As plataformas de Data Science e Machine Learning, conhecidas como DSML, estão revolucionando a forma como as empresas lidam com análise de dados e inteligência artificial. Elas oferecem ferramentas poderosas que facilitam a colaboração, padronização, centralização e automação das tarefas de ciência de dados. Neste artigo, vamos explorar as principais plataformas DSML, seus benefícios e como elas estão moldando o futuro da ciência de dados.
Plataformas de Data Science e Machine Learning
As plataformas de Data Science e Machine Learning, também conhecidas como DSML, são softwares e programas de computador que ajudam o cientista de dados a desenvolver modelos, fazer análises de dados e colocar modelos em produção.
- Oferecem AutoML para seleção automática de modelos e monitoramento de modelos
- Possibilitam a execução de códigos em lotes e deployment de modelos como APIs
Benefícios das Plataformas DSML
Alguns dos principais benefícios da adoção de uma plataforma DSML por uma empresa são:
- Padronização no uso das ferramentas e ambientes por todos os cientistas de dados, facilitando a colaboração
- Centralização dos códigos, modelos e artefatos de ciência de dados em um só lugar
- Facilitação do compartilhamento e reutilização do trabalho entre os membros da equipe
- Preservação do trabalho de um cientista de dados na plataforma, mesmo após sua saída da empresa
- Agilidade na escalabilidade de recursos conforme a necessidade, devido à infraestrutura na nuvem
- Possibilidade de automação de pipelines de dados e outros processos
- Implementação de controles de acesso e auditoria sobre artefatos de dados e modelos
On-premise vs Cloud
As plataformas DSML podem ser implantadas em ambiente on-premise (nos servidores próprios da empresa) ou na nuvem.
- A nuvem oferece vantagens como custos operacionais mais baixos, menos esforço de manutenção de infraestrutura e recursos escaláveis rapidamente sob demanda
- Acesso a inovações e atualizações frequentes e pagamento baseado no uso (OPEX ao invés de CAPEX)
Migração para a Nuvem
A migração de ambientes analíticos para a nuvem é uma tendência crescente no mercado. Empresas estão buscando plataformas de Data Science e Machine Learning na nuvem por questões estratégicas, de segurança e compliance regulatório. Diversas plataformas líderes oferecem recursos avançados para atender a essa demanda.
- Segurança e conformidade regulatória são preocupações-chave para empresas ao migrar para a nuvem
- Plataformas de Data Science e Machine Learning na nuvem estão em alta devido a questões estratégicas
- Empresas buscam soluções na nuvem para obter benefícios como escalabilidade e flexibilidade
Principais Plataformas DSML
Atualmente, algumas das plataformas de Data Science e Machine Learning mais utilizadas no mercado incluem IBM Cloud, AWS SageMaker, Google Cloud AI Platform, Microsoft Azure Machine Learning e Databricks. Cada uma dessas plataformas oferece recursos distintos e atende a diferentes necessidades de análise de dados e desenvolvimento de modelos de machine learning.
- IBM Cloud é reconhecida como líder em plataformas DSML pelo Gartner, oferecendo o Watson Studio como ambiente principal para ciência de dados
- AWS SageMaker, líder em market share, é centrada no serviço SageMaker para machine learning, oferecendo recursos avançados de computação e ferramentas para tuning automático de hiperparâmetros de modelos
- Google Cloud AI Platform e Microsoft Azure Machine Learning oferecem bons recursos para machine learning e analytics, integrados às respectivas plataformas de nuvem
- Databricks é uma plataforma open source popular para data engineering e ciência de dados, focada em Apache Spark
AWS SageMaker
O SageMaker é o principal serviço de machine learning da AWS e o coração da plataforma de Data Science e Machine Learning na nuvem da Amazon. Ele oferece uma ampla gama de capacidades, desde a preparação de dados até o deployment simplificado de modelos treinados como APIs REST para integração com aplicações. Além disso, o SageMaker está integrado a diversos outros serviços de machine learning e analítica da AWS, proporcionando uma solução abrangente para necessidades de Data Science e Machine Learning.
- SageMaker oferece notebooks Jupyter gerenciados, recursos de computação escaláveis e ferramentas para tuning automático de hiperparâmetros de modelos
- Oferece serviços de monitoramento contínuo de modelos em produção e integração com ferramentas de data lake como S3, Athena, EMR e Redshift
- Está integrado a uma variedade de outros serviços de machine learning e analítica da AWS, incluindo Rekognition, Transcribe, Comprehend, Forecast, Personalize, Personalize Runtime, Quicksight e Elasticsearch
AWS Data Science and Machine Learning Platform
A plataforma de Data Science e Machine Learning da AWS oferece uma ampla gama de serviços e ferramentas essenciais para a coleta, armazenamento, processamento e análise de dados, com foco em fornecer valor de negócio por meio de machine learning.
- Kinesis e MSK (streaming)
- Lake Formation (data lake)
- Ferramentas para coletar, armazenar, processar e analisar dados
- Entrega de valor de negócio com machine learning
IBM Cloud Watson Studio
O Watson Studio da IBM Cloud é um ambiente completo para ciência de dados e inteligência artificial, oferecendo recursos avançados para desenvolvimento de modelos, colaboração, controle de versão e integração com diversas tecnologias de IA da IBM.
- Notebooks Jupyter e RStudio gerenciados com bibliotecas pré-instaladas
- Projetos e flows colaborativos com controle de versão
- Experiment tracking e linhagens de modelos
- Ferramentas de AutoAI para desenvolvimento ágil de modelos
- Recursos de computação escaláveis sob demanda, como GPUs
- Deployment automatizado de modelos em runtimes de inferência
- Monitoramento de desempenho, viés e drift de modelos
- Catálogo de ativos e governança sobre modelos
Torne-se um cientista de dados aprendendo tudo na prática!
Conheça a nossa Formação em Dados e elabore modelos estatísticos, criar algoritmos, solucionar problemas e ampliar estratégia de negócios, desenvolvendo habilidades como:
- Python Fundamentals
- Machine Learning
- SQL for Data Science
- Visualização de dados
- Metodologias Ágeis
- Big Data
- Estatística
- Manipulação e limpeza de dados
Conclusão
As plataformas de Data Science e Machine Learning estão se tornando fundamentais para estruturar iniciativas de analytics e IA dentro de organizações, combinando infraestrutura na nuvem elástica e serviços gerenciados com interfaces que simplificam o trabalho do cientista de dados. As opções líderes no mercado incluem AWS, IBM Cloud, Google Cloud, Microsoft Azure e Databricks, e espera-se que os profissionais de dados interajam cada vez mais com essas plataformas em seu dia-a-dia.
- Plataformas fundamentais para estruturar iniciativas de analytics e IA
- Combinação de infraestrutura na nuvem elástica e serviços gerenciados
- Líderes de mercado: AWS, IBM Cloud, Google Cloud, Microsoft Azure e Databricks
- Interação crescente dos profissionais de dados com essas plataformas