliorer les performances des modèles, et aider d'autres utilisateurs à comprendre leur comportement. |
|
Orchestration |
Gouvernance de l'IA via des workflows
Orchestrez des charges de travail analytiques et de ML à l'aide d'Airflow ou de Kubeflow Pipelines gérés. Automatisez, surveillez et gérez vos systèmes de ML sans serveur, et stockez les artefacts de votre workflow à l'aide des métadonnées Vertex ML. |
Découvrez et ingérez des sources de données utiles
Ingérez, traitez et analysez des données en temps réel ou par lot à partir de diverses sources afin de les rendre plus utiles et plus accessibles dès qu'elles sont générées.
Rapidité, capacité et gouvernance à grande échelle
Donnez la possibilité à vos équipes d'ingérer, de stocker et d'analyser d'importants volumes de données variées et ultraprécises, de manière sécurisée et à moindre coût.
Prétraiter vos données avec rapidité, évolutivité et simplicité
Préparez vos données à l'aide de services sans serveur et entièrement gérés. Gérez et partagez vos fonctionnalités techniques via un dépôt centralisé.
Prenez des décisions commerciales éclairées grâce aux données
Explorez, analysez, visualisez et créez des tableaux de bord grâce à des outils entièrement gérés, ou personnalisez vos environnements d'analyse en fonction de vos besoins.
Accélérez le déploiement du ML pour tous les niveaux d'expertise
Exploitez les outils révolutionnaires de ML développés par Google Research. Faites votre choix parmi des environnements sans code, tels qu'AutoML, un faible codage avec BigQuery ML, ou des entraînements personnalisés avec Vertex AI et Apache Spark. Intégrez davantage de modèles en production pour faciliter la prise de décision basée sur les données.
Créez une IA adaptée à tous
Exploitez les pratiques d'IA responsables pour inspecter et comprendre les modèles d'IA, et l'explicabilité pour vous aider à comprendre et interpréter les prédictions effectuées par vos modèles de machine learning. Ces outils et frameworks vous permettent de déboguer vos modèles et d'améliorer leurs performances, et d'aider les autres utilisateurs à comprendre leur comportement.
Gouvernance de l'IA via des workflows
Orchestrez vos charges de travail analytiques et de ML à l'aide des services gérés Airflow ou Kubeflow Pipelines. Automatisez, surveillez et gérez vos systèmes de ML sans serveur, et stockez les artefacts de votre workflow à l'aide de Vertex ML Metadata.
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