Pobierz darmowy e-book
o Data Science & GenAI w Google Cloud


Od żmudnego pisania kodu i silosów danych do zautomatyzowanych, inteligentnych przepływów pracy w jednym ekosystemie.

Alterdata

    * Pole obowiązkowe

    Wyzwania współczesnego Data Science,
    które rozwiązujemy dzięki połączeniu ML i GenAI

    • Icon tick

      Mentalne tarcie i przełączanie kontekstu

      Tradycyjny workflow wymusza ciągłe skakanie między SQL do transformacji danych a Pythonem w lokalnym notebooku. Znika ono dzięki poliglotycznemu środowisku, gdzie wyniki zapytań SQL natychmiast stają się gotową ramką danych (DataFrame) w Pythonie.

    • Icon tick

      Czasochłonne i powtarzalne czyszczenie danych

      Data scientiści marnują mnóstwo czasu na ręczne przygotowywanie i standaryzację danych. Dzięki autonomicznym agentom AI (Data Engineering Agent) możesz tworzyć kompletne pipeline’y, usuwać duplikaty i budować testy za pomocą instrukcji w języku naturalnym.

    • Icon tick

      Wnioski zamknięte w danych nieustrukturyzowanych

      Ogromna część wiedzy przedsiębiorstwa (pliki PDF, obrazy, audio) jest pomijana w klasycznej analizie. Nowoczesne bazy danych pozwalają traktować pliki w chmurze jak zwykłe tabele SQL i bezpośrednio wyciągać z nich cechy za pomocą modeli takich jak Gemini.

    • Icon tick

      Kosztowne i skomplikowane wdrażanie modeli (MLOps)

      Przeniesienie modelu z fazy eksperymentu do stabilnej produkcji bywa najtrudniejszym etapem projektu. Scentralizowany rejestr modeli oraz funkcja Feature Store eliminują powielanie pracy inżynierskiej i zapobiegają rozbieżnościom między treningiem a działaniem produkcyjnym.