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Data science su Google Cloud

Una suite completa di strumenti di gestione, analisi e machine learning per generare approfondimenti e sbloccare valore dai dati.

Perché i data scientist scelgono Google Cloud

Google Cloud offre tutti gli strumenti di cui i data scientist hanno bisogno per generare valore dai dati. Dal data engineering al ML engineering, da TensorFlow a PyTorch, dalle GPU alle TPU, data science su Google Cloud aiuta la tua azienda a operare in modo più rapido e intelligente su scala globale. 

I sei passaggi di data science su Google Cloud

Un toolkit completo di data science

CARICO DI LAVORO Soluzioni di data science Prodotti chiave
Rilevamento e importazione dei dati
Rileva e importa origini dati di valore

Importa, elabora e analizza i dati in tempo reale o in flussi da diverse origini per renderli più utili e accessibili dal momento in cui vengono generati.

Data lake and data warehouse
Velocità, capacità e governance su vasta scala

Consenti ai tuoi team di importare, archiviare e analizzare grandi volumi di dati eterogenei e ad alta fedeltà in modo sicuro e conveniente.

Pre-elaborazione dati
Pre-elabora i dati con velocità, scalabilità e facilità

Prepara i tuoi dati con servizi serverless e completamente gestiti. Gestisci e condividi le tue funzionalità ingegneristiche tramite un repository centralizzato.

Analisi dei dati e business intelligence
Migliora il processo decisionale aziendale attraverso i dati

Esplora, analizza, visualizza e crea dashboard con strumenti completamente gestiti o personalizza i tuoi ambienti di analisi in base alle tue esigenze. 

Addestramento e gestione del machine learning
Accelera il deployment del ML per tutti i livelli di competenza

Crea con gli strumenti ML innovativi sviluppati da Google Research. Scegli tra ambienti no-code come AutoML, low-code con BigQuery ML o l'addestramento personalizzato con Vertex AI e Apache Spark. Porta più modelli in produzione per facilitare il processo decisionale basato sui dati.

AI responsabile
Crea un'AI che funzioni per tutti

Sfrutta le pratiche di AI responsabile per ispezionare e comprendere i modelli di AI. Sfrutta la spiegabilità per aiutarti a comprendere e interpretare le previsioni dei modelli di machine learning. Con questi strumenti e framework puoi eseguire il debug e migliorare le prestazioni dei modelli aiutando gli altri a comprenderne il comportamento.

Orchestrazione
Governance dell'AI tramite flussi di lavoro

Esegui l'orchestrazione di carichi di lavoro analitici e di ML utilizzando le pipeline Airflow o Kubeflow gestite. Automatizza, monitora e gestisci i tuoi sistemi di ML in modo serverless e archivia gli artefatti del tuo flusso di lavoro utilizzando i metadati di Vertex ML. 

CARICO DI LAVORO

Fatti ispirare! Risolviamo insieme le tue sfide di analisi dati.

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