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Ciência de dados no Google Cloud

Um pacote completo de ferramentas de gerenciamento de dados, análise e machine learning para gerar insights e agregar valor aos dados.

Por que os cientistas de dados escolhem o Google Cloud

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, a ciência de dados no Google Cloud ajuda sua empresa a funcionar de maneira mais rápida, inteligente e em escala.

As seis etapas da ciência de dados no Google Cloud

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.

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.

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.

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. 

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.

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.

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. 

CARGA DE TRABALHO

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