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Google Cloud 上的数据科学

一整套数据管理、分析和机器学习工具,可用于生成数据洞见并从数据中挖掘价值。

数据科学家为什么选择 Google Cloud

Google Cloud 提供了数据科学家从数据中挖掘价值需要的所有工具。从数据工程到机器学习工程,从 TensorFlow 到 PyTorch,从 GPU 到 TPU,Google Cloud 上的数据科学可帮助您的企业在全球范围内更快、更智能地运作。

Google Cloud 上数据科学的六步

全面的数据科学工具包

工作负载 数据科学解决方案 主要产品
数据发现和注入
发现并注入有价值的数据源

从各种来源注入、处理和分析实时或批量数据,使数据更加实用,并且从生成之时起就可以访问。

数据湖和数据仓库
大规模的速度、容量和治理

让您的团队可以安全而经济地提取、存储和分析大量多样化、全保真的数据。

数据预处理
快速、大规模、轻松地预处理数据

使用无服务器的全代管式服务准备数据。通过集中式代码库管理和共享您的工程功能。

数据分析和商业智能
通过数据推动业务决策

使用全代管式工具探索、分析、直观呈现和创建信息中心,或根据自己的需求自定义分析环境。

机器学习训练和服务
加快各级专业知识的机器学习部署速度

利用 Google Research 开发的开创性机器学习工具进行构建。从 AutoML 等无代码环境、BigQuery ML 的低代码环境或 Vertex AI 和 Apache Spark 的自定义训练中进行选择。将更多模型投入生产环境,促进数据驱动型决策。

Responsible AI
打造人人皆宜的 AI

运用响应式 AI 实践来检查和理解 AI 模型,并利用可解释的方法来帮助您了解和解释机器学习模型作出的预测。借助这些工具和框架,您可以调试和提升模型性能,并帮助他人理解您的模型行为。

编排
通过工作流管理 AI

使用代管式 Airflow 或 Kubeflow 流水线编排分析和机器学习工作负载。以无服务器方式自动运行、监控和管理机器学习系统,并使用 Vertex ML Metadata 存储工作流的工件。

发现并注入有价值的数据源

从各种来源注入、处理和分析实时或批量数据,使数据更加实用,并且从生成之时起就可以访问。

大规模的速度、容量和治理

让您的团队可以安全地提取、存储和分析大量多样化、全保真的数据,而且经济实惠。

快速、大规模、轻松地预处理数据

使用无服务器的全代管式服务准备数据。通过集中式代码库管理和共享您的工程功能。

通过数据推动业务决策

使用全代管式工具探索、分析、直观呈现和创建信息中心,或根据自己的需求自定义分析环境。

加快各级专业知识的机器学习部署速度

利用 Google Research 开发的开创性机器学习工具进行构建。从 AutoML 等无代码环境、BigQuery ML 的低代码环境或 Vertex AI 和 Apache Spark 的自定义训练中进行选择。将更多模型投入生产环境,促进数据驱动型决策。

打造人人皆宜的 AI

运用响应式 AI 实践来检查和理解 AI 模型,并利用可解释的方法来帮助您了解和解释机器学习模型作出的预测。借助这些工具和框架,您可以调试和提升模型性能,并帮助他人理解您的模型行为。

通过工作流管理 AI

使用代管式 Airflow 或 Kubeflow 流水线编排分析和机器学习工作负载。以无服务器方式自动运行、监控和管理机器学习系统,并使用 Vertex ML Metadata 存储工作流的工件。

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