Les 10 millors eines impulsades per IA per a analistes de dades i científics de dades el 2023

Les eines basades en intel·ligència artificial s'han convertit en actius indispensables per als professionals que busquen extreure coneixements significatius de conjunts de dades amplis i complexos. Aquestes eines d'IA permeten als analistes de dades i als científics afrontar reptes complexos, automatitzar els fluxos de treball i optimitzar els processos de presa de decisions. 

Aprofitant algorismes avançats i tècniques d'aprenentatge automàtic, aquestes eines de dades basades en IA permeten als professionals descobrir patrons ocults, fer prediccions precises i generar informació útil. Aquestes eines automatitzen tasques repetitives, racionalitzen processos de modelització i preparació de dades, i permetre als usuaris extreure el màxim valor dels seus conjunts de dades.

Cada eina ofereix un conjunt únic de característiques i funcionalitats adaptades a diferents aspectes del procés d'anàlisi de dades. Des de l'extracció i neteja de dades fins a l'anàlisi exploratòria i modelització predictiva, aquestes eines proporcionen un conjunt d'eines complet per a l'anàlisi de dades d'extrem a extrem. Normalment utilitzen interfícies intuïtives, llenguatges de programació, o fluxos de treball visuals per permetre als usuaris interactuar amb dades, realitzar càlculs complexos i visualitzar resultats de manera eficaç.

Si sou un analista/científic de dades que busqueu l'eina perfecta racionalitzeu el vostre flux de treball, hem compilat una llista de més de 10 eines impulsades per IA que podeu explorar.

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML és una potent eina d'IA que simplifica el procés de creació de models d'aprenentatge automàtic. Agilitza el procés de formació models d’aprenentatge automàtic mitjançant l'automatització de tasques repetitives com l'ajustament d'hiperparàmetres i la selecció de l'arquitectura del model.

També proporciona una interfície gràfica intuïtiva que permet científics de dades per construir i desplegar models sense extensius coneixements de codificació. També s'integra perfectament amb altres eines i serveis de Google Cloud.

Pros:

• Simplifica el desenvolupament de models d'aprenentatge automàtic.
• No es requereixen habilitats de codificació extensives.
• S'integra bé amb Google Cloud Platform.

Contres:

• Flexibilitat limitada per a la personalització avançada del model.
• Els preus poden ser cars per a projectes a gran escala.
• Dependència de l'ecosistema de Google Cloud.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker és una plataforma integral d'aprenentatge automàtic que proporciona als científics de dades capacitats de desenvolupament de models d'extrem a extrem. La seva infraestructura escalable gestiona la càrrega pesada de la formació i el desplegament de models, el que el fa adequat per a projectes a gran escala. 

Sagemaker ofereix una àmplia gamma d'algorismes integrats per a diverses tasques, com ara regressió, classificació i agrupació. També permet als analistes de dades col·laborar i compartir el seu treball sense problemes, millorant la productivitat i l'intercanvi de coneixements dins dels equips.

Pros:

• Infraestructura escalable per a projectes a gran escala.
• Conjunt divers d'algorismes integrats.
• L'entorn col·laboratiu millora el treball en equip.

Contres:

• Corba d'aprenentatge més pronunciada per a principiants.
• La personalització avançada pot requerir habilitats de codificació.
• Consideracions de costos per a un ús i emmagatzematge extensius.

IBM Watson Studio

IBM Watson Studio permet als científics de dades, desenvolupadors i analistes crear, desplegar i gestionar models d'IA alhora que optimitzen els processos de presa de decisions. Disponible a IBM Cloud Pak® for Data, la plataforma permet als equips col·laborar sense problemes, automatitza els cicles de vida de la IA i accelera el temps de valoració mitjançant la seva arquitectura oberta multinúvol.

Amb IBM Watson Studio, els usuaris poden aprofitar una sèrie de marcs de codi obert com PyTorch, TensorFlow i scikit-learn, juntament amb les eines d'ecosistema pròpies d'IBM per a la ciència de dades visuals i basades en codi. La plataforma admet entorns populars com ara quaderns Jupyter, JupyterLab i interfícies de línia d'ordres (CLI), cosa que permet als usuaris treballar de manera eficient en idiomes com Python, R i Scala. 

Pros:

• Ofereix una àmplia gamma d'eines i capacitats per a científics de dades, desenvolupadors i analistes
• Facilita la col·laboració i l'automatització.
• Es pot integrar perfectament amb altres serveis i eines d'IBM Cloud.

Contres:

• La corba d'aprenentatge pot ser pronunciada per als principiants.
• Les funcions avançades i les capacitats a nivell empresarial poden requerir una subscripció de pagament.
• Flexibilitat limitada per als usuaris que prefereixen treballar amb eines i tecnologies que no siguin IBM o de codi obert.

Alteryx

Alteryx és una potent eina d'anàlisi de dades i d'automatització del flux de treball dissenyada per dotar els analistes de dades amb una àmplia gamma de capacitats. L'eina permet als analistes de dades combinar i netejar fàcilment diversos conjunts de dades de diverses fonts, cosa que els permet crear conjunts de dades analítiques complets i fiables.

També ofereix una varietat d'eines d'anàlisi avançades, com ara l'anàlisi estadística, el modelatge predictiu i l'anàlisi espacial, que permeten als analistes descobrir patrons, tendències i fer prediccions basades en dades.

Pros:

• Capacitats integrals de combinació i preparació de dades.
• Eines analítiques avançades per a l'anàlisi i modelització en profunditat.
• Automatització del flux de treball redueix l'esforç manual i augmenta l'eficiència.

Contres:

• Corba d'aprenentatge més pronunciada per a principiants a causa de la complexitat de l'eina.
• Les funcions avançades i la personalització poden requerir formació addicional.
• Els preus poden ser cars per a equips o organitzacions més petites.

Altair RapidMiner

Altair RapidMiner és una plataforma de ciència de dades centrada en l'empresa que permet a les organitzacions analitzar la influència combinada dels seus empleats, experiència i dades. La plataforma està dissenyada per donar suport a nombrosos usuaris d'anàlisi durant tot el cicle de vida de la IA. El setembre de 2022, Altair Engineering va adquirir RapidMiner  

Combina la preparació de dades, l'aprenentatge automàtic i l'anàlisi predictiva en una única plataforma i ofereix una interfície visual que permet als analistes de dades crear fluxos de treball de dades complexos mitjançant un mecanisme senzill d'arrossegar i deixar anar. L'eina automatitza el procés d'aprenentatge automàtic, inclosa la selecció de funcions, model de formació, i avaluació, simplificant el pipeline analític. També hi ha una àmplia biblioteca d'operadors, que permet als analistes realitzar tasques d'anàlisi i manipulació de dades diverses.

Pros:

• Interfície d'arrossegar i deixar anar intuïtiva.
• L'aprenentatge automàtic automatitzat agilitza el procés.
• Àmplia varietat d'operadors per a una anàlisi flexible de dades.

Contres:

• Opcions de personalització limitades per a usuaris avançats.
• Corba d'aprenentatge més pronunciada per a fluxos de treball complexos.
• Algunes funcions poden requerir una llicència addicional.

Dades brillants

Dades brillants permet als analistes de dades recopilar i analitzar grans quantitats de dades web mitjançant una xarxa de servidor intermediari global. Tota la recollida de dades a la plataforma s'aconsegueix mitjançant els seus algorismes basats en IA i ML.

La plataforma garanteix dades d'alta qualitat oferint processos integrals de verificació i validació de dades, alhora que garanteix el compliment de la normativa de privadesa de dades. Amb atributs i metadades addicionals, Bright Data permet als analistes enriquir els seus conjunts de dades, millorant la profunditat i la qualitat de les seves anàlisis.

Pros:

• Àmplies capacitats de recollida de dades web.
• Dades d'alta qualitat i compatibles.
• Enriquiment de dades per a una anàlisi més profunda.

Contres:

• Els preus poden ser prohibitius per a projectes a petita escala.
• Corba d'aprenentatge pronunciada per a principiants.
• La dependència de les fonts de dades web pot tenir limitacions en determinades indústries.

Gretel.ai

Gretel proporciona una plataforma que utilitza tècniques d'aprenentatge automàtic per generar dades sintètiques que imiten conjuntaments de dades reals. Aprofita tècniques avançades d'aprenentatge automàtic per crear dades sintètiques que reflecteixin de prop els conjunts de dades del món real. Aquestes dades sintètiques mostren propietats i patrons estadístics similars, cosa que permet a les organitzacions realitzar anàlisis i formació de models sòlides sense accedir a informació confidencial o privada.

La plataforma prioritza la privadesa i la seguretat de les dades eliminant la necessitat de treballar directament amb dades sensibles. Mitjançant l'ús de dades sintètiques, les organitzacions poden salvaguardar la informació confidencial alhora que obtenen coneixements valuosos i desenvolupen models d'aprenentatge automàtic efectius.

Pros:

• Generació de dades sintètiques per a la protecció de la privadesa.
• Tècniques de millora de la privadesa per a anàlisis segures.
• Capacitats d'etiquetatge i transformació de dades.

Contres:

• Les dades sintètiques poden no representar perfectament la complexitat de les dades reals.
• Limitat a casos d'ús centrats en la privadesa.
• La personalització avançada pot requerir experiència addicional.

Majoritàriament AI

Fundada el 2017 per tres científics de dades, Majoritàriament AI aprofita les tècniques d'aprenentatge automàtic per generar dades sintètiques realistes i que preservin la privadesa amb diversos propòsits analítics. Assegura la confidencialitat de les dades sensibles tot conservant les propietats estadístiques clau, permetent als analistes treballar amb dades tot complint les normatives de privadesa.

La plataforma ofereix dades sintètiques compartibles generades per IA, que permeten una col·laboració eficient i l'intercanvi de dades entre organitzacions. Els usuaris també poden col·laborar en diversos tipus de dades seqüencials i temporals sensibles, com ara perfils de clients, viatges de pacients i transaccions financeres. MostlyAI també ofereix la flexibilitat de define parts específiques de les seves bases de dades per a la síntesi, millorant encara més les opcions de personalització.

Pros:

• Generació realista de dades sintètiques.
• Capacitats d'anonimització i preservació de la privadesa.
• Avaluació de la utilitat de les dades per a una anàlisi fiable.

Contres:

• Limitat als casos d'ús de generació de dades sintètiques.
• La personalització avançada pot requerir experiència tècnica.
• Potencials reptes per capturar relacions complexes dins de les dades.

Tònic AI

Tònic AI oferint una imitació de dades basada en IA per generar dades sintetitzades. Les dades sintetitzades són dades generades artificialment que es creen mitjançant algorismes. Sovint s'utilitza per complementar o substituir dades del món real, que poden ser costoses, consumir temps o difícils d'obtenir.

La plataforma ofereix desidentificació, síntesi i subconfiguració, cosa que permet als usuaris barrejar i combinar aquests mètodes segons les seves necessitats específiques de dades. Aquesta versatilitat garanteix que les seves dades es gestionen de manera adequada i segura en diversos escenaris. A més, la funcionalitat de subconfiguració de Tonic AI permet als usuaris extreure subconjunts específics de les seves dades per a una anàlisi específica, assegurant que només s'utilitza la informació necessària alhora que es minimitza el risc.

Pros:

• Tècniques efectives d'anonimització de dades.
• Transformacions basades en regles per al compliment.
• Capacitats de col·laboració i control de versions.

Contres:

• Limitat a les tasques d'anonimat i transformació de dades.
• La personalització avançada pot requerir habilitats de codificació.
• Algunes funcions poden requerir una llicència addicional.

KNIME

KNIME, també conegut com el Miner d'Informació de Konstanz, és una plataforma robusta d'anàlisi, informes i integració de dades que és gratuïta i de codi obert. Ofereix una àmplia gamma de funcionalitats per a l'aprenentatge automàtic i la mineria de dades, la qual cosa la converteix en una eina versàtil per a l'anàlisi de dades. La força de KNIME rau en el seu enfocament modular de canalització de dades, que permet als usuaris integrar perfectament diversos components i aprofitar el concepte "Blocs de construcció de l'anàlisi".

En adoptar la plataforma KNIME, els usuaris poden construir canalitzacions de dades complexes muntant i connectant diferents blocs de construcció adaptats a les seves necessitats específiques. Aquests blocs de construcció abasten una àmplia gamma de capacitats, com ara el preprocessament de dades, l'enginyeria de funcions, l'anàlisi estadística, la visualització i l'aprenentatge automàtic. La naturalesa modular i flexible de KNIME permet als usuaris dissenyar i executar fluxos de treball analítics d'extrem a extrem, tot dins d'una interfície unificada i intuïtiva.

Pros:

• Plataforma versàtil i modular per a l'anàlisi de dades, informes i integració.
• Ofereix una àmplia gamma de blocs de construcció i components per a l'aprenentatge automàtic i la mineria de dades.
• Gratuït i de codi obert.

Contres:

• Corba d'aprenentatge més pronunciada per a principiants.
• Escalabilitat limitada per a projectes a gran escala o a nivell empresarial.
• Requereix una certa competència tècnica.

DataRobot

DataRobot automatitza el procés d'extrem a extrem de creació de models d'aprenentatge automàtic, inclòs el preprocessament de dades, la selecció de funcions i la selecció de models. Proporciona informació sobre el procés de presa de decisions dels models d'aprenentatge automàtic, permetent als analistes comprendre i explicar les prediccions del model. També ofereix funcionalitats per desplegar i supervisar models, garantint una avaluació i millora contínua del rendiment.

Pros:

• Aprenentatge automàtic automatitzat per al desenvolupament de models racionalitzat.
• Explicabilitat i transparència del model per a prediccions fiables.
• Capacitats de desplegament i monitorització de models.

Contres:

• La personalització avançada pot requerir habilitats de codificació.
• Corba d'aprenentatge més pronunciada per a principiants.
• Els preus poden ser cars per a projectes a gran escala.

Full de comparació d'eines impulsades per IA per a analistes/científics de dades

Eina d'IA	Característiques	preu	pros	Contres
Google Cloud AutoML	Models d'aprenentatge automàtic personalitzats	Paga a mesura que vagis	– Simplifica el desenvolupament de models d'aprenentatge automàtic. - No es requereixen habilitats de codificació extensives. - S'integra bé amb Google Cloud Platform.	– Flexibilitat limitada per a la personalització avançada del model. – Els preus poden ser cars per a projectes a gran escala. – Dependència de l'ecosistema de Google Cloud.
Amazon SageMaker	Plataforma d'aprenentatge automàtic d'extrem a extrem	Ús escalonat	– Infraestructura escalable per a projectes a gran escala. - Conjunt divers d'algorismes integrats. - L'entorn col·laboratiu millora el treball en equip.	- Corba d'aprenentatge més pronunciada per a principiants. – La personalització avançada pot requerir habilitats de codificació. – Consideracions de costos per a un ús i emmagatzematge extensius.
IBM Watson Studio	Creació, implementació i gestió de models d'IA	Lite: Gratuït Professional: 1.02 USD/Unitat de capacitat-hora	– Ofereix una àmplia gamma d'eines i capacitats per a científics de dades, desenvolupadors i analistes – Facilita la col·laboració i l'automatització. – Es pot integrar perfectament amb altres serveis i eines d'IBM Cloud.	- La corba d'aprenentatge pot ser pronunciada per als principiants. – Les funcions avançades i les capacitats a nivell empresarial poden requerir una subscripció de pagament. – Flexibilitat limitada per als usuaris que prefereixen treballar amb eines i tecnologies que no siguin IBM o de codi obert.
Alteryx	Combinació de dades, anàlisi avançada i modelatge predictiu	Designer Cloud: a partir de 4,950 dòlars Escriptori de disseny: 5,195 dòlars	– Capacitats integrals de combinació i preparació de dades. – Eines analítiques avançades per a l'anàlisi i modelització en profunditat. – L'automatització del flux de treball redueix l'esforç manual i augmenta l'eficiència.	– Corba d'aprenentatge més pronunciada per a principiants a causa de la complexitat de l'eina. – Les funcions avançades i la personalització poden requerir formació addicional. -Els preus poden ser cars per a equips o organitzacions més petites.
RapidMiner	Plataforma de ciència de dades per a l'anàlisi empresarial	Disponible a petició	- Interfície d'arrossegar i deixar anar intuïtiva. – L'aprenentatge automàtic automatitzat agilitza el procés. – Àmplia varietat d'operadors per a l'anàlisi de dades flexible.	– Opcions de personalització limitades per a usuaris avançats. - Corba d'aprenentatge més pronunciada per a fluxos de treball complexos. – Algunes funcions poden requerir una llicència addicional.
Dades brillants	Recollida i anàlisi de dades web	Pagueu segons aneu: 15 $/gb Creixement: $500 Negoci: 1,000 dòlars Empresa: a petició	– Àmplies capacitats de recollida de dades web. - Dades d'alta qualitat i compatibles. – Enriquiment de dades per a una anàlisi més profunda.	– Els preus poden ser prohibitius per a projectes a petita escala. - Corba d'aprenentatge pronunciada per a principiants. – La dependència de les fonts de dades web pot tenir limitacions en determinades indústries.
Gretel.ai	Plataforma per a la creació de dades sintètiques	Individual: 2.00 dòlars / crèdit Equip: 295 $ /mes + 2.20 $ / crèdit Empresa: personalitzada	– Generació de dades sintètiques per a la protecció de la privadesa. – Tècniques de millora de la privadesa per a anàlisis segures. – Capacitats d'etiquetatge i transformació de dades.	– Les dades sintètiques poden no representar perfectament les complexitats de les dades reals. – Limitat a casos d'ús centrats en la privadesa. – La personalització avançada pot requerir experiència addicional.
Majoritàriament AI	Dades sintètiques generades per IA compartibles	Gratuït Equip: 3 $/crèdit Empresa: 5 $/crèdit	– Generació realista de dades sintètiques. – Capacitats d'anonimització i preservació de la privadesa. – Avaluació de la utilitat de les dades per a una anàlisi fiable.	– Limitat a casos d'ús de generació de dades sintètiques. – La personalització avançada pot requerir coneixements tècnics. – Potencials reptes per capturar relacions complexes dins de les dades.
Tònic AI	Anonimat i transformació de dades	Bàsic: prova gratuïta Professional i empresarial: personalitzat	– Tècniques efectives d'anonimització de dades. – Transformació basada en normes per al compliment. – Capacitats de col·laboració i control de versions.	– Limitat a tasques d'anonimització i transformació de dades. La personalització avançada pot requerir habilitats de codificació. – Algunes funcions poden requerir una llicència addicional.-
KNIME	Plataforma d'anàlisi i integració de dades de codi obert	Nivells gratuïts i de pagament	– Plataforma versàtil i modular per a l'anàlisi de dades, informes i integració. – Ofereix una àmplia gamma de blocs de construcció i components per a l'aprenentatge automàtic i la mineria de dades. - Gratuït i de codi obert.	- Corba d'aprenentatge més pronunciada per a principiants. – Escalabilitat limitada per a projectes a gran escala o a nivell empresarial. - Requereix una certa competència tècnica.
DataRobot	Plataforma automatitzada d'aprenentatge automàtic	Preus personalitzats	– Aprenentatge automàtic automatitzat per al desenvolupament de models racionalitzat. – Explicabilitat i transparència del model per a prediccions fiables. – Capacitats de desplegament i monitorització de models.	– La personalització avançada pot requerir habilitats de codificació. - Corba d'aprenentatge més pronunciada per a principiants. – Els preus poden ser cars per a projectes a gran escala.

Preguntes freqüents

Normalment ofereixen una varietat de funcions. Aquests inclouen capacitats de preprocessament i neteja de dades per gestionar conjunts de dades desordenats, anàlisis estadístiques avançades per a la prova d'hipòtesis i modelització de regressió, algorismes d'aprenentatge automàtic per a tasques de modelatge predictiu i classificació, i eines de visualització de dades per crear gràfics i gràfics informatius. A més, moltes eines d'IA ofereixen funcions d'automatització per agilitzar les tasques repetitives i permetre un processament de dades eficient.

Les eines d'IA són assistents potents per als analistes de dades, però no poden substituir el pensament crític i l'experiència analistes humans. Tot i que les eines d'IA poden automatitzar determinades tasques i realitzar anàlisis complexes, encara és essencial que els analistes de dades interpretar els resultats, validar hipòtesis i prendre decisions informades basant-se en el coneixement i l'experiència del seu domini. La col·laboració entre analistes de dades i eines d'IA condueix a resultats més precisos i perspicaces.

Les eines d'IA dissenyades per a l'anàlisi de dades solen prioritzar la privadesa i la seguretat de les dades. Sovint proporcionen mecanismes de xifratge per protegir les dades sensibles durant l'emmagatzematge i la transmissió. A més, les eines d'IA de bona reputació s'adhereixen a les regulacions de privadesa, com ara el GDPR, i implementen controls d'accés estrictes per garantir que només les persones autoritzades puguin accedir i manipular les dades. És crucial que els analistes de dades triïn eines d'IA de proveïdors de confiança i avaluïn les seves mesures de seguretat abans d'utilitzar-les.

Tot i que les eines d'IA tenen nombrosos avantatges, sí que tenen limitacions. Una limitació és la confiança en la qualitat dades de formació. Si les dades d'entrenament són esbiaixades o insuficients, poden afectar la precisió i la fiabilitat de les sortides de l'eina. Una altra limitació és la necessitat d'un seguiment i validació continus. Els analistes de dades han de verificar els resultats generats per les eines d'IA i assegurar-se que s'alineen amb la seva experiència de domini. A més, algunes eines d'IA poden requerir recursos computacionals substancials, limitant la seva escalabilitat per a conjunts de dades més grans o organitzacions amb capacitats informàtiques limitades.

Els analistes de dades poden mitigar els riscos adoptant un enfocament prudent i crític quan s'utilitzen eines d'IA. És crucial comprendre a fons els algorismes de l'eina i els supòsits subjacents. Els analistes de dades haurien de validar els resultats comparant-los amb les seves pròpies anàlisis i coneixements del domini. També és important supervisar i auditar regularment el rendiment de l'eina per identificar qualsevol biaix o inconsistència. A més, és necessari mantenir el coneixement actualitzat sobre les normatives de privadesa de dades i els estàndards de compliment per garantir un tractament adequat de la informació sensible.

Conclusió

Tot i que aquestes eines impulsades per IA ofereixen un valor immens, és essencial tenir en compte determinats factors quan les utilitzeu. En primer lloc, entendre les limitacions i els supòsits dels algorismes subjacents és crucial per garantir resultats precisos i fiables. En segon lloc, s'ha de prioritzar la privadesa i la seguretat de les dades, especialment quan es treballa amb informació sensible o confidencial. També és important avaluar l'escalabilitat, les capacitats d'integració i les implicacions de costos associades a cada eina per alinear-les amb els requisits específics del projecte.

Llegir més:

• Els 10 millors creadors de llocs web d'IA per al 2023
• Una guia per a principiants de la cadena BNB: l'evolució de la cadena intel·ligent de Binance (2023)
• Analista d'IA: el vostre substitut d'Excel amigable amb la mandra