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Streamlit permite a criação e implantação de aplicativos da web para ciência de dados e aprendizado de máquina.
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Daetama é uma plataforma para preparação em ciência de dados que fornece recursos abrangentes e cursos.
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wesupplyAI fornece assinaturas de aprendizado de máquina, permitindo que as empresas acessem tecnologia de IA sem contratar uma equipe de ciência de dados.
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A plataforma GoAIAdapt permite criar conjuntos de dados, aplicar algoritmos de aprendizado de máquina e implantar modelos de inteligência artificial.
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Xero.AI é uma plataforma sem código para IA, permitindo a construção e implantação fácil de modelos de ML.
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Nextminds conecta estudantes a tutores especializados para aprendizado personalizado em várias áreas.
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Um assistente alimentado por IA para cientistas de dados e engenheiros de ML, fornecendo suporte desde análise de dados até machine learning.
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Um mercado para APIs de IA e aprendizado de máquina, tornando fácil para os usuários prever resultados.
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Ferramenta de IA sem código para construir e implantar modelos de ciência de dados sem codificação.
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Plandek aplica ciência de dados para melhorar a entrega de software e capacitar equipes de engenharia.
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Streamlit é uma biblioteca Python para criar e compartilhar aplicativos web para ML e ciência de dados.
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O fast.ai é um site que oferece cursos e recursos acessíveis para deep learning e IA.
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AiStudio une IA e Aprendizado de Máquina para auxiliar empresas na transformação digital usando dados e insights em tempo real.
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One Connect Solution é uma plataforma de IA para integração e automação de dados.
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Libere o poder da equipe através de elogios gamificados. Alimentado por IA, validado pela ciência.
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A Synthace permite que as equipes de P&D conduzam experimentos e coletem dados sem codificação.
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O Spatial.ai usa dados de mídias sociais para prever e influenciar o comportamento do cliente.
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A Gless.ai é especializada em tecnologias de PNL, desenvolvendo soluções de IA para chatbots e agentes virtuais.
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CodePal é uma plataforma que oferece ajudantes e ferramentas de codificação para desenvolvedores aprimorarem seu processo de desenvolvimento.
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O que é Data Science?
A Ciência de Dados é um campo interdisciplinar que combina métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimento e insights de dados estruturados e não estruturados. Ela engloba várias técnicas da matemática, estatística, ciência da computação e ciência da informação para analisar grandes volumes de dados e descobrir padrões, correlações e tendências. A Ciência de Dados ganhou importância significativa nos últimos anos devido ao crescimento exponencial de dados gerados por empresas, redes sociais e dispositivos de IoT.
Quais são as principais 10 ferramentas de IA para Data Science?
Recursos principais
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Preço
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Como usar
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DataCamp | Comece a aprender gratuitamente criando uma conta. Escolha entre uma ampla variedade de cursos em Python, R, SQL, Power BI, Tableau e mais. Complete cursos interativos, pratique com desafios diários de codificação e aplique suas habilidades a problemas do mundo real. | ||
clickworker | Treinamento de dados em IA | Use o princípio de crowdsourcing com o poder de >6M Clickworkers | |
fast.ai | Cursos práticos de Deep Learning para programadores | Para usar o fast.ai, você pode começar explorando seus cursos e materiais educacionais. Eles oferecem cursos práticos de deep learning para programadores, onde você pode aprender como construir e treinar redes neurais usando frameworks populares como o PyTorch. Além disso, você pode acessar o blog deles, que apresenta artigos sobre ética em IA, avanços técnicos e aplicações do mundo real. O site também oferece recursos para cientistas de dados, incluindo bibliotecas e ferramentas que podem aprimorar seu fluxo de trabalho. | |
Vocareum | Laboratórios virtuais para educação superior | 1. Crie uma conta no site do Vocareum. 2. Escolha o laboratório ou curso desejado. 3. Acesse o ambiente de laboratório virtual. 4. Siga as instruções e complete as atividades de laboratório. 5. Envie seu trabalho para avaliação e análise. | |
CodePal | Geração de código com inteligência artificial a partir de linguagem simples | Para usar o CodePal, basta inserir palavras simples ou descrições do código que você deseja gerar na entrada de texto. Selecione a linguagem de programação ou tecnologia em que deseja gerar o código. A ferramenta com inteligência artificial irá então gerar código funcional com base em sua entrada. Você também pode utilizar outras ferramentas e ajudantes disponíveis na plataforma para analisar, revisar, refatorar e simplificar o código, entre outras tarefas. | |
Open Data Science | Fóruns comunitários | Para usar o Open Data Science, basta se inscrever em uma conta no site e participar das várias trilhas, competições e projetos. | |
Mito | Geração automática de código Python com base nas edições da planilha | Para usar o Mito, basta instalar a extensão ou componente de planilha Mito, que funciona com Jupyter e Streamlit. Uma vez instalado, você pode editar seus dados na planilha Mito e a ferramenta irá gerar automaticamente o código Python correspondente para cada edição que você fizer. Isso permite automatizar tarefas repetitivas e ter controle da automação usando a interface familiar de planilhas. | |
Quadratic | Colaboração em tempo real | Para usar o Quadratic, basta abri-lo em seu navegador da web. Ele suporta nativamente Python, Fórmulas e IA. Você pode colaborar em tempo real com outras pessoas e realizar análises de alto desempenho. | |
Obviously AI | Construir modelos de IA em minutos | Para usar o Obviously AI, siga estas etapas: 1. Inscreva-se no site do Obviously AI. 2. Faça o upload de seus dados tabulares e selecione a variável alvo. 3. Escolha o tipo de modelo de previsão que deseja criar (classificação, regressão ou séries temporais). 4. Clique no botão 'Construir modelo' para gerar um modelo de IA com base em seus dados. 5. Explore os resultados e previsões do modelo. 6. Se desejar, implante o modelo com um único clique para criar aplicativos da web ou integre-o em suas ferramentas existentes usando APIs REST em tempo real. | |
AiOnlinecourse | Aprendizado de Máquina | Explore tutoriais, questionários e projetos para aprimorar o conhecimento em IA. |
Sites de IA Data Science mais recentes
Centro educacional de IA
Base de Conhecimento de IA
Tutorial de AI
Curso de IA
Teste de AI
Assistente de Educação em IA
Principais recursos de Data Science
Coleta e Pré-processamento de Dados
Análise Exploratória de Dados
Modelagem Estatística e Aprendizado de Máquina
Visualização de Dados e Comunicação
O que Data Science pode fazer?
Marketing: Segmentação de clientes, análise de sentimento e previsão de abandono.
Finanças: Detecção de fraudes, avaliação de riscos e negociação algorítmica.
Saúde: Diagnóstico de doenças, descoberta de medicamentos e previsão de resultados de pacientes.
Manufatura: Manutenção preditiva, controle de qualidade e otimização da cadeia de suprimentos.
Data Science Review
A Ciência de Dados recebeu críticas positivas de profissionais e organizações em diversas indústrias. Os usuários elogiam sua capacidade de extrair insights valiosos de dados complexos e orientar a tomada de decisões informadas. No entanto, alguns usuários observam a curva de aprendizado acentuada e a necessidade de desenvolvimento contínuo de habilidades para acompanhar o campo em constante evolução. No geral, a ciência de dados é considerada como uma disciplina transformadora que oferece um potencial imenso para negócios e a sociedade como um todo.
Quem é adequado para usar Data Science?
Uma empresa de varejo analisa o histórico de compras dos clientes para recomendar produtos personalizados.
Um provedor de saúde prevê o risco de readmissão de pacientes com base em registros médicos e dados demográficos.
Uma instituição financeira detecta transações fraudulentas usando algoritmos de detecção de anomalias.
Como Data Science funciona?
Para implementar a Ciência de Dados, siga estes passos: 1. Definir o problema e os objetivos. 2. Coletar e pré-processar dados relevantes. 3. Realizar análise exploratória de dados para obter insights. 4. Selecionar e aplicar modelos estatísticos apropriados ou algoritmos de aprendizado de máquina. 5. Avaliar e validar os modelos. 6. Visualizar e comunicar os resultados. 7. Implementar e manter a solução de ciência de dados. Os pré-requisitos incluem conhecimento de linguagens de programação (por exemplo, Python, R), conceitos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina.
Vantagens de Data Science
Tomada de decisão orientada por dados
Descoberta de padrões e insights ocultos
Melhoria da eficiência operacional e redução de custos
Aprimoramento da experiência do cliente e personalização
Detecção de fraudes e gerenciamento de riscos
Perguntas frequentes sobre Data Science
- Quais habilidades são necessárias para se tornar um cientista de dados?
- Qual é a diferença entre ciência de dados e aprendizado de máquina?
- Quais são algumas ferramentas e tecnologias comuns de ciência de dados?
- Como a ciência de dados pode ajudar as empresas a obter uma vantagem competitiva?
- Quais são as considerações éticas na ciência de dados?
- Qual é a perspectiva futura para a ciência de dados?
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