As 5 melhores ferramentas de IA para ciência de dados em 2026

As melhores ferramentas de IA para ciência de dados

Navegar pelo vasto panorama de ferramentas de IA que se espalharam pelo mundo da ciência de dados pode ser meio complicado. Com suas capacidades e aplicações únicas, essas ferramentas transformaram as práticas tradicionais, introduzindo automação, precisão e maior poder preditivo no pipeline de análise de dados.

A IA vai substituir os programadores? Como falamos em nosso artigo separado, parece improvável. Mas isso pode significar uma mudança nas práticas de trabalho, onde essas ferramentas passam a fazer parte de fluxos de trabalho otimizados. 

Aqui estão algumas das melhores ferramentas de IA disponíveis hoje: 

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, ensaios de nível universitário, resumos de documentos e piadas. A lista de possibilidades que o chatGPT oferece é infinita, e é por isso que ele é hoje o aplicativo web que mais cresce, chegando a 100 milhões de usuários em só dois meses. 

O GPT-4, a versão mais recente, segura e poderosa do chatGPT, já alcançou marcos incríveis, mostrando um 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 mundo da ciência de dados, as possibilidades do chatGPT são infinitas, desde planejar projetos, analisar e preparar dados, até escolher modelos, ajustar hiperparâmetros e criar aplicativos 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 criativos. 

Se você quiser saber mais sobre o potencial do chatGPT, a gente preparou um tutorial sobre como usar o chatGPT em projetos de ciência de dados. Da mesma forma, se você quiser colocar a mão na massa com a ferramenta de IA, a gente recomenda que você dê uma olhada no nosso curso Introdução ao chatGPT e na nossa folha de dicas completa de prompts do chatGPT para ciência de dados, com mais de 60 exemplos de usos reais do chatGPT para ciência de dados.

2. Google Gemini

Depois que o chatGPT foi lançado, muita gente começou a se perguntar o que o Google ia fazer pra lidar com a suposta ameaça existencial da Microsoft, o. A Microsoft jácolocou o chatGPT noBing, o seu próprio mecanismo de busca.

Não demoraria muito para o Google agir. Em fevereiro de 2023, anunciou o lançamento de uma nova ferramenta de IA generativa chamada Bard AI, desenvolvida com base no modelo de linguagem LaMDA do Google. O Bard foi criado pra competir com o chatGPT, mas as diferenças entre as duas ferramentas de IA eram bem óbvias no começo.

Desde 2026, o Bard continua com a Gemini e passou por atualizações importantes, melhorando suas capacidades na geração de código, integração com os serviços do Google e acesso a dados em tempo real. Embora o Bard tenha ficado para trás em relação ao chatGPT no começo, o Gemini logo alcançou o rival, tornando-se uma ótima opção para tarefas de ciência de dados. A capacidade do Bard de buscar dados em tempo real na web é super útil para análises que exigem rapidez.

3. Hugging Face

Uma das áreas mais interessantes da ciência de dados é o aprendizado profundo. Ferramentas de IA como chatGPT e Bard são alimentadas por modelos complexos chamados redes neurais artificiais, mais precisamente, uma arquitetura neural de última geração chamada transformadores. 

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

Hugging Face é uma comunidade e plataforma de IA que quer tornar a IA mais acessível, dando aos profissionais de dados acesso a mais de 170.000 modelos pré-treinados baseados na arquitetura transformadora 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 ponta, como PyTorch e TensorFlow. Tudo isso sem se preocupar com custos de armazenamento ou treinamento.

Os modelos pré-treinados do Hugging Face são muito usados pra tarefas como análise de sentimentos, reconhecimento de entidades nomeadas e classificação de texto. Além disso, a Hugging Face oferece o AutoTrain, que permite aos usuários automatizar o processo de treinamento de modelos em conjuntos de dados personalizados sem precisar de muito conhecimento técnico, economizando tempo e recursos.

Quer saber mais sobre transformadores e Hugging Face? Recomendamos que você dê uma olhada no nosso tutorial Introdução ao uso de transformadores e Hugging Face.

4. GitHub Copilot

Uma das melhores coisas dos modelos de IA da próxima geração é que você pode ajustá-los com dados específicos e criar aplicativos usando APIs. Um ótimo exemplo, com implicações imprevisíveis para a ciência de dados e a indústria de TI em geral, é o GitHub Copilot. 

O GitHub Copilot é um assistente de programação que dá sugestões de autocompletar para programadores. Feito com base no modelo OpenAI Codex, os desenvolvedores podem usar o Copilot enquanto escrevem código ou usando comandos básicos em linguagem natural que dizem ao Copilot o que eles querem que o código faça. 

Capaz de fazer várias tarefas de programação e craque em várias linguagens populares, como Python, Go e JavaScript, o GitHub Copilot abre as portas para uma maneira nova e mais democrática de programar, onde, ironicamente, saber programar não é mais um pré-requisito obrigatório. 

Como ponto negativo, e uma possível desvantagem para sua adoção em massa, até agora não tem uma versão gratuita do GitHub Copilot disponível.  

Embora o GitHub Copilot seja uma ferramenta poderosa, alternativas como Tabnine e Codeium também estão causando impacto no mundo da programação assistida por IA. Essas ferramentas oferecem suporte ao preenchimento automático e à geração de código em várias linguagens, dando aos desenvolvedores mais opções de acordo com suas necessidades específicas ou limitações de orçamento.

5. Assistente de IA DataLab

A DataCamp lançou recentemente um assistente de IA para o seu famoso caderno de ciência de dados, o DataLab. Pensado pra democratizar o acesso aos dados, o DataLab começou a ganhar popularidade entre quem estava montando portfólios pra suas carreiras em ciência de dados. À medida que foi evoluindo, virou uma ferramenta valiosa para a colaboração em equipe e o aprendizado organizacional em vários setores.

Com o novo Assistente de IA, o DataLab quer deixar a ciência de dados ainda mais acessível e produtiva para quem usa. As principais funcionalidades do Assistente de IA incluem o botão “Corrigir erro”, que não só corrige erros de código, mas também os explica, permitindo que os usuários aprendam e evitem repetir os mesmos erros. O recurso “Gerar código” permite que você crie código com base em consultas em linguagem natural e responda a perguntas importantes sobre um conjunto de dados. Além disso, o Assistente de IA dá sugestões inteligentes com base no código e no contexto existentes, tornando a escrita de código mais inteligente e eficiente.

Disponível nos planos gratuitos e pagos do DataLab, o Assistente de IA promete uma integração mais perfeita com as ferramentas usadas pelos cientistas de dados modernos, ajudando qualquer pessoa que trabalhe com dados a tomar decisões mais informadas. Você pode experimentar aqui!  

Conclusão

Esperamos que você tenha curtido este artigo. Estamos vivendo tempos empolgantes para os profissionais de dados. O setor está prestes a passar por uma grande mudança com a adoção em massa de ferramentas de IA generativa. Ainda é cedo pra saber como vai ser a ciência de dados nos próximos anos. A única certeza é que é inteligente estar atento e atualizado. 

À medida que as ferramentas de IA continuam a evoluir, o cenário da ciência de dados vai ver tendências ainda mais revolucionárias, incluindo avanços em autoML e LLMOps. Essas tendências prometem automatizar não só o pré-processamento de dados e a seleção de modelos, mas também o gerenciamento e o ajuste fino de grandes modelos de linguagem, reduzindo ainda mais a sobrecarga técnica para os cientistas de dados.

A gente da DataCamp tá se esforçando pra oferecer informações e materiais úteis pra ajudar a lidar com esses tempos difíceis. Dá uma olhada nesses materiais e se prepara pro futuro:

• Comece a usar o chatGPT com nosso curso Introdução ao chatGPT.
• Baixe esta prática folha de referência com prompts do chatGPT para ciência de dados.
• Dá uma olhada nesse episódio do podcast sobre como o chatGPT e o GPT-3 estão melhorando os fluxos de trabalho pra entender como o chatGPT pode ajudar sua empresa.
• Tutorial sobre a API Whisper 
• Comece a aprender IA com o DataCamp