Descubra como publicar e operar modelos de machine learning em nuvem, gerando valor para o negócio com data science.

Conceitos de Nuvem e seus Benefícios

A nuvem, ou cloud computing, é um modelo de serviços de tecnologia disponibilizados na internet. As principais vantagens de se trabalhar com nuvem incluem a redução de custos, agilidade na disponibilização de recursos, confiabilidade, escalabilidade e acesso remoto. Quando aplicado a data science e machine learning, a nuvem oferece ainda mais benefícios, como poder de processamento para treinar modelos.

  • Modelo de serviços de tecnologia disponibilizados na internet
  • Redução de custos
  • Agilidade na disponibilização de recursos
  • Confiabilidade
  • Escalabilidade
  • Acesso remoto
  • Benefícios adicionais para data science e machine learning, como poder de processamento para treinar modelos

Benefícios da Computação em Nuvem para Ciência de Dados

A computação em nuvem oferece inúmeras vantagens para os cientistas de dados, permitindo que eles se concentrem no desenvolvimento de modelos e na análise de dados, em vez de se preocuparem com a infraestrutura. Além disso, as GPUs e TPUs aceleram o processamento de dados complexos, enquanto o armazenamento escalável atende às demandas de grandes conjuntos de dados. Ferramentas gerenciadas como SageMaker, BigQuery e Azure ML simplificam o processo de analytics e machine learning na nuvem.

  • Processamento acelerado de dados complexos com GPUs e TPUs
  • Armazenamento escalável para grandes conjuntos de dados
  • Ferramentas gerenciadas como SageMaker, BigQuery e Azure ML

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AWS SageMaker: Facilitando o Desenvolvimento e Deploy de Modelos

O AWS SageMaker é uma plataforma de machine learning gerenciada que oferece uma variedade de recursos para cientistas de dados. Ele elimina a necessidade de gerenciar a infraestrutura, permitindo que os profissionais se concentrem no treinamento e otimização de modelos. Com notebooks gerenciados, integração com ferramentas de monitoramento e governança, suporte a diversos frameworks e APIs para deploy de modelos, o SageMaker simplifica o processo de colocar modelos sofisticados em produção.

  • Notebooks gerenciados para preparação de dados e experimentação
  • Integração com ferramentas de monitoramento e governança
  • Suporte extensivo para frameworks como TensorFlow, PyTorch e scikit-learn
  • Ferramentas para drift de dados e monitoramento de modelo
  • APIs para fazer deploy de modelos como endpoints REST

BigQuery: Potencializando a Análise de Big Data na Nuvem

O BigQuery, data warehouse serverless da Google Cloud, oferece uma solução poderosa para análise de big data. Com armazenamento praticamente ilimitado, performance excepcional, integração fácil com ferramentas de BI e suporte a funções analíticas avançadas, o BigQuery é uma escolha popular para empresas que lidam com volumes massivos de dados. Além disso, a possibilidade de compartilhar datasets públicos e consultas SQL com outros usuários o torna uma ferramenta colaborativa e acessível.

  • Armazenamento praticamente ilimitado para qualquer volume de dados
  • Performance muito alta, retornando resultados em segundos independente do tamanho
  • Integração fácil com ferramentas de BI como Data Studio, Looker e Tableau
  • Possibilidade de compartilhar datasets públicos e consultas SQL com outros usuários
  • Suporte a funções analíticas avançadas como janelas, agregações e machine learning

Azure Machine Learning: Plataforma Completa para Desenvolvimento de Modelos

O Azure Machine Learning, plataforma de machine learning da Microsoft na Azure, oferece uma abordagem completa para o desenvolvimento e deploy de modelos. Com interface visual para preparação de dados, suporte para computação de alto desempenho com GPUs, monitoramento abrangente de experimentos e dados, e registro de modelos e linhagem, o Azure ML atende às necessidades de cientistas de dados e equipes de desenvolvimento.

  • Interface visual para preparação de dados, treinamento e deploy de modelos
  • Suporte para computação de alto desempenho com GPUs
  • Monitoramento abrangente de experimentos e dados
  • Registro de modelos e linhagem

Azure Machine Learning

O Azure ML é uma plataforma robusta para desenvolver e implantar modelos de machine learning na nuvem. Ele oferece integração com ferramentas de BI da Microsoft como Power BI, implementação de modelos com AKS (Kubernetes da Azure) e governança e controle de acesso baseados em função. O Azure ML abstrai a complexidade de infraestrutura, permitindo que cientistas de dados foquem no ciclo de vida de modelos enquanto entregando soluções escaláveis e auditáveis.

  • Integração com ferramentas de BI da Microsoft como Power BI
  • Implementação de modelos com AKS (Kubernetes da Azure)
  • Governança e controle de acesso baseados em função
  • Abstração da complexidade de infraestrutura
  • Foco no ciclo de vida de modelos
  • Entrega de soluções escaláveis e auditáveis

Data Science Open Source

Além das soluções comerciais como SageMaker, BigQuery e Azure ML, a comunidade open source de data science oferece ferramentas maduras que podem ser integradas para criar plataformas MLOps robustas. Projetos populares incluem Kubernetes, JupyterHub, MLflow, DVC, Prefect e Airflow. Empacotando esses projetos com infraestrutura na nuvem, é possível construir plataformas de ML enterprise customizadas para necessidades específicas.

  • Soluções comerciais como SageMaker, BigQuery e Azure ML
  • Ferramentas open source maduras para criar plataformas MLOps
  • Projetos populares como Kubernetes, JupyterHub, MLflow, DVC, Prefect e Airflow
  • Construção de plataformas de ML enterprise customizadas

Conclusão

Esperamos que este guia sirva de base para escalar projetos de data science e entregar mais valor para o negócio.