Regardez ici le module sur l'état de la science des données et du machine learning de la conférence Next 2021.

Science des données sur Google Cloud

Suite complète d'outils de gestion de données, d'analyse et de machine learning pour générer des insights à partir des données.

Qu'est-ce que la science des données sur Google Cloud ?

La science des données est la pratique qui consiste à dégager de la valeur 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.

Une boîte à outils complète de la science des données

CHARGE DE TRAVAIL Solutions de science des données Produits principaux
Découverte et ingestion de données
Découvrir et ingérer des sources de données utiles

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
Rapidité, capacité et gouvernance à grande échelle

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
Prétraiter vos données avec rapidité, évolutivité et simplicité

Préparez vos données à l'aide de services sans serveur et entièrement gérés. Gérez et partagez vos fonctionnalités techniques via un dépôt centralisé.

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Analyse de données et informatique décisionnelle
Prendre des décisions commerciales éclairées grâce aux données

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
Accélérer le déploiement du ML pour tous les niveaux d'expertise

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
Créer une IA adaptée à tous

Exploitez des pratiques d'IA responsables pour inspecter et comprendre les modèles d'IA, et découvrez comment interpréter et prédire les prédictions effectuées par vos modèles de machine learning. Grâce à ces outils et frameworks, vous pouvez déboguer et améliorer les performances des modèles, et aider d'autres utilisateurs à comprendre leur comportement.

Orchestration
Gouvernance de l'IA via des workflows

Orchestrez des charges de travail analytiques et de ML à l'aide d'Airflow ou de Kubeflow Pipelines gérés. Automatisez, surveillez et gérez vos systèmes de ML sans serveur, et stockez les artefacts de votre workflow à l'aide des métadonnées Vertex ML.

CHARGE DE TRAVAIL

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