여기에서 Next 2021의 데이터 과학 및 머신러닝 2021년 현황 세션을 시청하세요.

Google Cloud의 데이터 과학

데이터에서 유용한 정보를 도출할 수 있는 완전한 데이터 관리, 분석, 머신러닝 도구 제품군입니다.

Google Cloud의 데이터 과학이란?

데이터 과학은 데이터에서 가치를 창출하는 분야입니다. 데이터 엔지니어링부터 ML 엔지니어링, TensorFlow, PyTorch, GPU, TPU에 이르는 Google Cloud의 데이터 과학은 비즈니스를 더 빠르고 스마트하며 전 세계적 규모로 실행하는 데 도움을 줍니다. 

포괄적인 데이터 과학 도구

워크로드 데이터 과학 솔루션 주요 제품
데이터 검색 및 수집
유용한 데이터 소스 탐색 및 수집

다양한 소스의 실시간 또는 일괄 데이터를 수집, 처리, 분석하여 데이터를 유용하게 사용할 수 있을 뿐만 아니라 데이터가 생성되는 즉시 활용할 수 있습니다.

데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스
규모에 맞는 속도, 용량, 거버넌스

팀에서 많은 양의 광범위한 고품질 데이터를 안전하고 경제적으로 수집, 저장, 분석할 수 있습니다.

데이터 사전 처리
빠르고 간편한 대규모 데이터 사전 처리

서버리스 및 완전 관리형 서비스로 데이터를 준비하세요. 중앙 집중식 저장소를 통해 엔지니어링된 기능을 관리하고 공유할 수 있습니다.

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데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스
데이터를 토대로 한 비즈니스 의사 결정

완전 관리형 도구로 대시보드를 탐색, 분석, 시각화, 생성하거나 니즈에 맞게 분석 환경을 맞춤설정할 수 있습니다. 

머신러닝 학습 및 서빙
전문성 수준이 상관없는 ML 배포 가속화

Google 연구팀에서 개발한 획기적인 ML 도구로 빌드하세요. AutoML과 같은 노코드 환경, BigQuery ML을 사용한 로우 코드 또는 Vertex AI 및 Apache Spark를 사용한 커스텀 학습 중에서 선택할 수 있습니다. 더 많은 모델을 프로덕션에 도입하여 데이터 기반 의사 결정을 지원하세요.

책임감 있는 AI
누구나 사용할 수 있는 AI 빌드

책임감 있는 AI 관행을 활용해 AI 모델을 검사하고 이해하며 설명 기능으로 머신러닝 모델의 예측을 이해하고 해석할 수 있습니다. 이러한 도구와 프레임워크를 사용하면 모델 성능을 디버깅 및 개선하고 다른 사용자가 모델의 동작을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

조정
워크플로를 통한 AI 거버넌스

관리형 Airflow 또는 Kubeflow Pipelines를 사용하여 분석 및 ML 워크로드를 조정하세요. 서버리스 방식으로 ML 시스템을 자동화, 모니터링, 제어하고 Vertex ML 메타데이터를 사용하여 워크플로의 아티팩트를 저장할 수 있습니다. 

워크로드

아이디어를 얻었다면 데이터 과학 관련 문제를 Google과 함께 해결해 보세요.

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