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

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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