Ciência de dados no Google Cloud
Um conjunto completo de ferramentas de gerenciamento de dados, análise e machine learning para gerar insights de dados.
O que é ciência de dados no Google Cloud?
A ciência de dados é a prática de extrair valor dos dados. Da engenharia de dados à engenharia de ML, do TensorFlow ao PyTorch, GPUs até TPUs, a ciência de dados no Google Cloud ajuda sua empresa a funcionar de maneira mais rápida, inteligente e em escala.
Um kit de ferramentas de ciência de dados abrangente
| CARGA DE TRABALHO | Soluções de ciência de dados | Principais produtos |
|---|---|---|
Descoberta e ingestão de dados |
Descobrir e ingerir fontes de dados valiosas
Ingira, processe e analise dados em tempo real ou em lote de várias fontes para tornar os dados mais úteis e acessíveis assim que são gerados. |
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Data lake e armazenamento de dados |
Velocidade, capacidade e governança em escala
Capacite suas equipes para ingerir, armazenar e analisar com segurança e economia grandes volumes de dados diversos com fidelidade total. |
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Pré-processamento de dados |
Pré-processe seus dados com velocidade, escala e facilidade
Prepare seus dados com serviços sem servidor e totalmente gerenciados. Gerencie e compartilhe seus recursos projetados por meio de um repositório centralizado. |
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Análise de dados e business intelligence |
Tome decisões de negócios por meio de dados
Explore, analise, visualize e crie painéis com ferramentas totalmente gerenciadas ou personalize seus ambientes de análise para atender às suas necessidades. |
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Treinamento e disponibilização de machine learning |
Acelere a implantação de ML para todos os níveis de conhecimento
Crie com as ferramentas de ML inovadoras desenvolvidas pelo Google Research. Escolha entre ambientes sem código, como AutoML, código baixo com o BigQuery ML ou treinamento personalizado com Vertex AI e Apache Spark. Coloque mais modelos em produção para facilitar a tomada de decisões orientada por dados. |
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IA responsável |
Crie uma IA que funcione para todos
Aproveite as práticas responsáveis da IA para inspecionar e entender os modelos de IA e a explicabilidade para ajudar a 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. |
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Orquestração |
Governança de IA por meio de fluxos de trabalho
Faça a orquestração de cargas de trabalho de ML e análise usando o Airflow gerenciado ou o Kubeflow Pipelines. Automatize, monitore e regule sistemas de ML de maneira sem servidor e armazene os artefatos do fluxo de trabalho usando os metadados de Vertex. |
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CARGA DE TRABALHO
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Quer saber mais? Conheça a certificação de engenheiro de ML, experimente os codelabs ou descubra os padrões do setor.
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