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As 5 melhores ferramentas de IA para ciência de dados em 2024: Aumente seu fluxo de trabalho hoje mesmo

Os recentes avanços em IA têm o potencial de mudar drasticamente a ciência de dados. Leia este artigo para descobrir as cinco melhores ferramentas de IA que todo cientista de dados deve conhecer
abr. de 2024  · 7 min leer

IA apertando a mão de um humanoApós osrecentes lançamentos do ChatGPT, GPT-4, BARD e muitas outras ferramentas de IA sob a rubrica de IA generativa, parece que o mundo está à beira de uma revolução tecnológica que mudará para sempre quase todos os setores da economia.  

A ciência de dados não é exceção. De fato, como o setor está diretamente envolvido no desenvolvimento da IA, não é de surpreender que muitas das recentes descobertas em IA provavelmente mudarão a forma como a ciência de dados é concebida hoje, reduzindo o tempo de codificação e capacitando os profissionais de dados a desenvolver ferramentas novas e mais avançadas e modelos de IA com mais rapidez e eficiência.

Este artigo fornece uma lista das cinco ferramentas de IA mais promissoras que estão preparadas para revolucionar a ciência de dados. Isso é apenas o começo, e espera-se que as ferramentas de IA se juntem ao vibrante cenário de ferramentas de dados e aprendizado de máquina. Mas, por enquanto, vamos nos limitar às cinco melhores ferramentas de IA.

Por que usar ferramentas de IA?

Os dados influenciam os processos de tomada de decisão em vários setores, e a importância das ferramentas de IA na ciência de dados não pode ser exagerada. A IA apresenta todos os tipos de vantagens que atendem às necessidades de cientistas de dados, analistas e organizações em geral.

Em primeiro lugar, eles automatizam tarefas repetitivas, permitindo que os profissionais aloquem seu tempo e recursos em aspectos mais estratégicos da análise e interpretação de dados.

Em segundo lugar, as ferramentas de IA aumentam a precisão e a consistência no tratamento de dados, reduzindo a margem de erro humano e garantindo resultados confiáveis. Eles facilitam o manuseio de dados, extraindo padrões e previsões perspicazes que são humanamente impossíveis de discernir.

Por fim, o uso da IA pode promover a inovação ao fornecer uma plataforma na qual os cientistas de dados podem experimentar, otimizar e implantar modelos que geram insights acionáveis, direcionando as organizações para a tomada de decisões e o planejamento estratégico orientados por dados.

As melhores ferramentas de IA para ciência de dados

Navegar pelo vasto cenário de ferramentas de IA que permearam o domínio da ciência de dados pode ser assustador. Essas ferramentas, com seus recursos e aplicativos exclusivos, transformaram as práticas tradicionais, introduzindo automação, precisão e maior poder de previsão no pipeline de análise de dados. A IA substituirá os programadores? Como exploramos em nosso artigo separado, isso parece improvável. No entanto, isso pode significar uma mudança nas práticas de trabalho, em que essas ferramentas se tornam parte de fluxos de trabalho otimizados. 

Aqui estão algumas das principais ferramentas de IA disponíveis atualmente: 

1. ChatGPT

Desenvolvido pela OpenAI e pela Microsoft, e lançado publicamente pela primeira vez no final de 2022, o ChatGPT surpreendeu o mundo com sua capacidade única de gerar textos semelhantes aos humanos de todos os tipos: códigos, poemas, redações de nível universitário, resumos de documentos e piadas. A lista de possibilidades oferecidas pelo ChatGPT é infinita, e é por isso que ele é agora o aplicativo da Web de crescimento mais rápido de todos os tempos, atingindo 100 milhões de usuários em apenas dois meses. 

O GPT4, a versão mais nova, mais segura e mais avançada do ChatGPT, já alcançou marcos incríveis, demonstrando desempenho de nível humano em vários benchmarks profissionais e acadêmicos. Da mesma forma, permite que os desenvolvedores criem aplicativos e serviços por meio da API GPT4 e de um plano de assinatura chamado ChatGPT Plus.

No campo da ciência de dados, as possibilidades do ChatGPT são infinitas, desde o planejamento de projetos, a análise de dados e o pré-processamento de dados até a seleção de modelos, o ajuste de hiperparâmetros e o desenvolvimento de aplicativos da Web. O ChatGPT pode ajudar os profissionais de dados a reduzir o tempo de codificação, permitindo que eles se concentrem em problemas mais complexos e imaginativos. 

Se você quiser saber mais sobre o potencial do ChatGPT, preparamos um tutorial sobre o uso do ChatGPT para projetos de ciência de dados. Da mesma forma, se você quiser colocar a mão na massa com a ferramenta de IA, recomendamos que consulte nosso curso Introdução ao ChatGPT e nossa abrangente folha de dicas do ChatGPT para ciência de dados, com mais de 60 exemplos de usos reais do ChatGPT para ciência de dados.

2. IA de bardo

Após o lançamento do ChatGPT, muitas pessoas começaram a se perguntar o que o Google faria para enfrentar a suposta ameaça existencial representada pela Microsoft, que já incorporou o ChatGPT no Bing, seu próprio mecanismo de pesquisa.

Não demorou muito para que o Google tomasse uma atitude. Em fevereiro de 2023, a empresa anunciou o lançamento de uma nova ferramenta de IA generativa chamada Bard AI, com base no modelo de linguagem LaMDA do Google. O Bard está pronto para rivalizar com o ChatGPT, mas as diferenças entre as duas ferramentas de IA são notórias. Embora a Microsoft e a Open AI pareçam ter apostado tudo no ChatGPT, o Bard do Google ainda está em sua infância, oferecendo apenas uma fração de todo o seu potencial.

Por exemplo, no campo da ciência de dados, o Bard ainda não está otimizado para tarefas de codificação em comparação com o ChatGPT, como mostramos por Richie Cotton em nossa publicação anterior Bard vs ChatGPT for Data Science. No entanto, em uma publicação separada do Google Bard vs ChatGPT, vimos uma série de resultados. No entanto, ainda é muito cedo para definir um vencedor, pois o Bard está em seus primeiros dias, e novos aprimoramentos são esperados no futuro próximo. Até lá, não saberemos do que o Bard é capaz.

3. Cara de abraço

Uma das áreas mais vibrantes da ciência de dados é a aprendizagem profunda. Ferramentas de IA como o ChatGPT e o Bard são alimentadas por modelos complexos chamados de redes neurais artificiais, mais precisamente, uma arquitetura neural de última geração chamada de transformadores. 

O treinamento de transformadores é uma tarefa desafiadora, que envolve encontrar e armazenar a quantidade certa de dados e encontrar os recursos computacionais necessários para treinar e operar o modelo. Isso é caro e demorado e, portanto, inacessível para a maioria das pessoas. É aqui que o Hugging Face entra em cena. 

A Hugging Face é uma comunidade e plataforma de IA que visa democratizar a IA, fornecendo aos profissionais de dados acesso a mais de 170.000 modelos pré-treinados com base na arquitetura de transformador de última geração. Da mesma forma, o Hugging Face vem com quase 30.000 conjuntos de dados e APIs em camadas (também chamadas de pipelines), que permitem que os profissionais de dados interajam com os modelos e façam inferências usando bibliotecas de IA de classe mundial, como PyTorch e TensorFlow. Tudo isso sem se preocupar com custos de armazenamento ou treinamento. 

Curioso sobre os Transformers e o Hugging Face? É altamente recomendável que você consulte nosso tutorial Introdução ao uso de transformadores e Hugging Face.

4. GitHub Copilot

Um dos melhores recursos dos modelos de IA de última geração é que você pode ajustá-los com base em dados específicos e criar aplicativos com base neles usando APIs. Um ótimo exemplo, com implicações imprevisíveis para a ciência de dados e o setor de TI em geral, é o GitHub Copilot

O GitHub Copilot é um assistente de programação que fornece aos programadores sugestões de preenchimento automático. Criado com base no modelo OpenAI Codex, os desenvolvedores podem usar o Copilot enquanto escrevem o código ou usando prompts básicos de linguagem natural que informam ao Copilot o que eles querem que o código faça. 

Capaz de realizar uma infinidade de tarefas de codificação e proficiente em uma dúzia de linguagens de programação populares, como Python, Go e JavaScript, o GitHub Copilot abre as portas para uma maneira nova e mais democrática de programar, na qual, ironicamente, saber codificar não é mais um pré-requisito obrigatório. 

Como ponto negativo, e uma possível desvantagem para sua adoção maciça, até o momento não há uma versão gratuita do GitHub Copilot disponível.  

5. Assistente de IA do DataLab

A DataCamp introduziu recentemente um Assistente de IA em seu popular notebook de ciência de dados, o DataLab. Projetado com a democratização de dados em mente, o DataLab inicialmente ganhou força entre os alunos que estavam criando portfólios para suas carreiras em ciência de dados. À medida que evoluiu, tornou-se uma ferramenta valiosa para a colaboração em equipe e o aprendizado organizacional em vários setores.

Com o novo AI Assistant, o DataLab pretende tornar a ciência de dados ainda mais acessível e produtiva para seus usuários. Os principais recursos do AI Assistant incluem o botão "Fix Error", que não apenas corrige erros de código, mas também os explica, permitindo que os usuários aprendam e evitem repetir os erros. O recurso "Generate Code" permite que você gere códigos com base em consultas de linguagem natural e responda a perguntas importantes sobre um conjunto de dados. Além disso, o AI Assistant fornece sugestões inteligentes com base no código e no contexto existentes, tornando a criação de códigos mais inteligente e eficiente.

Disponível nos planos gratuitos e pagos do DataLab, o AI Assistant promete uma integração mais perfeita à pilha de ferramentas dos cientistas de dados modernos, capacitando qualquer pessoa que trabalhe com dados a tomar decisões informadas. Você pode experimentá-lo aqui!  

Conclusão

Esperamos que você tenha gostado deste artigo. Estamos vivendo um momento empolgante para os profissionais de dados. O setor está à beira da disrupção após a adoção maciça de ferramentas de IA generativas. Ainda é muito cedo para saber como será a ciência de dados nos próximos anos. A única certeza é que é inteligente fazer o ajuste e a atualização. 

Nós da DataCamp estamos trabalhando arduamente para fornecer informações e materiais úteis para navegar nesses tempos sem precedentes. Dê uma olhada nos materiais a seguir e prepare-se para o futuro:

Perguntas frequentes

Como o ChatGPT pode ajudar os profissionais de dados?

No campo da ciência de dados, o ChatGPT pode ajudar a reduzir o tempo de codificação, permitindo que os profissionais de dados se concentrem em problemas mais complexos e imaginativos.

O que é o Hugging Face e como ele pode ajudar os profissionais de dados?

A Hugging Face é uma comunidade e plataforma de IA que visa democratizar a IA, fornecendo aos profissionais de dados acesso a mais de 170.000 modelos pré-treinados com base na arquitetura de transformador de última geração. O Hugging Face também vem com quase 30.000 conjuntos de dados e APIs em camadas, permitindo que os profissionais de dados interajam com os modelos e realizem inferência usando bibliotecas de IA de classe mundial, como PyTorch e TensorFlow, sem se preocupar com custos de armazenamento ou treinamento.

O que é o GitHub Copilot e como ele pode ajudar os programadores?

O GitHub Copilot é um assistente de programação que fornece aos programadores sugestões de preenchimento automático criadas com base no modelo OpenAI Codex. Os desenvolvedores podem usar o Copilot enquanto escrevem o código ou usando prompts básicos de linguagem natural que informam ao Copilot o que eles querem que o código faça. Capaz de realizar uma infinidade de tarefas de codificação e proficiente em uma dúzia de linguagens de programação populares, o GitHub Copilot abre as portas para uma forma nova e mais democrática de programação, em que saber codificar não é mais um pré-requisito obrigatório.

O que é o Bard AI e como ele se compara ao ChatGPT?

O Bard AI é uma ferramenta de IA generativa desenvolvida pelo Google que é alimentada pelo modelo de linguagem LaMDA do Google. Embora esteja preparado para rivalizar com o ChatGPT, o Bard ainda está em sua fase inicial e ainda não foi otimizado para tarefas de codificação em comparação com o ChatGPT. No entanto, novos aprimoramentos são esperados no futuro, e ainda é muito cedo para determinar um vencedor.

O que é o DataLab AI Assistant e como ele pode ajudar os cientistas de dados?

O AI Assistant foi recentemente introduzido no popular notebook de ciência de dados da DataCamp, o DataLab. Ele inclui recursos como o botão "Fix Error", que não apenas corrige erros de código, mas também os explica, e o recurso "Generate Code", que permite aos usuários gerar códigos com base em consultas de linguagem natural. Além disso, o assistente de IA fornece sugestões inteligentes com base no código e no contexto existentes, tornando a criação de códigos mais inteligente e eficiente. Disponível nos planos gratuitos e pagos do DataKab, o assistente de IA promete uma integração mais perfeita à pilha de ferramentas dos cientistas de dados modernos, capacitando qualquer pessoa que trabalhe com dados a tomar decisões informadas.

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