Echa un vistazo a la sesión Next del estado de la ciencia de datos y el aprendizaje automático del 2021 aquí.

Ciencia de datos en Google Cloud

Conjunto completo de herramientas de gestión de datos, analíticas y aprendizaje automático para generar información valiosa a partir de los datos.

¿Qué es la ciencia de datos en Google Cloud?

La ciencia de datos es una práctica que consiste en extraer valor de los datos. La ciencia de datos en Google Cloud ayuda a que tu negocio funcione más rápido, más inteligente y a escala mundial, desde la ingeniería de datos hasta la ingeniería de aprendizaje automático, TensorFlow y PyTorch, pasando por las GPU y las TPU. 

Un completo kit de herramientas de la ciencia de datos

CARGA DE TRABAJO Soluciones de ciencia de datos Productos clave
Descubrimiento e ingestión de datos
Descubre e ingiere fuentes de datos valiosas

Ingiere, procesa y analiza datos en tiempo real o por lotes procedentes de diversas fuentes para que los datos sean más útiles y se pueda acceder a ellos desde el momento en que se generan.

Lagos y almacenes de datos
Velocidad, capacidad y gobierno a escala

Ayuda a tus equipos a ingerir, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos diversos y de alta fidelidad de forma segura y rentable.

Preprocesamiento de datos
Preprocesa los datos con rapidez, escalabilidad y facilidad

Prepara tus datos con servicios totalmente gestionados y sin servidor. Gestiona y comparte tus funciones diseñadas cuidadosamente mediante un repositorio centralizado.

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Análisis de datos e inteligencia empresarial
Toma decisiones empresariales a través de los datos

Explora, analiza, visualiza y crea paneles de control con herramientas totalmente gestionadas o personaliza tus entornos de analíticas para adaptarlos a tus necesidades. 

Entrenamiento y publicación de aprendizaje automático
Acelera el despliegue de aprendizaje automático para todos los niveles de conocimiento

Crea con las innovadoras herramientas de aprendizaje automático desarrolladas por Google Research. Elige entre los entornos sin código como AutoML, los de bajo nivel de código con BigQuery ML o el entrenamiento personalizado con Vertex AI y Apache Spark. Incorpora más modelos a la fase de producción para facilitar la toma de decisiones basadas en datos.

Una IA responsable
Diseña una IA adecuada para todo el mundo

Aprovecha las prácticas responsables de IA para inspeccionar y comprender modelos de IA, y obtén conocimientos que te ayuden a comprender e interpretar las predicciones que realizan tus modelos de aprendizaje automático. Con estas herramientas y frameworks, puedes depurar y mejorar el rendimiento de los modelos y ayudar a otros usuarios a entender el comportamiento de estos.

Orquestación
Gobierno de IA a través de flujos de trabajo

Orquesta cargas de trabajo de aprendizaje automático y analíticas mediante flujos de procesamiento Airflow o Kubeflow gestionados. Automatiza, monitoriza y controla tus sistemas de aprendizaje automático sin servidor y almacena los artefactos de tu flujo de trabajo con los metadatos de Vertex ML. 

CARGA DE TRABAJO

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