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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。

什麼是在 Google Cloud 中執行數據資料學作業?

數據資料學是透過資料創造價值的做法。從資料工程到機器學習工程、TensorFlow 到 PyTorch、GPU 到 TPU,在 Google Cloud 中執行數據資料學作業能協助企業以更快速、更聰明的方式,以全球規模執行業務。

全方位數據資料學工具包

工作負載 數據資料學解決方案 主要產品
資料探索與擷取
探索及擷取寶貴的資料來源

從各種來源擷取、處理及分析即時或批次資料,以便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。

資料湖泊和資料倉儲
兼顧速度、容量和大規模管理能力

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

資料預先處理
以快速、大規模且輕鬆的方式預先處理資料

使用無伺服器全代管服務來準備資料。透過集中式存放區管理和共用工程化特徵。

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資料分析與商業智慧
透過資料推動業務決策

使用全代管工具進行探索、分析、視覺化及建立資訊主頁,或根據自身需求自訂分析環境。

訓練與提供機器學習技術
加速各階段專業能力適用的機器學習部署作業

使用 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 的簡易程式設計環境,或是使用 Vertex AI 和 Apache Spark 進行自訂訓練。將更多模型導入實際工作環境,以促進資料導向的決策。

負責任的 AI 技術
打造適合每個人的 AI

利用負責任的 AI 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。有了這些工具和架構,您就能對模型效能進行偵錯及改善,同時協助他人瞭解模型行為。

自動化調度管理
透過工作流程管理 AI

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。

工作負載

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