Plataformas de Ciência de Dados: AWS vs IBM Cloud

Descubra as principais vantagens das plataformas de ciência de dados e aprenda como explorar as ferramentas da AWS e IBM Cloud para desenvolver soluções analíticas avançadas.

Plataformas de Ciência de Dados (DSML)

Plataformas de ciência de dados, também conhecidas como plataformas de machine learning, são conjuntos integrados de serviços e ferramentas criados especificamente para apoiar o trabalho de cientistas de dados. Elas englobam funcionalidades que vão desde a preparação e ingestão de dados, passando pela modelagem e treinamento de algoritmos, até o deploy de modelos em produção.

• Integração perfeita entre os serviços, facilitando o fluxo de desenvolvimento
• Escalabilidade dos recursos computacionais de acordo com a necessidade
• Alta disponibilidade, backups e monitoramento de jobs para aplicações críticas
• Segurança para armazenamento e processamento de dados sensíveis
• Custo otimizado com uso sob demanda dos recursos computacionais

AWS para Ciência de Dados

A Amazon Web Services (AWS) oferece uma ampla gama de serviços para suportar pipelines analíticos dos mais diversos portes. A peça central da estratégia de data science da AWS é o SageMaker, um serviço fully managed que abrange todas as etapas de construção de modelos de machine learning.

• Ampla gama de serviços para suportar pipelines analíticos
• SageMaker como serviço fully managed para construção de modelos de machine learning

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Conta na AWS

Para usar os serviços da AWS, precisamos criar uma conta. Acesse http://aws.amazon.com e clique em ‘Criar uma Conta AWS Gratuita’. Informe dados pessoais como nome, e-mail, telefone, país, etc. Para ativar a conta, será necessário inserir o número de um cartão de crédito.

• Procedimento para criar uma conta na AWS
• Informações necessárias para criar a conta

Serviços de Data Engineering

Antes de partir para o machine learning, é crucial realizar tarefas de preparação de dados. A AWS oferece uma variedade de serviços que podem facilitar esse processo:

• S3: Excelente opção para armazenamento de dados brutos e modelos, proporcionando escalabilidade e segurança.
• Glue: Serviço serverless para descoberta, limpeza e catalogação de dados, tornando a preparação de dados mais eficiente.
• Athena: Permite consultar dados no S3 utilizando SQL padrão, facilitando a análise e recuperação de informações.
• EMR: Cluster gerenciado Hadoop para processamento massivamente paralelo, ideal para lidar com grandes volumes de dados.
• Redshift: Data warehouse na nuvem para análises de negócios, oferecendo insights valiosos a partir dos dados armazenados.
• Combinação de serviços: Os serviços mencionados podem ser combinados para criar pipelines sofisticados de extração, transformação e carregamento de dados (ETL), otimizando o processo de preparação de dados.

Exploratory Data Analysis

Antes de avançar para o treinamento de modelos, é essencial realizar uma análise aprofundada dos dados. Neste contexto, algumas ferramentas podem ser empregadas:

• Quicksight: Ferramenta de business intelligence e data visualization, que permite a criação de painéis e visualizações interativas para explorar dados.
• SageMaker Data Wrangler: Interface visual para preparação de dados, feature engineering e visualização de dados, facilitando a identificação de problemas nos dados e obtenção de insights valiosos.

Modelagem e Deploy com SageMaker

O SageMaker é um dos principais serviços da AWS para machine learning, oferecendo recursos abrangentes para preparação, treinamento, deploy e monitoramento de modelos. O fluxo de trabalho típico no SageMaker envolve as seguintes etapas:

• Upload de dados de treino e teste para o S3.
• Processamento e feature engineering dos dados conforme necessário.
• Treinamento de modelos utilizando algoritmos integrados ou personalizados.
• Ajuste de hiperparâmetros para melhorar a acurácia dos modelos.
• Criação de endpoints para servir predições em tempo real.
• Monitoramento e logging do desempenho dos modelos.

Ecossistema da AWS para Machine Learning

Além do SageMaker, a AWS oferece um ecossistema robusto de serviços que podem enriquecer soluções de machine learning, tais como:

• Rekognition: Serviço de visão computacional.
• Transcribe: Ferramenta para conversão de fala em texto.
• Comprehend: Serviço de processamento de linguagem natural.
• Forecast: Oferece previsões de séries temporais.
• Personalize: Auxilia na geração de recomendações personalizadas.

IBM Cloud para Ciência de Dados

A IBM Cloud é uma importante provedora de serviços de nuvem que tem investido significativamente em soluções para inteligência artificial e ciência de dados, destacando-se o Watson Studio:

• Watson Studio: Comparável ao SageMaker da AWS, o Watson Studio é a peça central de machine learning da IBM Cloud, oferecendo recursos avançados para preparação, treinamento e deploy de modelos.

Conta Gratuita na IBM Cloud

A IBM Cloud oferece uma conta gratuita para novos usuários, permitindo acesso a uma variedade de serviços e recursos. Para criar uma conta, basta acessar o site http://cloud.ibm.com e clicar em ‘Criar uma conta’, preenchendo o formulário solicitado. Ao se cadastrar, é necessário inserir os dados de um cartão de crédito, porém não há cobranças a menos que os limites da conta gratuita sejam excedidos.

• Acesso a uma variedade de serviços e recursos
• Cadastro simples e rápido
• Necessidade de inserir dados de cartão de crédito, sem cobranças enquanto dentro dos limites da conta gratuita

Serviços de Data Engineering na IBM Cloud

Além da conta gratuita, a IBM Cloud oferece uma gama de serviços para data engineering, incluindo armazenamento, processamento e análise de dados. Alguns desses serviços incluem o Cloud Object Storage, equivalente ao S3 da AWS, o Cloudant, um banco de dados NoSQL gerenciado, o Apache Spark, uma plataforma para processamento distribuído em larga escala, e o Db2 Warehouse, um data warehouse na nuvem com capacidade de petabytes de dados. Esses componentes podem ser utilizados para construir pipelines de ETL robustos e escaláveis.

• Armazenamento, processamento e análise de dados
• Serviços como Cloud Object Storage, Cloudant, Apache Spark e Db2 Warehouse
• Possibilidade de construir pipelines de ETL robustos e escaláveis

Exploratory Data Analysis na IBM Cloud

Para análise exploratória de dados, a IBM Cloud oferece opções como o Watson Studio, uma interface visual para preparação de dados, visualização, modelagem e deploy de machine learning, e o Cognos Analytics, uma ferramenta de business intelligence para relatórios e painéis analíticos. Essas ferramentas são essenciais para compreender melhor os dados antes de iniciar a modelagem de machine learning.

• Opções para análise exploratória de dados
• Ferramentas como Watson Studio e Cognos Analytics
• Preparação de dados, visualização, modelagem e deploy de machine learning

Modelagem e Deploy com Watson Studio

O Watson Studio, uma plataforma unificada de machine learning na IBM Cloud, oferece recursos para ingestão de dados em storage da IBM Cloud, limpeza, pré-processamento e feature engineering, experimentos de machine learning com algoritmos integrados ou customizados, ajuste de hiperparâmetros e avaliação de desempenho dos modelos, e deploy dos melhores modelos em tempo real via Cloud Functions ou Cloud Foundry. Esta plataforma foi projetada para acelerar projetos de inteligência artificial e machine learning na nuvem.

• Plataforma unificada de machine learning
• Recursos para ingestão, limpeza, pré-processamento, experimentos, ajuste de hiperparâmetros e deploy de modelos
• Aceleração de projetos de inteligência artificial e machine learning

Conclusão

Tire proveito das poderosas plataformas AWS e IBM Cloud para impulsionar seus projetos de ciência de dados e machine learning, explorando desde a ingestão de dados até o deploy de modelos em produção.