在 Google Cloud 中執行數據資料學作業

透過完整的資料管理、數據分析和機器學習工具套裝組合,運用資料產生深入分析結果,並從中創造價值。

全方位數據資料學工具包

工作負載數據資料學解決方案重點產品
資料探索與擷取

擷取、處理及分析各種來源的即時或批次資料,可在資料產生時立即加以處理,使資料變得更實用,且更方便存取。

資料湖泊與資料倉儲

讓您的團隊以安全且符合成本效益的方式,大規模擷取、儲存及分析各式各樣完整不失真的資料。

資料預先處理

使用無伺服器和全代管服務準備資料。透過集中式存放區管理和共用工程化特徵。

資料分析與商業智慧

透過全代管工具探索、分析、視覺化及建立資訊主頁,或是根據自身需求自訂數據分析環境。

訓練與提供機器學習技術

運用 Google 研究開發的創新機器學習工具進行建構。選擇無程式碼環境 (例如 AutoML)、BigQuery ML 的少量程式碼環境,或是使用 Vertex AI 和 Apache Spark 進行自訂訓練。在實際工作環境中導入更多模型,以促進資料導向的決策。

負責任的 AI 技術

利用負責任的 AI 技術做法來檢查及瞭解 AI 模型,並透過可解釋性服務來理解和解釋由機器學習模型產生的預測資料。透過這些工具和架構,您可以偵錯及提升模型效能,並協助其他使用者瞭解模型行為。

自動化調度管理

使用代管 Airflow 或 Kubeflow 管道,自動化調度管理分析和機器學習工作負載。以無伺服器的方式自動化、監控及管理機器學習系統,並使用 Vertex 機器學習中繼資料儲存工作流程構件。

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擷取、處理及分析各種來源的即時或批次資料,可在資料產生時立即加以處理,使資料變得更實用,且更方便存取。

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使用無伺服器和全代管服務準備資料。透過集中式存放區管理和共用工程化特徵。

透過全代管工具探索、分析、視覺化及建立資訊主頁,或是根據自身需求自訂數據分析環境。

運用 Google 研究開發的創新機器學習工具進行建構。選擇無程式碼環境 (例如 AutoML)、BigQuery ML 的少量程式碼環境,或是使用 Vertex AI 和 Apache Spark 進行自訂訓練。在實際工作環境中導入更多模型,以促進資料導向的決策。

利用負責任的 AI 技術做法來檢查及瞭解 AI 模型,並透過可解釋性服務來理解和解釋由機器學習模型產生的預測資料。透過這些工具和架構,您可以偵錯及提升模型效能,並協助其他使用者瞭解模型行為。

使用代管 Airflow 或 Kubeflow 管道,自動化調度管理分析和機器學習工作負載。以無伺服器的方式自動化、監控及管理機器學習系統,並使用 Vertex 機器學習中繼資料儲存工作流程構件。

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瞭解如何透過 Google Cloud 建立合適的數據資料學工具包。
新客戶可以取得價值 $300 美元的免費抵免額,盡情體驗及評估 Google Cloud 的所有功能。

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Cloud AI 產品符合我們的服務水準協議政策。這些產品的延遲時間或可用性保證可能與其他 Google Cloud 服務不同。

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