Um pacote completo de ferramentas de gerenciamento de dados, análise e machine learning para gerar insights e agregar valor aos dados.
O Google Cloud oferece todas as ferramentas que os cientistas de dados precisam para agregar valor com base nos dados. Da engenharia de dados à engenharia de ML, do TensorFlow ao PyTorch, de GPUs a TPUs, do SQL/Spark ao Python, a ciência de dados no Google Cloud ajuda sua empresa a operar de maneira mais rápida, inteligente e em escala mundial.
CARGA DE TRABALHO | Soluções de ciência de dados | Produtos e recursos |
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Descoberta e ingestão de dados | Ingira, processe e analise dados em lote ou em tempo real de várias fontes para torná-los mais úteis e acessíveis assim que são gerados. | |
RecursosCrie um pipeline para prever a desistência de clientes usando o Apache Spark, o XGBoost e a biblioteca Hugging Face Transformers. | ||
Data lake e armazenamento de dados | Assim, sua equipe pode ingerir, armazenar e analisar com segurança e economia grandes volumes de diferentes dados com fidelidade total. | |
Pré-processamento de dados | Prepare seus dados com serviços sem servidor e totalmente gerenciados. Gerencie e compartilhe seus recursos projetados por meio de um repositório centralizado. | |
RecursosClassifique imagens usando o Apache Spark para realizar inferência de ML distribuída | ||
Análise de dados e business intelligence | Explore, analise, visualize e crie painéis com ferramentas totalmente gerenciadas ou personalize seus ambientes de análise para atender às suas necessidades. | |
Treinamento e disponibilização de machine learning | Crie com as ferramentas de ML inovadoras desenvolvidas pelo Google Research. Escolha ambientes sem código como AutoML, com poucos códigos com o BigQuery ML ou treinamento personalizado com a Vertex AI e o Apache Spark. Coloque mais modelos em produção para facilitar a tomada de decisões orientada por dados. | |
RecursosExperiência de desenvolvimento de ML simplificada com ambientes de execução aprimorados do Dataproc sem servidor | ||
IA responsável | Aproveite as práticas responsáveis da IA para inspecionar e entender os modelos de IA e a explicabilidade para entender e interpretar as previsões feitas pelos modelos de machine learning. Com essas ferramentas e frameworks, é possível depurar e melhorar o desempenho do modelo, além de ajudar outras pessoas a entender o comportamento do seu modelo. | |
Orquestração | Orquestre cargas de trabalho analíticas e de ML usando o Airflow ou o Kubeflow Pipelines gerenciados. Automatize, monitore e regule sistemas de ML de maneira sem servidor e armazene os artefatos do fluxo de trabalho usando o Vertex ML Metadata. |
Um kit de ferramentas de ciência de dados abrangente
Ingira, processe e analise dados em lote ou em tempo real de várias fontes para torná-los mais úteis e acessíveis assim que são gerados.
Assim, sua equipe pode ingerir, armazenar e analisar com segurança e economia grandes volumes de diferentes dados com fidelidade total.
Prepare seus dados com serviços sem servidor e totalmente gerenciados. Gerencie e compartilhe seus recursos projetados por meio de um repositório centralizado.
Explore, analise, visualize e crie painéis com ferramentas totalmente gerenciadas ou personalize seus ambientes de análise para atender às suas necessidades.
Crie com as ferramentas de ML inovadoras desenvolvidas pelo Google Research. Escolha ambientes sem código como AutoML, com poucos códigos com o BigQuery ML ou treinamento personalizado com a Vertex AI e o Apache Spark. Coloque mais modelos em produção para facilitar a tomada de decisões orientada por dados.
Aproveite as práticas responsáveis da IA para inspecionar e entender os modelos de IA e a explicabilidade para entender e interpretar as previsões feitas pelos modelos de machine learning. Com essas ferramentas e frameworks, é possível depurar e melhorar o desempenho do modelo, além de ajudar outras pessoas a entender o comportamento do seu modelo.
Orquestre cargas de trabalho analíticas e de ML usando o Airflow ou o Kubeflow Pipelines gerenciados. Automatize, monitore e regule sistemas de ML de maneira sem servidor e armazene os artefatos do fluxo de trabalho usando o Vertex ML Metadata.
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