Soluções de ciência de dados
Plataforma unificada para dados, análises e ML para seus fluxos de trabalho de IA
Alivie a carga das suas equipes de dados transferindo as complexidades para uma plataforma unificada de dados e IA. O pacote abrangente de serviços gerenciados e fluxos de trabalho integrados do Google Cloud facilita a criação, o gerenciamento e a escalonamento de soluções de ciência de dados.
Visão geral
O que são soluções de ciência de dados?
As soluções de ciência de dados são abordagens abrangentes e baseadas em tecnologia que aproveitam o aprendizado de máquina, a IA e a modelagem estatística para resolver desafios de comerciais complexos e melhorar a eficiência operacional. Isso muda o foco da análise de dados básica para a execução empresarial de ciclo de vida completo, enfatizando um processo central de engenharia de dados, modelagem preditiva e MLOps para transformar dados brutos em uma vantagem estratégica automatizada.
Por quê usar o Google Cloud para ciência de dados?
Melhore a velocidade e a agilidade da sua empresa e gere valor em curto e longo prazo. As abordagens tradicionais geralmente exigem a integração de 5 a 7 ferramentas diferentes, mas a plataforma de ciência de dados do Google Cloud cobre todo o ciclo de vida, da ingestão de dados até a implantação de modelos, em uma única base de dados multimodal que garante governança unificada.
Soluções de ciência de dados para todos os desafios empresariais
Seja para aumentar a receita, reduzir custos ou gerenciar riscos, o Google Cloud oferece as ferramentas para industrializar modelos de dados e mudar o foco de experimentos isolados para pipelines de MLOps no mundo real.
Como funciona
- Personalização e aceleração de decisões: melhore as experiências do cliente com IA/ML em tempo real
- Integração empresarial de pilha completa: implante IA de código aberto em ambientes de produção com execução robusta de ciclo de vida completo
- Processamento de dados escalonável: aproveite vários mecanismos, como BigQuery SQL e Spark, em uma cópia unificada de dados
- Personalização e aceleração de decisões: melhore as experiências do cliente com IA/ML em tempo real
- Integração empresarial de pilha completa: implante IA de código aberto em ambientes de produção com execução robusta de ciclo de vida completo
- Processamento de dados escalonável: aproveite vários mecanismos, como BigQuery SQL e Spark, em uma cópia unificada de dados
Plataforma unificada para fluxos de trabalho de ciência de dados completos
Solução unificada para todo o ciclo de vida de machine learning e ciência de dados, criada em uma base de dados multimodal que garante governança unificada
Aproveite mecanismos de análise avançados como o SQL do BigQuery e o Apache Spark e crie modelos usando o BigQuery ML ou a plataforma de agentes do Gemini Enterprise. Simplifique o desenvolvimento com o notebook do Colab Enterprise com prioridade para IA e MLOps robustos, com tecnologia de IA líder do setor.
Tutoriais
Solução unificada para todo o ciclo de vida de machine learning e ciência de dados, criada em uma base de dados multimodal que garante governança unificada
Aproveite mecanismos de análise avançados como o SQL do BigQuery e o Apache Spark e crie modelos usando o BigQuery ML ou a plataforma de agentes do Gemini Enterprise. Simplifique o desenvolvimento com o notebook do Colab Enterprise com prioridade para IA e MLOps robustos, com tecnologia de IA líder do setor.
Espaço de trabalho centralizado com notebooks que priorizam a IA
Escolha entre um conjunto de soluções de notebook para ciência de dados corporativa
O Colab Enterprise oferece um ambiente gerenciado e seguro integrado à plataforma de agentes do Gemini Enterprise e ao BigQuery. Os Workbenches oferecem instâncias personalizáveis do JupyterLab, enquanto os Cloud Workstations oferecem suporte a IDEs completas. As extensões também conectam ferramentas auto-hospedadas diretamente aos serviços do Google Cloud.
Tutoriais
Escolha entre um conjunto de soluções de notebook para ciência de dados corporativa
O Colab Enterprise oferece um ambiente gerenciado e seguro integrado à plataforma de agentes do Gemini Enterprise e ao BigQuery. Os Workbenches oferecem instâncias personalizáveis do JupyterLab, enquanto os Cloud Workstations oferecem suporte a IDEs completas. As extensões também conectam ferramentas auto-hospedadas diretamente aos serviços do Google Cloud.
Agente de ciência de dados integrado
Acelere o desenvolvimento da ciência de dados com recursos de agente que facilitam a análise, a transformação e a modelagem de ML
Comece com uma meta de alto nível em inglês simples, e o agente de ciência de dados gera um plano detalhado que abrange todos os aspectos da modelagem de ciência de dados, desde carregamento, análise detalhada, limpeza, visualização, engenharia de atributos, divisão, treinamento/otimização e avaliação de dados.
Tutoriais
Acelere o desenvolvimento da ciência de dados com recursos de agente que facilitam a análise, a transformação e a modelagem de ML
Comece com uma meta de alto nível em inglês simples, e o agente de ciência de dados gera um plano detalhado que abrange todos os aspectos da modelagem de ciência de dados, desde carregamento, análise detalhada, limpeza, visualização, engenharia de atributos, divisão, treinamento/otimização e avaliação de dados.
Preparação de dados assistida por IA sem silos
Aproveite uma base de dados unificada, gerenciando dados estruturados e não estruturados (imagens, documentos e outros) usando SQL para análise e funções de IA para processamento.
A preparação de dados assistida por IA oferece sugestões para limpeza e transformações de dados. O Agente de engenharia de dados automatiza tarefas de engenharia de dados, incluindo ingestão e criação de pipelines, usando instruções em linguagem natural.
Tutoriais
Aproveite uma base de dados unificada, gerenciando dados estruturados e não estruturados (imagens, documentos e outros) usando SQL para análise e funções de IA para processamento.
A preparação de dados assistida por IA oferece sugestões para limpeza e transformações de dados. O Agente de engenharia de dados automatiza tarefas de engenharia de dados, incluindo ingestão e criação de pipelines, usando instruções em linguagem natural.
Processamento de dados flexível com vários mecanismos
Cópia unificada dos dados
Escolha qualquer mecanismo de processamento, seja o mecanismo SQL do BigQuery ou um framework de código aberto como o Apache Spark, para trabalhar diretamente em uma única cópia unificada de dados. Isso evita a necessidade de manter cópias de dados separadas para diferentes sistemas.
Tutoriais
Cópia unificada dos dados
Escolha qualquer mecanismo de processamento, seja o mecanismo SQL do BigQuery ou um framework de código aberto como o Apache Spark, para trabalhar diretamente em uma única cópia unificada de dados. Isso evita a necessidade de manter cópias de dados separadas para diferentes sistemas.
Escalonar a ciência de dados com o BigQuery DataFrames para Python
Prefere bibliotecas nativas do Python?
Os DataFrames do BigQuery fornecem uma API semelhante ao pandas que traduz o código Python em SQL otimizado para execução no mecanismo do BigQuery. Isso dá a flexibilidade de usar a ferramenta certa para o trabalho, seja SQL, PySpark ou um DataFrame no estilo pandas, tudo isso trabalhando com os mesmos dados
Tutoriais
Prefere bibliotecas nativas do Python?
Os DataFrames do BigQuery fornecem uma API semelhante ao pandas que traduz o código Python em SQL otimizado para execução no mecanismo do BigQuery. Isso dá a flexibilidade de usar a ferramenta certa para o trabalho, seja SQL, PySpark ou um DataFrame no estilo pandas, tudo isso trabalhando com os mesmos dados
Crie, treine, ajuste e execute modelos de ML
Crie, treine, avalie e implante modelos com o BigQuery ML usando SQL, eliminando a movimentação de dados.
Aproveite os modelos integrados e pré-treinados ou as funções SQL que chamam o Gemini para análise/enriquecimento de dados. Para modelos personalizados, a plataforma de agentes oferece suporte a PyTorch, TensorFlow e outras bibliotecas de ML. A integração total permite a engenharia de atributos no BigQuery, o treinamento de modelos personalizados na Plataforma de agentes e a inferência de volta no BigQuery usando SQL.
Tutoriais
Crie, treine, avalie e implante modelos com o BigQuery ML usando SQL, eliminando a movimentação de dados.
Aproveite os modelos integrados e pré-treinados ou as funções SQL que chamam o Gemini para análise/enriquecimento de dados. Para modelos personalizados, a plataforma de agentes oferece suporte a PyTorch, TensorFlow e outras bibliotecas de ML. A integração total permite a engenharia de atributos no BigQuery, o treinamento de modelos personalizados na Plataforma de agentes e a inferência de volta no BigQuery usando SQL.
Gerar embeddings e ativar a pesquisa vetorial
Gerar e usar embeddings multimodais para realizar pesquisas vetoriais, permitindo a compreensão semântica e a recuperação de dados multimodais com base na similaridade. Isso permite criar sistemas sofisticados de pesquisa semântica, recomendação ou segmentação sem precisar gerenciar um banco de dados de vetores separado e especializado.
Tutoriais
Gerar e usar embeddings multimodais para realizar pesquisas vetoriais, permitindo a compreensão semântica e a recuperação de dados multimodais com base na similaridade. Isso permite criar sistemas sofisticados de pesquisa semântica, recomendação ou segmentação sem precisar gerenciar um banco de dados de vetores separado e especializado.
Passe do modelo à produção com MLOps integrado
O BigQuery e a plataforma de agentes do Gemini Enterprise se integram para simplificar MLOps
Centralize os atributos na Feature Store da Plataforma de agentes do Gemini Enterprise para evitar distorções entre treinamento e veiculação e trabalhos redundantes. Usar o AutoML para automatizar a criação de modelos para dados tabulares. Todos os modelos, sejam do BigQuery ML ou da plataforma de agentes do Gemini Enterprise, são registrados automaticamente no Model Registry da plataforma. A partir daí, você pode facilmente controlar as versões, avaliar e implantar os modelos, criando um ciclo de vida completo e integrado em uma única plataforma.
Tutoriais
O BigQuery e a plataforma de agentes do Gemini Enterprise se integram para simplificar MLOps
Centralize os atributos na Feature Store da Plataforma de agentes do Gemini Enterprise para evitar distorções entre treinamento e veiculação e trabalhos redundantes. Usar o AutoML para automatizar a criação de modelos para dados tabulares. Todos os modelos, sejam do BigQuery ML ou da plataforma de agentes do Gemini Enterprise, são registrados automaticamente no Model Registry da plataforma. A partir daí, você pode facilmente controlar as versões, avaliar e implantar os modelos, criando um ciclo de vida completo e integrado em uma única plataforma.
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Criado para todas as funções da equipe de ciência de dados
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Perguntas frequentes
Para cientistas de dados e engenheiros de ML
Foco na experiência do desenvolvedor com notebooks do Colab Enterprise, suporte para frameworks como PyTorch e TensorFlow e BigQuery DataFrames. As equipes podem compartilhar notebooks, conexões de dados e recursos de computação entre projetos, o que torna o Google Cloud uma plataforma de ciência de dados verdadeiramente colaborativa.
Para líderes no setor de dados e análises
Maximize o ROI e a governança. Uma plataforma unificada reduz a proliferação de ferramentas e o custo do fornecedor, com governança integrada. Os modelos vão do notebook à produção sem uma equipe separada de MLOps, o que apoia diretamente as estatísticas de desempenho de 3x/4x/10x.
Para engenheiros e arquitetos de dados
Aproveite a integração e a flexibilidade. O suporte à compatibilidade de código aberto (Apache Spark, Airflow e Kafka) e o processamento de vários mecanismos em uma cópia de dados garantem que não haja dependência de fornecedores nas estruturas.
