Science des données sur Google Cloud
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.
- Découvrir la formation pour les data scientistsDécouvrez les cours Google Cloud sur la science des données, qui reposent sur le machine learning et sur l'analyse de pipelines de big data, de Spark, de TensorFlow et de ML.
- Découvrir des modèles de référence pour les cas d'utilisation dans différents secteursDécouvrez du code et des bonnes pratiques pour résoudre vos problèmes métier grâce à la science des données.
- Commencer avec les ateliers de programmationCommencez à essayer Google Cloud à travers des présentations détaillées, des tutoriels et du codage pratique.
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 | 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 | 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 | 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 | 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 | 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 | 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. | |
Orchestration | 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. |
Une boîte à outils complète pour la science des données
Découverte et ingestion de données
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
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
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
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
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
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.
Orchestration
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.
Tout cela vous donne des idées ? Trouvons ensemble des solutions à vos problèmes de sciences de données.
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