Science des données sur Google Cloud

Ingérez, traitez et analysez des données en temps réel ou par lot à partir de diverses sources afin de les rendre plus utiles et plus accessibles dès qu'elles sont générées.

Donnez la possibilité à vos équipes d'ingérer, de stocker et d'analyser d'importants volumes de données variées et ultraprécises, de manière sécurisée et à moindre coût.

Préparez vos données à l'aide de services sans serveur et entièrement gérés. Gérez et partagez vos fonctionnalités techniques via un dépôt centralisé.

Explorez, analysez, visualisez et créez des tableaux de bord grâce à des outils entièrement gérés, ou personnalisez vos environnements d'analyse en fonction de vos besoins.

Exploitez les outils révolutionnaires de ML développés par Google Research. Faites votre choix parmi des environnements sans code, tels qu'AutoML, un faible codage avec BigQuery ML, ou des entraînements personnalisés avec Vertex AI et Apache Spark. Intégrez davantage de modèles en production pour faciliter la prise de décision basée sur les données.

Exploitez les pratiques d'IA responsables pour inspecter et comprendre les modèles d'IA, et l'explicabilité pour vous aider à comprendre et interpréter les prédictions effectuées par vos modèles de machine learning. Ces outils et frameworks vous permettent de déboguer vos modèles et d'améliorer leurs performances, et d'aider les autres utilisateurs à comprendre leur comportement.

Orchestrez vos charges de travail analytiques et de ML à l'aide des services gérés Airflow ou Kubeflow Pipelines. Automatisez, surveillez et gérez vos systèmes de ML sans serveur, et stockez les artefacts de votre workflow à l'aide de Vertex ML Metadata.