As 10+ melhores ferramentas de IA para analistas e cientistas de dados em 2023

As ferramentas baseadas em IA tornaram-se ativos indispensáveis ​​para profissionais que buscam extrair insights significativos de conjuntos de dados vastos e complexos. Essas ferramentas de IA permitem que analistas de dados e cientistas enfrentem desafios complexos, automatizem fluxos de trabalho e otimizem os processos de tomada de decisão. 

Ao alavancar algoritmos avançados e técnicas de aprendizado de máquina, essas ferramentas de dados alimentadas por IA permitem que os profissionais descubram padrões ocultos, façam previsões precisas e gerem insights acionáveis. Essas ferramentas automatizam tarefas repetitivas, agilizam processos de preparação e modelagem de dados, e capacitar os usuários a extrair o valor máximo de seus conjuntos de dados.

Cada ferramenta oferece um conjunto exclusivo de recursos e funcionalidades adaptados a diferentes aspectos do processo de análise de dados. Da extração e limpeza de dados à análise exploratória e modelagem preditiva, essas ferramentas fornecem um kit de ferramentas abrangente para análise de dados de ponta a ponta. Eles normalmente utilizam interfaces intuitivas, linguagens de programação, ou fluxos de trabalho visuais para permitir que os usuários interajam com os dados, executem cálculos complexos e visualizem os resultados com eficiência.

Se você é um cientista/analista de dados procurando a ferramenta perfeita para simplifique o seu fluxo de trabalho, compilamos uma lista de mais de 10 ferramentas baseadas em IA que você pode explorar.

AutoML do Google Cloud

AutoML do Google Cloud é uma poderosa ferramenta de IA que simplifica o processo de construção de modelos de aprendizado de máquina. Agiliza o processo de treinamento modelos de aprendizado de máquina automatizando tarefas repetitivas, como ajuste de hiperparâmetros e seleção de arquitetura de modelo.

Ele também fornece uma interface gráfica intuitiva, permitindo cientistas de dados para construir e implantar modelos sem extensa conhecimento de codificação. Ele também se integra perfeitamente a outras ferramentas e serviços do Google Cloud.

Prós:

• Simplifica o desenvolvimento do modelo de aprendizado de máquina.
• Não são necessárias habilidades extensas de codificação.
• Integra-se bem com o Google Cloud Platform.

Contras:

• Flexibilidade limitada para personalização avançada do modelo.
• O preço pode ser caro para projetos de grande escala.
• Dependência do ecossistema do Google Cloud.

Amazon Sage Maker

Amazon Sage Maker é uma plataforma abrangente de aprendizado de máquina que fornece aos cientistas de dados recursos de desenvolvimento de modelo de ponta a ponta. Sua infraestrutura escalável lida com o trabalho pesado de treinamento e implantação de modelos, tornando-a adequada para projetos de grande escala. 

O Sagemaker oferece uma ampla variedade de algoritmos integrados para várias tarefas, como regressão, classificação e agrupamento. Ele também permite que os analistas de dados colaborem e compartilhem seu trabalho sem problemas, aumentando a produtividade e o compartilhamento de conhecimento entre as equipes.

Prós:

• Infraestrutura escalável para projetos de grande escala.
• Conjunto diversificado de algoritmos integrados.
• O ambiente colaborativo melhora o trabalho em equipe.

Contras:

• Curva de aprendizado mais acentuada para iniciantes.
• A personalização avançada pode exigir habilidades de codificação.
• Considerações de custo para uso e armazenamento extensivos.

IBM Watson Estúdio

IBM Watson Estúdio capacita cientistas de dados, desenvolvedores e analistas a criar, implantar e gerenciar modelos de IA enquanto otimiza os processos de tomada de decisão. Disponível no IBM Cloud Pak® for Data, a plataforma permite que as equipes colaborem perfeitamente, automatize os ciclos de vida da IA ​​e acelere o tempo de valorização por meio de sua arquitetura multicloud aberta.

Com o IBM Watson Studio, os usuários podem aproveitar uma variedade de estruturas de software livre como PyTorch, TensorFlow e scikit-learn, juntamente com as próprias ferramentas de ecossistema da IBM para ciência de dados visual e baseada em código. A plataforma oferece suporte a ambientes populares, como notebooks Jupyter, JupyterLab e interfaces de linha de comando (CLIs), permitindo que os usuários trabalhem com eficiência em linguagens como Python, R e Scala. 

Prós:

• Oferece uma ampla variedade de ferramentas e recursos para cientistas de dados, desenvolvedores e analistas
• Facilita a colaboração e automação.
• Pode ser perfeitamente integrado com outros serviços e ferramentas do IBM Cloud.

Contras:

• A curva de aprendizado pode ser íngreme para iniciantes.
• Recursos avançados e recursos de nível empresarial podem exigir uma assinatura paga.
• Flexibilidade limitada para usuários que preferem trabalhar com ferramentas e tecnologias não IBM ou de software livre.

Alteryx

Alteryx é uma poderosa ferramenta de análise de dados e automação de fluxo de trabalho projetada para capacitar os analistas de dados com uma ampla gama de recursos. A ferramenta permite que os analistas de dados combinem e limpem facilmente diversos conjuntos de dados de várias fontes, permitindo que criem conjuntos de dados analíticos abrangentes e confiáveis.

Ele também fornece uma variedade de ferramentas analíticas avançadas, incluindo análise estatística, modelagem preditiva e análise espacial, permitindo que os analistas descubram padrões, tendências e façam previsões baseadas em dados.

Prós:

• Recursos abrangentes de combinação e preparação de dados.
• Ferramentas analíticas avançadas para análise e modelagem aprofundadas.
• Automação reduz o esforço manual e aumenta a eficiência.

Contras:

• Curva de aprendizado mais acentuada para iniciantes devido à complexidade da ferramenta.
• Recursos avançados e personalização podem exigir treinamento adicional.
• O preço pode ser caro para equipes ou organizações menores.

Altair Rapid Miner

Altair Rapid Miner é uma plataforma de ciência de dados focada na empresa que permite que as organizações analisem a influência combinada de seus funcionários, experiência e dados. A plataforma foi projetada para oferecer suporte a vários usuários analíticos durante todo o ciclo de vida da IA. Em setembro de 2022, a RapidMiner foi adquirida pela Altair Engineering  

Ele combina preparação de dados, aprendizado de máquina e análise preditiva em uma única plataforma e oferece uma interface visual que permite aos analistas de dados criar fluxos de trabalho de dados complexos por meio de um mecanismo simples de arrastar e soltar. A ferramenta automatiza o processo de aprendizado de máquina, incluindo seleção de recursos, treinamento de modelo, e avaliação, simplificando o pipeline analítico. Há também uma extensa biblioteca de operadores, permitindo que os analistas executem diversas tarefas de análise e manipulação de dados.

Prós:

• Interface intuitiva de arrastar e soltar.
• O aprendizado de máquina automatizado agiliza o processo.
• Grande variedade de operadores para análise de dados flexível.

Contras:

• Opções de personalização limitadas para usuários avançados.
• Curva de aprendizado mais acentuada para fluxos de trabalho complexos.
• Certos recursos podem exigir licenciamento adicional.

Dados brilhantes

Dados brilhantes permite que os analistas de dados coletem e analisem grandes quantidades de dados da web por meio de uma rede proxy global. Toda a coleta de dados na plataforma é realizada usando seus algoritmos baseados em IA e ML.

A plataforma garante dados de alta qualidade, oferecendo processos abrangentes de verificação e validação de dados, além de garantir a conformidade com os regulamentos de privacidade de dados. Com atributos e metadados adicionais, o Bright Data permite que os analistas enriqueçam seus conjuntos de dados, aprimorando a profundidade e a qualidade de suas análises.

Prós:

• Extensos recursos de coleta de dados da web.
• Dados de alta qualidade e compatíveis.
• Enriquecimento de dados para análises mais profundas.

Contras:

• O preço pode ser proibitivo para projetos de pequena escala.
• Curva de aprendizado íngreme para iniciantes.
• A dependência de fontes de dados da Web pode ter limitações em determinados setores.

Gretel.ai

Gretel fornece uma plataforma que usa técnicas de aprendizado de máquina para gerar dados sintéticos que imitam conjuntos de dados reais. Ele aproveita técnicas avançadas de aprendizado de máquina para criar dados sintéticos que espelham de perto os conjuntos de dados do mundo real. Esses dados sintéticos exibem propriedades e padrões estatísticos semelhantes, permitindo que as organizações realizem treinamento e análise robustos de modelos sem acessar informações confidenciais ou privadas.

A plataforma prioriza a privacidade e a segurança dos dados, eliminando a necessidade de trabalhar diretamente com dados confidenciais. Ao utilizar dados sintéticos, as organizações podem proteger informações confidenciais enquanto obtêm informações valiosas e desenvolvem modelos eficazes de aprendizado de máquina.

Prós:

• Geração de dados sintéticos para proteção da privacidade.
• Técnicas de aprimoramento de privacidade para análises seguras.
• Capacidades de rotulagem e transformação de dados.

Contras:

• Os dados sintéticos podem não representar perfeitamente as complexidades dos dados reais.
• Limitado a casos de uso com foco na privacidade.
• A personalização avançada pode exigir experiência adicional.

Principalmente IA

Fundada em 2017 por três cientistas de dados, Principalmente IA utiliza técnicas de aprendizado de máquina para gerar dados sintéticos realistas e que preservam a privacidade para vários fins analíticos. Ele garante a confidencialidade dos dados confidenciais, mantendo as principais propriedades estatísticas, permitindo que os analistas trabalhem com dados em conformidade com os regulamentos de privacidade.

A plataforma oferece dados sintéticos gerados por IA compartilháveis, permitindo colaboração eficiente e compartilhamento de dados entre organizações. Os usuários também podem colaborar em vários tipos de dados sequenciais e temporais confidenciais, como perfis de clientes, jornadas de pacientes e transações financeiras. MostlyAI também oferece a flexibilidade para define partes específicas de seus bancos de dados para síntese, aprimorando ainda mais as opções de personalização.

Prós:

• Geração de dados sintéticos realistas.
• Recursos de anonimização e preservação da privacidade.
• Avaliação de utilidade de dados para análise confiável.

Contras:

• Limitado a casos de uso de geração de dados sintéticos.
• A personalização avançada pode exigir conhecimento técnico.
• Desafios potenciais na captura de relacionamentos complexos nos dados.

IA Tônica

IA Tônica oferecendo imitação de dados com IA para gerar dados sintetizados. Dados sintetizados são dados gerados artificialmente usando algoritmos. Geralmente é usado para complementar ou substituir dados do mundo real, que podem ser caros, demorados ou difíceis de obter.

A plataforma oferece desidentificação, síntese e subconjunto, permitindo que os usuários misturem e combinem esses métodos de acordo com suas necessidades específicas de dados. Essa versatilidade garante que seus dados sejam tratados de forma adequada e segura em vários cenários. Além disso, a funcionalidade de subconjunto do Tonic AI permite que os usuários extraiam subconjuntos específicos de seus dados para análise direcionada, garantindo que apenas as informações necessárias sejam usadas, minimizando os riscos.

Prós:

• Técnicas eficazes de anonimização de dados.
• Transformações baseadas em regras para conformidade.
• Recursos de colaboração e controle de versão.

Contras:

• Limitado a tarefas de anonimização e transformação de dados.
• A personalização avançada pode exigir habilidades de codificação.
• Certos recursos podem exigir licenciamento adicional.

KNIME

KNIME, também conhecido como Konstanz Information Miner, é uma plataforma robusta de análise de dados, geração de relatórios e integração gratuita e de código aberto. Ele oferece uma gama abrangente de funcionalidades para aprendizado de máquina e mineração de dados, tornando-o uma ferramenta versátil para análise de dados. A força do KNIME reside em sua abordagem modular de pipeline de dados, que permite aos usuários integrar perfeitamente vários componentes e alavancar o conceito de “Building Blocks of Analytics”.

Ao adotar a plataforma KNIME, os usuários podem construir pipelines de dados complexos reunindo e conectando diferentes blocos de construção adaptados às suas necessidades específicas. Esses blocos de construção abrangem uma ampla gama de recursos, incluindo pré-processamento de dados, engenharia de recursos, análise estatística, visualização e aprendizado de máquina. A natureza modular e flexível do KNIME capacita os usuários a projetar e executar fluxos de trabalho analíticos de ponta a ponta, tudo dentro de uma interface unificada e intuitiva.

Prós:

• Plataforma versátil e modular para análise de dados, geração de relatórios e integração.
• Oferece uma ampla gama de blocos de construção e componentes para aprendizado de máquina e mineração de dados.
• Gratuito e de código aberto.

Contras:

• Curva de aprendizado mais acentuada para iniciantes.
• Escalabilidade limitada para projetos de grande escala ou de nível empresarial.
• Requer alguma proficiência técnica.

Robô de dados

Robô de dados automatiza o processo de ponta a ponta de construção de modelos de aprendizado de máquina, incluindo pré-processamento de dados, seleção de recursos e seleção de modelo. Ele fornece informações sobre o processo de tomada de decisão dos modelos de aprendizado de máquina, permitindo que os analistas entendam e expliquem as previsões do modelo. Ele também oferece funcionalidades para implantar e monitorar modelos, garantindo avaliação e melhoria contínua de desempenho.

Prós:

• Aprendizado de máquina automatizado para desenvolvimento de modelo simplificado.
• Explicabilidade e transparência do modelo para previsões confiáveis.
• Recursos de implantação e monitoramento de modelos.

Contras:

• A personalização avançada pode exigir habilidades de codificação.
• Curva de aprendizado mais acentuada para iniciantes.
• O preço pode ser caro para projetos de grande escala.

Folha de comparação de ferramentas com tecnologia de IA para analistas/cientistas de dados

Ferramenta de IA	Funcionalidades	Preço	Prós	Desvantagens
AutoML do Google Cloud	Modelos personalizados de aprendizado de máquina	Pague conforme o uso	– Simplifica o desenvolvimento do modelo de aprendizado de máquina. - Não são necessárias habilidades extensas de codificação. – Integra-se bem com o Google Cloud Platform.	– Flexibilidade limitada para personalização avançada do modelo. – O preço pode ser caro para projetos de grande escala. – Dependência do ecossistema do Google Cloud.
Amazon Sage Maker	Plataforma de aprendizado de máquina de ponta a ponta	Uso em camadas	– Infraestrutura escalável para projetos de grande escala. - Conjunto diversificado de algoritmos integrados. – O ambiente colaborativo melhora o trabalho em equipe.	- Curva de aprendizado mais acentuada para iniciantes. – Personalização avançada pode exigir habilidades de codificação. – Considerações de custo para uso e armazenamento extensivos.
IBM Watson Estúdio	Construção, implantação e gerenciamento de modelos de IA	Lite: Gratuito Profissional: $ 1.02 USD/Capacidade Unidade-Hora	– Oferece uma ampla gama de ferramentas e recursos para cientistas de dados, desenvolvedores e analistas – Facilita a colaboração e automação. – Pode ser perfeitamente integrado com outros serviços e ferramentas do IBM Cloud.	– A curva de aprendizado pode ser íngreme para iniciantes. – Recursos avançados e recursos de nível empresarial podem exigir uma assinatura paga. – Flexibilidade limitada para usuários que preferem trabalhar com ferramentas e tecnologias não IBM ou de software livre.
Alteryx	Combinação de dados, análise avançada e modelagem preditiva	Designer Cloud: a partir de US$ 4,950 Área de trabalho de designer: US$ 5,195	– Capacidades abrangentes de combinação e preparação de dados. – Ferramentas analíticas avançadas para análise e modelagem aprofundadas. – A automação do fluxo de trabalho reduz o esforço manual e aumenta a eficiência.	– Curva de aprendizado mais acentuada para iniciantes devido à complexidade da ferramenta. – Recursos avançados e personalização podem exigir treinamento adicional. -O preço pode ser caro para equipes ou organizações menores.
RapidMiner	Plataforma de ciência de dados para análise corporativa	Disponível mediante solicitação	– Interface intuitiva de arrastar e soltar. – O aprendizado de máquina automatizado agiliza o processo. – Ampla variedade de operadores para análise de dados flexível.	– Opções de personalização limitadas para usuários avançados. – Curva de aprendizado mais acentuada para fluxos de trabalho complexos. – Certos recursos podem exigir licenciamento adicional.
Dados brilhantes	Coleta e análise de dados da web	Pague conforme o uso: US$ 15/gb Crescimento: US$ 500 Negócio: $ 1,000 Empresa: Sob consulta	– Extensos recursos de coleta de dados da web. – Dados de alta qualidade e compatíveis. – Enriquecimento de dados para análises mais profundas.	– O preço pode ser proibitivo para projetos de pequena escala. - Curva de aprendizado íngreme para iniciantes. – A dependência de fontes de dados da Web pode ter limitações em determinados setores.
Gretel.ai	Plataforma para criação de dados sintéticos	Individual: $ 2.00 /crédito Equipe: $ 295 /mês + $2.20 /crédito Empresa: Personalizado	– Geração de dados sintéticos para proteção da privacidade. – Técnicas de aprimoramento de privacidade para análises seguras. – Capacidades de rotulagem e transformação de dados.	– Os dados sintéticos podem não representar perfeitamente as complexidades dos dados reais. – Limitado a casos de uso com foco na privacidade. – A personalização avançada pode exigir conhecimentos adicionais.
Principalmente IA	Dados sintéticos gerados por IA compartilháveis	Gratuito Equipe: $ 3/crédito Empresa: $ 5/crédito	– Geração de dados sintéticos realistas. – Recursos de anonimização e preservação da privacidade. – Avaliação de utilidade de dados para análise confiável.	– Limitado a casos de uso de geração de dados sintéticos. – Personalização avançada pode exigir conhecimento técnico. – Desafios potenciais na captura de relacionamentos complexos nos dados.
IA Tônica	Anonimização e transformação de dados	Básico: avaliação gratuita Profissional e empresarial: Personalizado	– Técnicas eficazes de anonimização de dados. – Transformações baseadas em regras para conformidade. – Recursos de colaboração e controle de versão.	– Limitado a tarefas de anonimização e transformação de dados. A personalização avançada pode exigir habilidades de codificação. – Certos recursos podem exigir licenciamento adicional.-
KNIME	Análise de dados de código aberto e plataforma de integração	Camadas gratuitas e pagas	– Plataforma versátil e modular para análise de dados, relatórios e integração. – Oferece uma ampla gama de blocos de construção e componentes para aprendizado de máquina e mineração de dados. - Gratuito e de código aberto.	- Curva de aprendizado mais acentuada para iniciantes. – Escalabilidade limitada para projetos de grande escala ou de nível empresarial. – Requer alguma proficiência técnica.
Robô de dados	Plataforma automatizada de aprendizado de máquina	Preços personalizados	– Aprendizado de máquina automatizado para desenvolvimento de modelo simplificado. – Explicabilidade e transparência do modelo para previsões confiáveis. – Implementação de modelos e recursos de monitoramento.	– Personalização avançada pode exigir habilidades de codificação. - Curva de aprendizado mais acentuada para iniciantes. – O preço pode ser caro para projetos de grande escala.

Perguntas Frequentes:

Eles normalmente oferecem uma variedade de recursos. Isso inclui recursos de pré-processamento e limpeza de dados para lidar com conjuntos de dados confusos, análise estatística avançada para teste de hipóteses e modelagem de regressão, algoritmos de aprendizado de máquina para modelagem preditiva e tarefas de classificaçãoe ferramentas de visualização de dados para criar tabelas e gráficos informativos. Além disso, muitas ferramentas de IA fornecem recursos de automação para simplificar tarefas repetitivas e permitir o processamento eficiente de dados.

As ferramentas de IA são assistentes poderosos para analistas de dados, mas não podem substituir o pensamento crítico e a experiência de analistas humanos. Embora as ferramentas de IA possam automatizar determinadas tarefas e realizar análises complexas, ainda é essencial que os analistas de dados interpretar os resultados, validar suposições e tomar decisões informadas com base em seu conhecimento de domínio e experiência. A colaboração entre analistas de dados e ferramentas de IA leva a resultados mais precisos e perspicazes.

As ferramentas de IA projetadas para análise de dados geralmente priorizam a privacidade e a segurança dos dados. Eles geralmente fornecem mecanismos de criptografia para proteger dados confidenciais durante o armazenamento e a transmissão. Além disso, ferramentas de IA respeitáveis ​​aderem aos regulamentos de privacidade, como GDPR, e implementam controles de acesso rigorosos para garantir que apenas indivíduos autorizados possam acessar e manipular os dados. É crucial que os analistas de dados escolham ferramentas de IA de fornecedores confiáveis ​​e avaliem suas medidas de segurança antes de utilizá-las.

Embora as ferramentas de IA tenham inúmeros benefícios, elas têm limitações. Uma limitação é a confiança na qualidade dados de treinamento. Se os dados de treinamento forem tendenciosos ou insuficientes, eles podem afetar a precisão e a confiabilidade das saídas da ferramenta. Outra limitação é a necessidade de monitoramento e validação contínuos. Os analistas de dados devem verificar os resultados gerados pelas ferramentas de IA e garantir que estejam alinhados com seus conhecimentos de domínio. Além disso, algumas ferramentas de IA podem exigir recursos computacionais substanciais, limitando sua escalabilidade para conjuntos de dados maiores ou organizações com recursos de computação limitados.

Os analistas de dados podem mitigar riscos adotando uma abordagem cautelosa e crítica ao usar ferramentas de IA. É crucial entender completamente os algoritmos da ferramenta e as suposições subjacentes. Os analistas de dados devem validar os resultados comparando-os com suas próprias análises e experiência de domínio. Monitorar e auditar regularmente o desempenho da ferramenta também é importante para identificar quaisquer vieses ou inconsistências. Além disso, manter conhecimento atualizado sobre regulamentos de privacidade de dados e padrões de conformidade é necessário para garantir o manuseio adequado de informações confidenciais.

Conclusão

Embora essas ferramentas baseadas em IA ofereçam imenso valor, é essencial considerar certos fatores ao usá-las. Em primeiro lugar, entender as limitações e suposições dos algoritmos subjacentes é crucial para garantir resultados precisos e confiáveis. Em segundo lugar, a privacidade e a segurança dos dados devem ser priorizadas, especialmente ao trabalhar com informações sensíveis ou confidenciais. Também é importante avaliar a escalabilidade, os recursos de integração e as implicações de custo associadas a cada ferramenta para alinhá-las aos requisitos específicos do projeto.

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