Data Science on Google Cloud

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.

Unterstützen Sie Ihre Teams dabei, große Mengen unterschiedlicher, wiedergabegetreuer Daten sicher und kostengünstig aufzunehmen, zu speichern und zu analysieren.

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

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

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.

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.

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.