Curso
Vivemos um momento de avanços tecnológicos revolucionários, com muitas empresas começando a integrar novas tecnologias de IA generativa no dia a dia. Cientistas e analistas de dados já vêm usando essas ferramentas para ganhar produtividade e elevar a qualidade do trabalho.
Antes do ChatGPT, cientistas e analistas de dados utilizavam o GitHub Copilot para ajudar em tarefas de código como otimização, formatação, depuração e escrita de testes. Porém, o ChatGPT mudou o jogo, permitindo aplicar IA generativa praticamente a toda a jornada de ciência de dados, do tratamento de dados ao desenvolvimento e monitoramento de modelos.
Aprofunde seus conhecimentos sobre os modelos GPT, especialmente o GPT-4, lendo o nosso artigo What is GPT-4 and Why Does it Matter?
Desde o lançamento do ChatGPT e do Claude, vimos avanços rápidos em sistemas de IA open source e comerciais. Este artigo compara o Claude — um modelo de ponta da Anthropic — e o ChatGPT da OpenAI, com foco no uso em tarefas de ciência de dados.
Se tiver interesse, há alternativas open source ao ChatGPT e ferramentas de IA gratuitas para você explorar e criar seu próprio chatbot. Você também pode descobrir como funciona o novo DataCamp AI assistant em um artigo separado.

Imagem do autor
O que é o Claude?
Claude, desenvolvido pela Anthropic, é um modelo de linguagem grande (LLM) criado para gerar texto, escrever código e atuar como um assistente inteligente automatizado, de forma semelhante ao ChatGPT.
A técnica exclusiva de “IA Constitucional” da Anthropic garante que o Claude esteja alinhado com valores e objetivos humanos desde a concepção.
Um dos destaques do Claude para desenvolvedores é o Claude Code, uma ferramenta de codificação agente incluída na assinatura Claude Pro. Para guias práticos, veja nossos artigos sobre Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.5 e Claude Sonnet 4.

Interface do usuário do Claude. Imagem do autor (a captura pode refletir uma versão anterior da interface)
Como acessar o Claude em 2026?
A disponibilidade do Claude se expandiu bastante desde o lançamento, e hoje você pode acessá-lo por diferentes interfaces:
- Claude.ai: Faça login diretamente em Claude.ai para conversar com o Claude.
- App do Claude para iOS e Android: Baixe o app do Claude para iOS ou Android e interaja pelo celular.
- App do Claude para Slack: Adicione o app do Claude ao seu workspace do Slack para integrar o assistente à comunicação e colaboração do time.
- Anthropic Console & API: Desenvolvedores e empresas podem acessar o Claude pelo Anthropic Console ou via API, permitindo integrações mais profundas e personalização em diversos aplicativos.
Vale lembrar que, no momento, é preciso estar em um dos locais com suporte do Claude para acessar esses serviços. Para informações atualizadas sobre regiões suportadas e detalhes de acesso, visite Claude.ai.
O que é o ChatGPT?
ChatGPT é uma plataforma conversacional baseada em IA desenvolvida pela OpenAI. Ela utiliza modelos de linguagem grandes como GPT-5.4, GPT-4o e modelos de raciocínio o3 para viabilizar conversas naturais com linguagem humana a partir de prompts. Para saber mais, leia o nosso guia completo, What is ChatGPT?
O chatbot é capaz de gerar código, traduzir textos entre idiomas, resumir passagens longas, entender corretamente o contexto de conversas e executar várias tarefas complexas.

Interface do usuário do ChatGPT. Imagem do autor (a captura pode refletir uma versão anterior da interface)
Como acessar o ChatGPT em 2026?
Acesse o ChatGPT criando uma conta gratuita em OpenAI.com. A conta gratuita deve oferecer acesso aos modelos mais recentes com certos limites. Para uma experiência avançada, considere assinar o ChatGPT Plus, que libera acesso antecipado a novos recursos, análise de dados, upload de arquivos, visão e navegação na web, geração de imagens com DALL·E e mais. Eles também oferecem planos Team e Enterprise com ainda mais recursos.
Você também pode acessar os modelos da OpenAI pela API.
Comparação de preços
Tanto o Claude quanto o ChatGPT oferecem preços competitivos com planos gratuitos e premium em 2026:
| Plano | ChatGPT | Claude |
|---|---|---|
| Gratuito | GPT-4o mini com limites de uso | Claude Sonnet com limites de uso |
| Plus/Pro (US$ 20/mês) | GPT-5.4, GPT-4o, o3, DALL·E, voz, code interpreter | Claude Sonnet 4.6, Claude Code, contexto estendido |
| Team (US$ 25–30/mês) | Limites maiores, controles de admin, recursos de workspace | Limites maiores, gestão de times, acesso prioritário |
| Enterprise | Preço sob medida, SSO, segurança avançada | Preço sob medida, SSO, segurança avançada |
No plano de US$ 20/mês, o ChatGPT Plus oferece mais recursos multimodais (geração de imagens, voz, vídeo). O Claude Pro é mais focado, mas inclui o Claude Code, uma vantagem relevante para desenvolvedores. Nenhuma das empresas aumentou os preços premium apesar dos grandes upgrades de modelo.
Comparando as capacidades do Claude e do ChatGPT
Vamos comparar os dois chatbots, Claude e ChatGPT, com base em prompts de exemplo para tarefas de ciência de dados, incluindo planejamento de projeto, programação, análise de dados, machine learning, séries temporais e processamento de linguagem natural.
Observação: não é uma avaliação exaustiva, pois usamos um único prompt para verificar qual modelo gera a melhor saída para cada tarefa.
Antes de analisar os resultados em detalhe, confira a tabela comparativa para identificar as principais diferenças entre Claude e ChatGPT.
|
ChatGPT |
Claude |
|
|
Empresa |
OpenAI |
Anthropic |
|
Apoio |
Microsoft |
|
|
Lançamento |
30 de novembro de 2022 |
14 de março de 2023 |
|
Número de usuários |
800 milhões+ ativos por semana |
Milhões de usuários no web, mobile e API |
|
Tecnologia |
Modelos GPT-5.4, GPT-4o, o3 (2026) |
Claude Sonnet 4.6, Opus 4.6 (2026) |
|
Cálculos |
Avançado |
Bom |
|
Raciocínio matemático |
Forte (modelos o3) |
Bom |
|
Escrita |
Criativa |
Natural |
|
Geração de código |
Forte |
Otimizada |
|
Sumarização de texto |
Boa |
Superior |
|
Análise de dados |
Abrangente |
Otimizada |
|
Machine learning |
Forte |
Forte |
|
Séries temporais |
Boa |
Excelente |
|
Processamento de linguagem natural |
Evoluiu |
Altíssima precisão |
Tabela do autor
Planejamento
Problema: No prompt, incluímos a descrição de um dataset e o objetivo do projeto para construir um classificador de empréstimos. Quem quiser acessar o dataset e o planejamento do projeto encontra tudo em A Guide to Using ChatGPT for Data Science Projects.
Veredito: Ambos são ótimos no planejamento, mas o ChatGPT apresenta as informações e os passos adicionais de forma um pouco melhor.
Programação
Problema: Pedimos aos dois modelos para otimizar um exemplo de loop aninhado em Python.
Veredito: Enquanto o ChatGPT tentou otimizar armazenando valores em uma lista, o Claude converteu os loops aninhados em list comprehension, o que resultou em execução mais rápida. Assim, o Claude saiu vencedor.
Análise de dados
Problema: Pedimos a ambos para realizar uma análise exploratória de dados em um dataset de classificação de crédito.
Veredito: Embora o ChatGPT tenha mostrado boas habilidades em análise de dados, a proficiência do Claude em escrever código Python eficiente deu vantagem a ele. Enquanto o ChatGPT usou várias bibliotecas, o Claude se baseou apenas no pandas para visualização, processamento e análise, demonstrando domínio da ferramenta. Resultado: vitória clara do Claude.
Machine learning
Problema: Pedimos aos dois modelos para realizar avaliações detalhadas com validação cruzada e medir métricas como acurácia, precisão, recall e F1.
Veredito: O Claude superou o ChatGPT usando validação cruzada para prever rótulos e, em seguida, diversas métricas para avaliar o desempenho. Já o ChatGPT se baseou em cv_scores e um modelo separado para calcular as métricas de classificação.
Séries temporais
Problema: Apresentamos a descrição de dados e pedimos a ambos que construíssem um modelo de machine learning para prever preços de ações.
Veredito: O Claude demonstrou melhor entendimento da tarefa, enquanto o ChatGPT fez perguntas de acompanhamento continuamente. Ambos geraram bom código, mas o ChatGPT recorreu a um método mais antigo usando from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA, enquanto o Claude aplicou uma abordagem mais avançada com GradientBoostingRegressor. O Claude venceu neste caso.
Processamento de linguagem natural
Problema: Pedimos aos dois modelos um código em Python para fine-tuning do GPT-2 em um novo dataset.
Veredito: O ChatGPT pareceu alucinar e citou uma biblioteca inexistente para o fine-tuning. Já o Claude usou a biblioteca transformers e ajustou o modelo com sucesso. Portanto, o Claude vence esta rodada.
Para uma comparação mais ampla, veja Gemini vs. ChatGPT e Claude vs. Gemini, e compare os três principais assistentes de IA em diferentes tarefas.
Claude vs. ChatGPT: o veredito final
O Claude segue como a melhor escolha para tarefas de dados que exigem contexto técnico profundo, geração de código precisa e processamento de documentos longos. O ChatGPT é o preferido para tarefas multimodais, trabalhos criativos e assistência geral com seu modelo de raciocínio GPT-5.4. Muitos cientistas de dados usam os dois de forma estratégica — Claude para otimização de código e análises, ChatGPT para planejamento de projetos e soluções criativas.
Janelas de contexto, recursos multimodais e ferramentas agentivas
Desde a nossa comparação original, ambas as plataformas ganharam recursos novos importantes para fluxos de trabalho em ciência de dados:
Janela de contexto
O Claude suporta cerca de 200.000 tokens (expansível a 1 milhão nos modelos Opus via API), ideal para analisar bases de código inteiras, artigos científicos longos ou grandes datasets. O ChatGPT suporta cerca de 128.000 tokens, mas responde mais rápido em solicitações gerais.
Recursos multimodais
O ChatGPT lidera em multimodalidade com geração de imagens integrada (DALL·E), conversas por voz, entendimento de vídeo e visão. O Claude foca em texto e código, mas consegue analisar imagens e documentos enviados com alta precisão.
Ferramentas de codificação agentivas
O Claude Code é um agente de código completo que executa tarefas de programação multietapas de forma autônoma, incluso no plano Pro de US$ 20/mês. O ChatGPT oferece um code interpreter para rodar Python direto no chat, útil para análises e visualizações rápidas.
Segurança e acurácia
De modo geral, o Claude é conhecido por respostas mais conservadoras e menos propensas a alucinações. O ChatGPT melhorou bastante a acurácia, mas ocasionalmente pode produzir erros com tom confiante. Para trabalhos críticos em ciência de dados, ambos se beneficiam de verificação humana dos resultados.
Aplicações práticas do Claude e do ChatGPT em ciência de dados
Claude e ChatGPT podem ajudar em várias tarefas de ciência de dados. Para uma visão mais ampla, veja nosso guia com as melhores ferramentas de IA para ciência de dados. Alguns casos de uso:
Planejamento de projetos extensos
Ambas as ferramentas ajudam você a montar um plano de projeto completo. Também trazem insights, metodologias e ferramentas para se preparar para o projeto de ciência de dados.
Pesquisa
Você pode aprender novos conceitos, linguagens e frameworks com IA generativa. Além disso, elas ajudam a reunir informações, resumir artigos e gerar conteúdo.
Geração de código
Claude e ChatGPT geram trechos de código para pré-processamento, engenharia de atributos, treino e avaliação de modelos, economizando tempo e esforço. Para mais opções, confira nossa lista dos melhores assistentes de codificação com IA.
Testes unitários
Você também pode gerar automaticamente casos de teste com base no código e nas especificações fornecidas.
Depuração
Cada ferramenta oferece sugestões e insights sobre possíveis erros ou problemas em código ou pipelines de dados, ajudando você a identificar falhas e entender como e por que impactam seu código.
Relatórios
ChatGPT e Claude entendem resultados de análise de dados e ajudam a gerar relatórios analíticos que destacam suas descobertas.
Otimização
Você pode otimizar código em Python, SQL e R com essas ferramentas e também receber recomendações de algoritmos ou técnicas mais eficientes para aprimorar seu código.
Testes estatísticos
É possível gerar testes estatísticos, como testes de hipótese, ANOVA, t-test e análise de regressão, com base nos dados e nas questões de pesquisa.
Interpretação de resultados
Ambas conseguem interpretar seus resultados, oferecendo explicações, insights e recomendações a partir de achados estatísticos e visualizações. Isso ajuda você a compreender melhor e também a explicar para outras pessoas.
Automação de tarefas de ciência de dados
Com a ajuda de plugins, dá para automatizar análises e várias outras etapas do workflow de ciência de dados.
Para aprender a usar o ChatGPT na construção de projetos de machine learning ponta a ponta, confira o Guide to Using ChatGPT For Data Science Projects.
Conclusão
ChatGPT e Claude são excelentes para resolver problemas e gerar código de alta qualidade em projetos de ciência de dados. Com o lançamento do GPT-5.4 e do Claude Sonnet 4.6/Opus 4.6, ambas as plataformas ampliaram bastante suas capacidades desde nossa comparação original. O Claude segue brilhando em código preciso e análise de documentos longos, enquanto o ChatGPT lidera em recursos multimodais e na amplitude do ecossistema.
Se você quer desenvolver suas habilidades em IA, faça nosso curso Introduction to ChatGPT, aprenda sobre prompt engineering ou explore o curso Working with the OpenAI API para uma experiência prática de desenvolvimento.
Introdução ao ChatGPT
FAQs
Quais são as principais diferenças entre Claude e ChatGPT na geração de código?
Nossa análise mostra que o Claude é particularmente forte em gerar código otimizado e eficiente, muitas vezes usando técnicas mais avançadas, como list comprehensions, ou bibliotecas modernas como a transformers. Por outro lado, o ChatGPT também gera código robusto, mas às vezes recorre a métodos mais antigos ou exige prompts adicionais para refinar o resultado. Assim, o Claude é preferido quando a tarefa exige código altamente otimizado, enquanto o ChatGPT é versátil e eficaz em um leque mais amplo de tarefas de programação.
Posso usar o Claude ou o ChatGPT em projetos de ciência de dados em larga escala? Como eles se comparam?
Nossa análise indica que tanto o Claude quanto o ChatGPT são adequados para projetos de ciência de dados em larga escala. O Claude se destaca em contextos técnicos, especialmente quando são necessários código otimizado e modelos avançados de machine learning. O ChatGPT é muito competente em planejamento geral de projetos, análise de dados e fornecimento de soluções criativas. Para projetos de grande porte, a escolha depende das necessidades específicas — Claude para requisitos técnicos mais profundos e ChatGPT para tarefas mais amplas e variadas.
Como é o preço do Claude em comparação com o ChatGPT e o que devo considerar ao escolher entre eles?
O Claude oferece um plano gratuito, um Pro por US$ 20/mês e um Team por US$ 25/mês, com mais recursos e limites de uso em cada nível. O ChatGPT também tem uma camada gratuita, com recursos avançados disponíveis no ChatGPT Plus por US$ 20/mês, além de opções para times e empresas. Ao escolher, considere seu orçamento e se você precisa de acesso básico, recursos profissionais ou ferramentas de colaboração. Ambos oferecem preços competitivos pelo que entregam.
Como Claude e ChatGPT lidam com atualizações e melhorias, e com que frequência devo esperar mudanças no desempenho?
Tanto o Claude quanto o ChatGPT são atualizados regularmente por seus desenvolvedores, Anthropic e OpenAI. Essas atualizações podem incluir melhorias de desempenho, novos recursos e expansão de acesso. É importante se manter informado, pois elas podem impactar significativamente as capacidades e o comportamento dos modelos. Em geral, grandes atualizações acontecem a cada poucos meses, com ajustes menores mais frequentes.
Posso usar Claude e ChatGPT juntos? Isso traz benefícios?
Sim, usar Claude e ChatGPT juntos pode trazer ótimos resultados, especialmente para aproveitar os pontos fortes de cada um. Por exemplo, você pode usar o ChatGPT no planejamento inicial, pesquisa e tarefas mais amplas, e depois migrar para o Claude em demandas mais técnicas, como otimização de código e implementações avançadas de machine learning. Combinar os dois permite tirar proveito do melhor de cada ferramenta.
Sou um cientista de dados certificado que gosta de criar aplicativos de aprendizado de máquina e escrever blogs sobre ciência de dados. No momento, estou me concentrando na criação e edição de conteúdo e no trabalho com modelos de linguagem de grande porte.
