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Data Science in Google Cloud 

Umfassende Tools für Datenverwaltung, Analysen und maschinelles Lernen zum Gewinnen von Informationen aus Daten und aus ihnen Mehrwert zu schaffen

Vorteile von Google Cloud für Data Scientists

Google Cloud bietet alle Tools, die Data Scientists brauchen, um Daten optimal zu nutzen. Von Data Engineering bis ML Engineering, von TensorFlow bis PyTorch, von GPUs bis TPUs – Data Science in Google Cloud hilft Ihrem Unternehmen, schneller, intelligenter und im globalen Maßstab zu arbeiten.

Die 6 Schritte der Data Science in der Google Cloud

Umfassendes Toolkit für Data Science

ARBEITSLAST Data-Science-Lösungen Wichtige Produkte
Datenerkennung und -aufnahme
Wertvolle Datenquellen finden und aufnehmen

Sie können Daten in Echtzeit oder als Batch aus einer Vielzahl von Quellen aufnehmen, verarbeiten und analysieren, um die Daten ab dem Zeitpunkt ihrer Generierung besser nutzbar und zugänglich zu machen.

Data Lake und Data Warehouse
Geschwindigkeit, Kapazität und Governance in großem Maßstab

Mit dem Data Lake von Google Cloud können Ihre Teams große Mengen unterschiedlicher hochwertiger Daten sicher und kostengünstig aufnehmen, speichern und analysieren.

Datenvorverarbeitung
Daten schnell, skalierbar und einfach vorverarbeiten

Daten mit serverlosen und vollständig verwalteten Diensten vorbereiten. Verwalten und teilen Sie Ihre entwickelten Funktionen über ein zentrales Repository.

Datenanalyse und Business Intelligence
Geschäftsentscheidungen durch Daten optimieren

Sie können Dashboards mit vollständig verwalteten Tools untersuchen, analysieren, visualisieren und erstellen oder Ihre Analyseumgebungen an Ihre Anforderungen anpassen. 

Training und Bereitstellung von maschinellem Lernen
Schnellere Bereitstellung von ML auf allen Kompetenzstufen

Nutzen Sie die bahnbrechenden ML-Tools von Google Research für Ihre Entwicklung. Wählen Sie aus Umgebungen ohne Code wie AutoML, Low-Code mit BigQuery ML oder benutzerdefiniertem Training mit Vertex AI und Apache Spark. Bringen Sie mehr Modelle in die Produktion, um die datengestützte Entscheidungsfindung zu erleichtern.

Verantwortungsbewusste KI
KI entwickeln, die für alle funktioniert

Setzen Sie verantwortungsbewusste KI-Praktiken wirksam ein, um KI-Modelle zu prüfen und zu verstehen, und Erklärbarkeit, um Vorhersagen Ihrer Modelle für maschinelles Lernen zu verstehen und zu interpretieren. Mit diesen Tools und Frameworks können Sie Ihre Modelle debuggen und deren Leistung steigern sowie anderen helfen, das Modellverhalten zu verstehen.

Orchestrierung
KI-Governance durch Workflows

Analyse- und ML-Arbeitslasten mit verwalteten Airflow- oder Kubeflow-Pipelines orchestrieren Automatisieren, überwachen und steuern Sie Ihre ML-Systeme serverlos und speichern Sie die Artefakte des Workflows mithilfe von Vertex ML-Metadaten. 

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