# Melhor Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina para Empresas *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Produtos classificados na categoria geral Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina são semelhantes em muitos aspectos e ajudam empresas de todos os tamanhos a resolverem seus problemas de negócios. No entanto, características de negócios empresariais, preços, configuração e instalação diferem das empresas de outros tamanhos, e é por isso que conectamos compradores com o Negócio Empresarial Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina certo para atender às suas necessidades. Compare as avaliações de produtos com base em resenhas de usuários empresariais ou conecte-se com um dos consultores de compra da G2 para encontrar as soluções certas dentro da categoria de Negócio Empresarial Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina. Além de se qualificar para inclusão na categoria Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, para se qualificar para inclusão na categoria de Negócio Empresarial Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, um produto deve ter pelo menos 10 resenhas feitas por um revisor de um negócio empresarial. ## Top Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina at a Glance | # | Product | Rating | Best For | What Users Say | |---|---------|--------|----------|----------------| | 1 | [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews) | 4.6/5.0 (1,316 reviews) | Unified lakehouse ML and analytics workflows | "[Útil para Gerenciar e Analisar Dados Operacionais](https://www.g2.com/pt/survey_responses/databricks-review-13090803)" | | 2 | [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/pt/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) | 4.3/5.0 (653 reviews) | End-to-end ML lifecycle with GCP-native MLOps | "[Vertex AI simplifica o treinamento e a implantação de ML com uma plataforma unificada e rica em recursos](https://www.g2.com/pt/survey_responses/gemini-enterprise-agent-platform-review-12437893)" | | 3 | [SAS Viya](https://www.g2.com/pt/products/sas-sas-viya/reviews) | 4.3/5.0 (769 reviews) | Ciclo de vida de ML de ponta a ponta com implantação de modelo governada | "[Integração Poderosa, Personalização Sem Esforço](https://www.g2.com/pt/survey_responses/sas-viya-review-13109700)" | | 4 | [Snowflake](https://www.g2.com/pt/products/snowflake/reviews) | 4.5/5.0 (706 reviews) | SQL-native ML pipelines with unified data warehousing | "[Easy, Efficient Data Extraction with Clear Database Insights](https://www.g2.com/pt/survey_responses/snowflake-review-12884116)" | | 5 | [Dataiku](https://www.g2.com/pt/products/dataiku/reviews) | 4.4/5.0 (210 reviews) | Fluxos de trabalho de ML de ponta a ponta com flexibilidade de código/sem código | "[Intuitivo e Poderoso para Experimentos de Machine Learning](https://www.g2.com/pt/survey_responses/dataiku-review-13117166)" | | 6 | [MATLAB](https://www.g2.com/pt/products/matlab/reviews) | 4.5/5.0 (750 reviews) | Simulação numérica e prototipagem de algoritmos de ML | "[Um Potente Centro para Simulações e Modelagem de Engenharia Avançada](https://www.g2.com/pt/survey_responses/matlab-review-12689149)" | | 7 | [Hex](https://www.g2.com/pt/products/hex-tech-hex/reviews) | 4.5/5.0 (401 reviews) | Polyglot SQL-Python notebooks with AI-assisted analysis | "[Análise de Dados Sem Esforço com IA Poderosa](https://www.g2.com/pt/survey_responses/hex-review-12262172)" | | 8 | [Deepnote](https://www.g2.com/pt/products/deepnote/reviews) | 4.5/5.0 (379 reviews) | Collaborative notebook analytics with multi-source integration | "[Clareza para trabalho complexo de nutrição](https://www.g2.com/pt/survey_responses/deepnote-review-12699174)" | | 9 | [IBM watsonx.data](https://www.g2.com/pt/products/ibm-watsonx-data/reviews) | 4.4/5.0 (159 reviews) | Unified lakehouse analytics for hybrid AI workloads | "[Desempenho e Governança de Consultas Poderosas, Mas uma Curva de Aprendizado de Integração Íngreme](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-watsonx-data-review-12836202)" | | 10 | [Anaconda Core](https://www.g2.com/pt/products/anaconda-core/reviews) | 4.5/5.0 (235 reviews) | Configuração de ambiente Python sem dependências para ciência de dados | "[Kit de Ferramentas Tudo-em-Um para Fluxos de Trabalho de Ciência de Dados](https://www.g2.com/pt/survey_responses/anaconda-core-review-12706297)" | ## G2 Grid® for Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina ![G2 Grid® for Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina plotting products by satisfaction and market presence](https://www.g2.com/pt/categories/data-science-and-machine-learning-platforms/grids.png?focus%5B%5D=10470&focus%5B%5D=1327283&focus%5B%5D=21469&focus%5B%5D=7150&focus%5B%5D=989&focus%5B%5D=1308795&focus%5B%5D=24457&focus%5B%5D=52213) Highlighted products: Databricks, SAS Viya, Gemini Enterprise Agent Platform, Dataiku, Alteryx, IBM watsonx.ai, MATLAB, e Azure Machine Learning. Underlying data: [Grid® JSON](https://www.g2.com/pt/categories/data-science-and-machine-learning-platforms/grids.json?focus%5B%5D=databricks&focus%5B%5D=sas-sas-viya&focus%5B%5D=gemini-enterprise-agent-platform&focus%5B%5D=dataiku&focus%5B%5D=alteryx&focus%5B%5D=ibm-watsonx-ai&focus%5B%5D=matlab&focus%5B%5D=microsoft-azure-machine-learning&segment=enterprise) ## How Many Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 968 ### Category Stats (Jul 2026) - **Average Rating**: 4.46/5 (↑0.01 vs Jun 2026) The average rating of products in this category, based on all submitted ratings - **Top Trending Product**: SutraAI (+14.29%) - Among all products in this category, SutraAI recorded the largest rating increase compared to last month *Last updated: July 16, 2026* ## How Does G2 Rank Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina Products? **Por que você pode confiar nos rankings de software do G2:** - 30 Analistas e Especialistas em Dados - 13,900+ Avaliações Autênticas - 968+ Produtos - Rankings Imparciais Os rankings de software da G2 são baseados em avaliações de usuários verificadas, moderação rigorosa e uma metodologia de pesquisa consistente mantida por uma equipe de analistas e especialistas em dados. Cada produto é medido usando os mesmos critérios transparentes, sem colocação paga ou influência de fornecedores. Embora as avaliações reflitam experiências reais dos usuários, que podem ser subjetivas, elas oferecem insights valiosos sobre como o software funciona nas mãos de profissionais. Juntos, esses dados alimentam o G2 Score, uma maneira padronizada de comparar ferramentas dentro de cada categoria. --- **Sponsored** ### Tracknow Tracknow é um software de marketing de afiliados. Tracknow oferece uma solução avançada de afiliados para marketing de afiliados, Marketing Multinível, Influenciadores, IB e iGaming. Com o Tracknow, você pode lançar uma solução avançada de afiliados para o seu negócio. ✓ Aproveite um teste gratuito de 14 dias. 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[Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews) Databricks é uma plataforma unificada de dados e IA que ajuda as organizações a construir, governar e escalar pipelines de dados, análises, aprendizado de máquina, aplicações de IA e agentes. Mais de 20.000 organizações em todo o mundo — incluindo adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever e 70% das empresas da Fortune 500 — confiam no Databricks para trabalhar com dados empresariais e IA em escala. Com sede em São Francisco e mais de 30 escritórios ao redor do mundo, o Databricks oferece uma plataforma unificada que inclui Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase, Genie e Unity Catalog. Fundado em 2013 pelos criadores originais do Apache Spark™, Delta Lake, MLflow e Unity Catalog, o Databricks é construído em uma arquitetura de lakehouse aberta que reúne dados, análises e IA. A plataforma é usada por engenheiros de dados, cientistas de dados, analistas, desenvolvedores, equipes de aprendizado de máquina, equipes de IA e usuários de negócios para colaborar em todo o ciclo de vida de dados e IA. As principais capacidades do Databricks incluem: - Engenharia de dados: Construa, automatize e gerencie pipelines de dados em lote, streaming e em tempo real de forma confiável. - Análise e inteligência de negócios: Execute análises SQL, crie dashboards e permita que as equipes de negócios explorem dados. - Governança de dados: Descubra, proteja e gerencie dados e ativos de IA entre equipes, nuvens e cargas de trabalho. - Aprendizado de máquina e IA: Desenvolva modelos, construa aplicações de IA generativa e crie agentes de IA em nível de produção. - Aplicações de dados: Construa e implante aplicações orientadas a dados usando dados empresariais governados. Disponível em AWS, Azure e Google Cloud, o Databricks ajuda as organizações a trabalhar entre nuvens, reduzir silos de dados e simplificar a colaboração entre equipes e ferramentas. Os clientes usam o Databricks para casos de uso como personalização de clientes, detecção de fraudes, manutenção preditiva, análises em tempo real, cibersegurança, pesquisa em saúde, gestão de risco financeiro, otimização da cadeia de suprimentos e tomada de decisão impulsionada por IA. O Databricks é usado em diversos setores, incluindo serviços financeiros, saúde e ciências da vida, varejo, manufatura, energia e setor público. As organizações usam a plataforma para modernizar a infraestrutura de dados, acelerar a adoção de IA e transformar dados empresariais em valor de negócios. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 1,316 **How Do G2 Users Rate Databricks?** - **Aplicativo:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.4/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Databricks?** - **Vendedor:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/pt/sellers/databricks-inc) - **Website da Empresa:** https://databricks.com - **Ano de Fundação:** 2013 - **Localização da Sede:** San Francisco, CA - **Twitter:** @databricks (92,269 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3477522/ (15,627 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Analista de Dados - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Serviços Financeiros - **Company Size:** 48% Empresa, 38% Médio Porte #### What Are Databricks's Pros and Cons? **Pros:** - Recursos (192 reviews) - Facilidade de Uso (154 reviews) - Integrações (141 reviews) - Colaboração (114 reviews) - Análise (112 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado (78 reviews) - Caro (71 reviews) - Curva de Aprendizado Íngreme (64 reviews) - Complexidade (45 reviews) - Configuração Complexa (35 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About Databricks? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários valorizam a **facilidade de uso e os recursos abrangentes** do Databricks, aprimorando suas tarefas de processamento de dados e aprendizado de máquina. - Os usuários elogiam a **facilidade de uso** do Databricks, melhorando sua experiência com gerenciamento e integração de dados eficientes. - Os usuários valorizam as **integrações perfeitas** do Databricks com a AWS e várias ferramentas, aprimorando suas capacidades organizacionais. - Os usuários valorizam as capacidades de **colaboração perfeita** do Databricks, melhorando o trabalho em equipe em projetos de dados e o compartilhamento de insights. - Os usuários apreciam a **ampla gama de recursos analíticos integrados** no Databricks, melhorando a colaboração em insights de dados e desempenho. **Cons:** - Os usuários enfrentam uma **curva de aprendizado** acentuada com o Databricks devido às suas permissões complexas e modos de computação. - Os usuários acham que os **custos do Databricks são altos** , especialmente ao trabalhar com grandes conjuntos de dados. - Os usuários acham a **curva de aprendizado íngreme** do Databricks desafiadora, especialmente para os novatos em ferramentas de big data. - Os usuários acham a **complexidade** do Databricks desafiadora, especialmente durante a configuração inicial e com recursos avançados. - Os usuários acham a **configuração complexa** do Databricks desafiadora inicialmente, mas o suporte ajuda a superar os obstáculos rapidamente. #### What Are Recent G2 Reviews of Databricks? **"[Útil para Gerenciar e Analisar Dados Operacionais](https://www.g2.com/pt/survey_responses/databricks-review-13090803)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Vishaka C.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/databricks-review-13090803) --- **"[Fluxo de Trabalho Jurídico Simplificado com Databricks](https://www.g2.com/pt/survey_responses/databricks-review-13090519)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Pranjal S.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/databricks-review-13090519) --- #### What Are G2 Users Discussing About Databricks? - [What does Databricks software do?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-does-databricks-software-do) - 3 comments - [O que é a plataforma de análise unificada da Databricks?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-databricks-unified-analytics-platform) - 3 comments - [O que é Lakehouse no Databricks?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-lakehouse-in-databricks) - 4 comments, 2 upvotes - [Quais são os recursos do Databricks?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-are-the-features-of-databricks) - 4 comments, 2 upvotes ### 2. [SAS Viya](https://www.g2.com/pt/products/sas-sas-viya/reviews) O SAS Viya é uma plataforma de dados e IA nativa da nuvem que permite às equipes construir, implantar e escalar IA explicável que impulsiona decisões confiáveis e seguras. Ele une todo o ciclo de vida de dados e IA e capacita as equipes a inovar rapidamente, equilibrando velocidade, automação e governança por design. O Viya unifica gestão de dados, análises avançadas e tomada de decisão em uma única plataforma, para que as organizações possam passar da experimentação para a produção com confiança, entregando impacto comercial mensurável que é seguro, explicável e escalável em qualquer ambiente. As principais capacidades necessárias para entregar decisões confiáveis incluem: • Clareza de ponta a ponta em todo o ciclo de vida de dados e IA, com linhagem embutida, auditabilidade e monitoramento contínuo para apoiar decisões defensáveis. • Governança por design, permitindo supervisão consistente em dados, modelos e decisões para reduzir riscos e acelerar a adoção. • IA explicável em escala, para que insights e resultados possam ser compreendidos, validados e confiáveis tanto por empresas quanto por reguladores. • Análises operacionalizadas, garantindo que o valor continue além da implantação através de monitoramento, re-treinamento e gestão do ciclo de vida. • Implantação flexível e nativa da nuvem, permitindo que as organizações comecem em qualquer lugar e escalem em todos os lugares enquanto mantêm o controle. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 769 **How Do G2 Users Rate SAS Viya?** - **Aplicativo:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 7.8/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 7.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind SAS Viya?** - **Vendedor:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/pt/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Website da Empresa:** https://www.sas.com/ - **Ano de Fundação:** 1976 - **Localização da Sede:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,863 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,638 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Estudante, Bioestatístico - **Top Industries:** Farmacêuticos, Bancário - **Company Size:** 33% Empresa, 33% Pequena Empresa #### What Are SAS Viya's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (316 reviews) - Recursos (218 reviews) - Análise (196 reviews) - Análise de Dados (166 reviews) - Interface do Usuário (147 reviews) **Cons:** - Dificuldade de Aprendizagem (151 reviews) - Curva de Aprendizado (144 reviews) - Complexidade (143 reviews) - Aprendizado Difícil (117 reviews) - Caro (108 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About SAS Viya? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários valorizam a **interface amigável** do SAS Viya, que simplifica a análise de dados para todos os níveis de proficiência. - Os usuários elogiam o SAS Viya por suas **capacidades analíticas avançadas** , permitindo insights em tempo real e tomada de decisões em diversos setores. - Os usuários valorizam as **capacidades analíticas avançadas** do SAS Viya, aprimorando a tomada de decisões e fornecendo insights profundos sobre os negócios. - Os usuários valorizam as **ferramentas de ciclo de vida de dados de ponta a ponta** do SAS Viya, aprimorando insights e a tomada de decisões em toda a nossa organização. - Os usuários apreciam a **interface amigável** do SAS Viya, permitindo fácil acesso para diferentes níveis de habilidades técnicas. **Cons:** - Os usuários acham o SAS Viya **difícil de usar para usuários não técnicos** , impactando sua capacidade de acessar relatórios e painéis. - Os usuários acham a **curva de aprendizado íngreme** , tornando desafiador para usuários não técnicos utilizarem o SAS Viya de forma eficaz. - Os usuários acham a **complexidade da visualização** do SAS Viya desafiadora, especialmente para usuários não técnicos e novos. - Os usuários acham a **curva de aprendizado difícil** desafiadora, especialmente para usuários não técnicos que acessam relatórios e painéis. - Os usuários acham que a **precificação é cara** e muitas vezes pouco clara, tornando-se uma preocupação significativa durante a avaliação. #### What Are Recent G2 Reviews of SAS Viya? **"[Integração Poderosa, Personalização Sem Esforço](https://www.g2.com/pt/survey_responses/sas-viya-review-13109700)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— 🇮🇳 Jaimit N.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/sas-viya-review-13109700) --- **"[Análise de Dados Eficaz com SAS Viya](https://www.g2.com/pt/survey_responses/sas-viya-review-11872818)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Fungai J.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/sas-viya-review-11872818) --- #### What Are G2 Users Discussing About SAS Viya? - [Para que é usado o SAS Visual Data Mining and Machine Learning?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-sas-visual-data-mining-and-machine-learning-used-for) - 2 comments ### 3. [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/pt/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) Construa, implante e escale modelos de aprendizado de máquina (ML) mais rapidamente, com ferramentas de ML totalmente gerenciadas para qualquer caso de uso. Através do Vertex AI Workbench, o Vertex AI é integrado nativamente com BigQuery, Dataproc e Spark. Você pode usar o BigQuery ML para criar e executar modelos de aprendizado de máquina no BigQuery usando consultas SQL padrão em ferramentas de inteligência de negócios e planilhas existentes, ou pode exportar conjuntos de dados do BigQuery diretamente para o Vertex AI Workbench e executar seus modelos a partir daí. Use o Vertex Data Labeling para gerar rótulos altamente precisos para sua coleção de dados. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 653 **How Do G2 Users Rate Gemini Enterprise Agent Platform?** - **Aplicativo:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Gemini Enterprise Agent Platform?** - **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/pt/sellers/google) - **Ano de Fundação:** 1998 - **Localização da Sede:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,899,995 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (341,888 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NASDAQ:GOOG **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software, Cientista de Dados - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 42% Pequena Empresa, 31% Empresa #### What Are Gemini Enterprise Agent Platform's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (107 reviews) - Recursos (76 reviews) - Aprendizado de Máquina (75 reviews) - Variedade de Modelos (68 reviews) - Plataforma Integrada (65 reviews) **Cons:** - Caro (58 reviews) - Complexidade (48 reviews) - Curva de Aprendizado (48 reviews) - Questões de Complexidade (43 reviews) - Aprendizado Difícil (42 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About Gemini Enterprise Agent Platform? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários acham que a **facilidade de uso** da Plataforma Gemini Enterprise Agent melhora significativamente sua produtividade e fluxo de trabalho. - Os usuários apreciam as **capacidades multimodais** e o fluxo de trabalho unificado do Gemini, aumentando a produtividade em tarefas de aprendizado de máquina. - Os usuários valorizam as **capacidades multimodais** do Gemini para aumentar a produtividade no desenvolvimento de software e automação. - Os usuários apreciam as **capacidades multimodais** do Gemini, aumentando a produtividade em projetos de desenvolvimento de software e automação. - Os usuários apreciam a **plataforma integrada** da Gemini, aumentando a produtividade ao unificar fluxos de trabalho para aprendizado de máquina e automação. **Cons:** - Os usuários acham a **transparência de preços desafiadora** , pois os custos podem aumentar rapidamente se não forem geridos com cuidado. - Os usuários acham a **complexidade** do Vertex AI intimidante, especialmente com a configuração do projeto e a navegação em recursos avançados. - Os usuários acham a **curva de aprendizado íngreme** , especialmente para os novatos que não estão familiarizados com a organização do Google Cloud e ML Ops. - Os usuários enfrentam dificuldades com as **questões de complexidade** da Plataforma Gemini Enterprise Agent, achando-a cara e difícil de aprender. - Os usuários acham a **curva de aprendizado desafiadora** , especialmente com dados não estruturados e a complexidade de preços afetando sua experiência. #### What Are Recent G2 Reviews of Gemini Enterprise Agent Platform? **"[Vertex AI simplifica o treinamento e a implantação de ML com uma plataforma unificada e rica em recursos](https://www.g2.com/pt/survey_responses/gemini-enterprise-agent-platform-review-12437893)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Danyal A.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/gemini-enterprise-agent-platform-review-12437893) --- **"[Integração perfeita do Google Suite para o trabalho diário](https://www.g2.com/pt/survey_responses/gemini-enterprise-agent-platform-review-12855480)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Shubham S.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/gemini-enterprise-agent-platform-review-12855480) --- #### What Are G2 Users Discussing About Gemini Enterprise Agent Platform? - [Para que é usada a Google Cloud AI Platform?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-google-cloud-ai-platform-used-for) - 3 comments, 4 upvotes - [What software libraries does cloud ML engine support?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-software-libraries-does-cloud-ml-engine-support) - 3 comments, 4 upvotes - [How do I use Google cloud platform for machine learning?](https://www.g2.com/pt/discussions/how-do-i-use-google-cloud-platform-for-machine-learning) - [Is Google Cloud AI free?](https://www.g2.com/pt/discussions/is-google-cloud-ai-free) - [What is Google AI platform?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-google-ai-platform) - 2 comments, 2 upvotes ### 4. [Dataiku](https://www.g2.com/pt/products/dataiku/reviews) Dataiku é a Plataforma para o Sucesso em IA: a camada de orquestração de IA onde as empresas constroem, implantam e governam análises, modelos e agentes em escala. Ela se posiciona sobre as plataformas de dados, nuvens e serviços de IA que você já utiliza, funcionando em todos eles sem prendê-lo a nenhum. Dataiku amplia quem pode construir IA de produção, colocando as ferramentas certas nas mãos de cientistas de dados e especialistas de domínio, desde analistas de fraude até planejadores de demanda. Ela orquestra aprendizado de máquina, regras, LLMs e agentes como um sistema governado, construído com base em mais de uma década de execução de IA em produção. A governança é parte da construção, em vez de algo adicionado posteriormente, permitindo que as equipes entreguem mais rápido enquanto mantêm o desempenho, custo e risco sob controle. O resultado: IA que passa da experimentação para uma execução confiável e mensurável agora, não em 18 meses. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 210 **How Do G2 Users Rate Dataiku?** - **Aplicativo:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 7.8/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Dataiku?** - **Vendedor:** [Dataiku](https://www.g2.com/pt/sellers/dataiku) - **Website da Empresa:** https://Dataiku.com - **Ano de Fundação:** 2013 - **Localização da Sede:** New York, NY - **Twitter:** @dataiku (22,917 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dataiku/ (1,619 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Cientista de Dados, Analista de Dados - **Top Industries:** Serviços Financeiros, Farmacêuticos - **Company Size:** 60% Empresa, 22% Médio Porte #### What Are Dataiku's Pros and Cons? **Pros:** - Recursos (80 reviews) - Facilidade de Uso (79 reviews) - Usabilidade (45 reviews) - Integrações fáceis (43 reviews) - Melhoria da Produtividade (41 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado (43 reviews) - Curva de Aprendizado Íngreme (25 reviews) - Aprendizado Difícil (23 reviews) - Desempenho lento (23 reviews) - Caro (22 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About Dataiku? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários apreciam como o **Dataiku simplifica o desenvolvimento de ML** , permitindo o rápido treinamento e avaliação de modelos enquanto aceita vários formatos de dados. - Os usuários acham a **facilidade de uso** do Dataiku inestimável, simplificando a integração de dados e tornando o desenvolvimento de aprendizado de máquina direto. - Os usuários apreciam a **facilidade de uso** no Dataiku, permitindo a colaboração entre usuários técnicos e não técnicos de forma fluida. - Os usuários valorizam as **integrações fáceis** do Dataiku, facilitando a colaboração e simplificando todo o processo de pipeline de dados. - Os usuários se beneficiam da **significativa melhoria de produtividade** proporcionada pelas receitas visuais e pelo ambiente colaborativo do Dataiku. **Cons:** - Os usuários acham a **curva de aprendizado acentuada** desafiadora para iniciantes, tornando a experiência inicial difícil. - Os usuários acham a **curva de aprendizado acentuada** desafiadora, especialmente ao dominar recursos avançados como iniciantes. - Os usuários acham a **curva de aprendizado difícil** desafiadora, especialmente para iniciantes tentando utilizar recursos avançados de forma eficaz. - Os usuários relatam **desempenho lento** com o Dataiku, particularmente ao gerenciar grandes conjuntos de dados e experimentar lentidão na interface do usuário em projetos. - Os usuários acham o Dataiku **caro** , particularmente desafiador para pequenas empresas e iniciantes devido aos altos custos. #### What Are Recent G2 Reviews of Dataiku? **"[Intuitivo e Poderoso para Experimentos de Machine Learning](https://www.g2.com/pt/survey_responses/dataiku-review-13117166)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— jimena m.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/dataiku-review-13117166) --- **"[Construa fluxos de trabalho mais rápidos com dados conectados de muitos provedores ou fontes de dados distintas](https://www.g2.com/pt/survey_responses/dataiku-review-13120436)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Adalberto G.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/dataiku-review-13120436) --- #### What Are G2 Users Discussing About Dataiku? - [Is Dataiku an ETL tool?](https://www.g2.com/pt/discussions/is-dataiku-an-etl-tool) - [Is Dataiku web based?](https://www.g2.com/pt/discussions/is-dataiku-web-based) - [What is DSS Dataiku?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-dss-dataiku) - [What is Dataiku DSS used for?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-dataiku-dss-used-for) ### 5. [Alteryx](https://www.g2.com/pt/products/alteryx/reviews) Alteryx, através da sua plataforma Alteryx One, ajuda as empresas a transformar dados complexos e desconectados em um estado limpo e pronto para IA. Seja criando previsões financeiras, analisando o desempenho de fornecedores, segmentando dados de clientes, analisando a retenção de funcionários ou construindo aplicações de IA competitivas a partir dos seus dados proprietários, o Alteryx One facilita a limpeza, combinação e análise de dados para desbloquear os insights únicos que impulsionam decisões impactantes. Análises Guiadas por IA O Alteryx automatiza e simplifica cada etapa da preparação e análise de dados, desde a validação e enriquecimento até análises preditivas e insights automatizados. Incorpore IA generativa diretamente em seus fluxos de trabalho para agilizar tarefas complexas de dados e gerar insights mais rapidamente. Flexibilidade incomparável, seja você preferir fluxos de trabalho sem código, comandos em linguagem natural ou opções de baixo código, o Alteryx se adapta às suas necessidades. Confiável. Seguro. Pronto para Empresas. O Alteryx é confiado por mais da metade das empresas do Global 2000 e 19 dos 20 maiores bancos globais. Com automação, governança e segurança integradas, seus fluxos de trabalho podem escalar e manter a conformidade enquanto entregam resultados consistentes. E não importa se seus sistemas estão no local, híbridos ou na nuvem; o Alteryx se encaixa perfeitamente na sua infraestrutura. Fácil de Usar. Profundamente Conectado. O que realmente diferencia o Alteryx é nosso foco na eficiência e facilidade de uso para analistas e nossa comunidade ativa de 700.000 usuários do Alteryx para apoiá-lo em cada etapa da sua jornada. Com integração perfeita a dados em todos os lugares, incluindo plataformas como Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP e Salesforce, nossa plataforma ajuda a unificar dados isolados e acelerar a obtenção de insights. Visite Alteryx.com para mais informações e para começar seu teste gratuito. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 845 **How Do G2 Users Rate Alteryx?** - **Aplicativo:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 7.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Alteryx?** - **Vendedor:** [Alteryx](https://www.g2.com/pt/sellers/alteryx) - **Website da Empresa:** https://www.alteryx.com - **Ano de Fundação:** 1997 - **Localização da Sede:** Irvine, CA - **Twitter:** @alteryx (26,149 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,304 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analista de Dados, Analista - **Top Industries:** Serviços Financeiros, Contabilidade - **Company Size:** 63% Empresa, 21% Médio Porte #### What Are Alteryx's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (333 reviews) - Automação (148 reviews) - Intuitivo (132 reviews) - Aprendizagem Fácil (102 reviews) - Eficiência (102 reviews) **Cons:** - Caro (88 reviews) - Curva de Aprendizado (80 reviews) - Recursos Faltantes (62 reviews) - Dificuldade de Aprendizagem (55 reviews) - Desempenho lento (41 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About Alteryx? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários apreciam a **facilidade de uso** do Alteryx, tornando a manipulação de dados simples e acessível para todos. - Os usuários apreciam a **automação eficiente** no Alteryx, acelerando significativamente suas tarefas de preparação e análise de dados. - Os usuários acham o Alteryx **muito intuitivo** , tornando a tecnologia acessível e fácil de aprender para todos. - Os usuários acham o Alteryx **fácil de aprender e usar** , com ferramentas intuitivas que aumentam a eficiência do fluxo de trabalho. - Os usuários valorizam a **eficiência** do Alteryx, gerenciando e processando dados sem esforço para uma análise simplificada. **Cons:** - Os usuários acham que a licença do Alteryx é **cara** , especialmente desafiadora para pequenas equipes e startups justificarem os custos. - Os usuários observam uma **curva de aprendizado** para dominar recursos avançados, o que pode ser desafiador para iniciantes. - Os usuários sentem que as **funcionalidades ausentes** no Alteryx prejudicam o desempenho, exigindo ferramentas adicionais como o Tableau para relatórios eficazes. - Os usuários observam uma **curva de aprendizado acentuada** para o Alteryx, particularmente aqueles acostumados a práticas intensivas de SQL. - Os usuários relatam que o **desempenho lento** com grandes fluxos de trabalho dificulta a análise e complica as tarefas de manipulação de dados. #### What Are Recent G2 Reviews of Alteryx? **"[Alteryx simplifica a preparação de dados com um construtor de fluxo de trabalho intuitivo de arrastar e soltar](https://www.g2.com/pt/survey_responses/alteryx-review-13000974)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Ankit K.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/alteryx-review-13000974) --- **"[Análise Intuitiva de Arrastar e Soltar que Acelera a Preparação de Dados e Insights](https://www.g2.com/pt/survey_responses/alteryx-review-12983224)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Akhil S.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/alteryx-review-12983224) --- ### 6. [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/pt/products/ibm-watsonx-ai/reviews) Watsonx.ai faz parte da plataforma IBM watsonx que reúne novas capacidades de IA generativa, alimentadas por modelos de base e aprendizado de máquina tradicional em um estúdio poderoso que abrange o ciclo de vida da IA. Com o watsonx.ai, você pode construir, treinar, validar, ajustar e implantar IA generativa, modelos de base e capacidades de aprendizado de máquina com facilidade e construir aplicações de IA em uma fração do tempo com uma fração dos dados. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 134 **How Do G2 Users Rate IBM watsonx.ai?** - **Aplicativo:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind IBM watsonx.ai?** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/pt/sellers/ibm) - **Website da Empresa:** https://www.ibm.com - **Ano de Fundação:** 1911 - **Localização da Sede:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,660 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Consultor - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 40% Pequena Empresa, 32% Empresa #### What Are IBM watsonx.ai's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (67 reviews) - Variedade de Modelos (29 reviews) - Integração de IA (28 reviews) - Recursos (26 reviews) - Capacidades de IA (23 reviews) **Cons:** - Aprendizado Difícil (20 reviews) - Complexidade (19 reviews) - Curva de Aprendizado (19 reviews) - Caro (17 reviews) - Configuração Complexa (15 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About IBM watsonx.ai? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários apreciam a **facilidade de uso** do IBM watsonx.ai, valorizando sua interface intuitiva e integração perfeita. - Os usuários valorizam a **variedade de modelos** do IBM watsonx.ai, permitindo o treinamento personalizado em diversos modelos de aprendizado de máquina. - Os usuários valorizam o **estúdio integrado para IA de nível empresarial** , melhorando a confiabilidade e a integração perfeita do fluxo de trabalho para decisões eficazes. - Os usuários apreciam o **estúdio integrado e a IA de nível empresarial** do IBM watsonx.ai por suas soluções práticas e escaláveis. - Os usuários apreciam a **IA integrada de nível empresarial** do IBM watsonx.ai, permitindo fluxos de trabalho contínuos e tomada de decisões informadas. **Cons:** - Os usuários acham que a **curva de aprendizado difícil** do IBM watsonx.ai pode dificultar a acessibilidade para indivíduos menos técnicos. - Os usuários observam a **configuração complexa** do IBM watsonx.ai, tornando-a desafiadora para iniciantes e pequenas equipes. - Os usuários enfrentam dificuldades com a **íngreme curva de aprendizado** do IBM watsonx.ai, tornando desafiador para equipes não técnicas utilizá-lo de forma eficaz. - Os usuários acham o produto **caro** , especialmente para pequenas equipes, tornando difícil justificar seu custo. - Os usuários acham a **configuração complexa** do IBM watsonx.ai frustrante, especialmente para equipes pequenas e novos usuários. #### What Are Recent G2 Reviews of IBM watsonx.ai? **"[Laboratório de Prompt Pronto para Empresas para Comparar Modelos e Construir Soluções de IA Baseadas em Projetos](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-watsonx-ai-review-13088968)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Aleksander M.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-watsonx-ai-review-13088968) --- **"[IA Pronta para Empresas com Governança Forte e Suporte Flexível a Modelos](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-watsonx-ai-review-12773148)"** **Rating:** 4.0/5.0 stars *— Arkajit D.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-watsonx-ai-review-12773148) --- ### 7. [MATLAB](https://www.g2.com/pt/products/matlab/reviews) O MATLAB é um ambiente de programação de alto nível e computação numérica amplamente utilizado por engenheiros e cientistas para análise de dados, desenvolvimento de algoritmos e modelagem de sistemas. Ele oferece um ambiente de trabalho otimizado para processos de análise e design iterativos, juntamente com uma linguagem de programação que expressa diretamente a matemática de matrizes e arrays. O recurso Live Editor permite que os usuários criem scripts que integram código, saída e texto formatado dentro de um notebook executável. Principais Recursos e Funcionalidades: - Análise de Dados: Ferramentas para explorar, modelar e analisar dados. - Gráficos: Funções para visualizar e explorar dados através de vários gráficos e diagramas. - Programação: Capacidades para criar scripts, funções e classes para fluxos de trabalho personalizados. - Construção de Aplicativos: Facilidades para desenvolver aplicativos de desktop e web. - Interfaces de Linguagem Externa: Integração com linguagens como Python, C/C++, Fortran e Java. - Conectividade de Hardware: Suporte para conectar o MATLAB a várias plataformas de hardware. - Computação Paralela: Capacidade de realizar cálculos em grande escala e paralelizar simulações usando desktops multicore, GPUs, clusters e recursos em nuvem. - Implantação: Opções para compartilhar programas MATLAB e implantá-los em aplicativos empresariais, dispositivos embarcados e ambientes em nuvem. Valor Principal e Soluções para Usuários: O MATLAB simplifica cálculos matemáticos complexos e tarefas de análise de dados, permitindo que os usuários desenvolvam algoritmos e modelos de forma eficiente. Suas ferramentas abrangentes e aplicativos interativos facilitam a prototipagem rápida e o design iterativo, reduzindo o tempo de desenvolvimento. A escalabilidade da plataforma permite uma transição suave da pesquisa para a produção, suportando a implantação em vários sistemas sem modificações extensas de código. Ao integrar-se com múltiplas linguagens de programação e plataformas de hardware, o MATLAB oferece um ambiente versátil que atende às diversas necessidades de engenheiros e cientistas em diferentes indústrias. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 750 **How Do G2 Users Rate MATLAB?** - **Aplicativo:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind MATLAB?** - **Vendedor:** [MathWorks](https://www.g2.com/pt/sellers/mathworks) - **Ano de Fundação:** 1984 - **Localização da Sede:** Natick, MA - **Twitter:** @MATLAB (105,142 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1194036/ (7,985 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Estudante, Assistente de Pesquisa de Pós-Graduação - **Top Industries:** Educação Superior, Pesquisa - **Company Size:** 42% Empresa, 31% Pequena Empresa #### What Are MATLAB's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (19 reviews) - Recursos (16 reviews) - Visualização de Dados (13 reviews) - Variedade de Ferramentas (10 reviews) - Simulação (9 reviews) **Cons:** - Caro (12 reviews) - Desempenho lento (10 reviews) - Altos Requisitos do Sistema (7 reviews) - Licenciamento caro (4 reviews) - Desempenho Lento (4 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About MATLAB? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários consideram a **facilidade de uso** do MATLAB inestimável para análise de dados, tornando cálculos complexos diretos e intuitivos. - Os usuários apreciam as **ferramentas poderosas de análise e visualização de dados** do MATLAB, aprimorando suas capacidades de pesquisa e apresentação. - Os usuários apreciam as **excelentes ferramentas de visualização** no MATLAB, tornando a apresentação de dados clara e profissional. - Os usuários valorizam a **variedade de caixas de ferramentas** no MATLAB, aumentando sua eficiência na análise de dados complexos e modelagem. - Os usuários valorizam o MATLAB por suas **capacidades eficazes de simulação** , permitindo transições rápidas de ideias para soluções viáveis. **Cons:** - Os usuários acham o MATLAB **caro** , principalmente devido às altas taxas de licenciamento e custos adicionais para pacotes de ferramentas e recursos. - Os usuários frequentemente enfrentam **desempenho lento** com o MATLAB, especialmente em máquinas menos potentes e durante simulações complexas. - Os usuários relatam **altos requisitos de sistema** para o MATLAB, levando a um desempenho mais lento e tempos de execução mais longos em máquinas menos potentes. - Os usuários frequentemente consideram o **licenciamento caro** do MATLAB uma barreira, especialmente para indivíduos e pequenas empresas. - Os usuários experimentam **desempenho lento** com o MATLAB, especialmente durante tarefas de alto recurso e simulações em grande escala. #### What Are Recent G2 Reviews of MATLAB? **"[Ferramentas Poderosas de Matemática e Visualização que Aumentam a Produtividade](https://www.g2.com/pt/survey_responses/matlab-review-12811316)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Dipendu M.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/matlab-review-12811316) --- **"[Um Potente Centro para Simulações e Modelagem de Engenharia Avançada](https://www.g2.com/pt/survey_responses/matlab-review-12689149)"** **Rating:** 4.0/5.0 stars *— Wafa M.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/matlab-review-12689149) --- #### What Are G2 Users Discussing About MATLAB? - [Para que é usado o MATLAB?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-matlab-used-for) - 1 comment - [Posso usar o Matlab de graça?](https://www.g2.com/pt/discussions/can-i-use-matlab-for-free) - 3 comments - [Em que linguagem o Matlab é escrito?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-matlab-written-in) - 1 comment - [O Matlab é uma linguagem de programação ou um software?](https://www.g2.com/pt/discussions/is-matlab-a-programming-language-or-software) - 1 comment - [Para que é usado o software Matlab?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-matlab-software-used-for) - 1 comment ### 8. [Azure Machine Learning](https://www.g2.com/pt/products/microsoft-azure-machine-learning/reviews) Azure Machine Learning é um serviço de nível empresarial que facilita o ciclo de vida completo de aprendizado de máquina, permitindo que cientistas de dados e desenvolvedores construam, treinem e implantem modelos de forma eficiente. Principais Recursos e Funcionalidades: - Preparação de Dados: Itere rapidamente a preparação de dados em clusters Apache Spark dentro do Azure Machine Learning, interoperável com o Microsoft Fabric. - Feature Store: Aumente a agilidade no envio de seus modelos tornando as features descobertas e reutilizáveis em diferentes workspaces. - Infraestrutura de IA: Aproveite a infraestrutura de IA projetada especificamente para combinar as GPUs mais recentes e a rede InfiniBand. - Aprendizado de Máquina Automatizado: Crie rapidamente modelos de aprendizado de máquina precisos para tarefas incluindo classificação, regressão, visão e processamento de linguagem natural. - IA Responsável: Construa soluções de IA responsáveis com capacidades de interpretabilidade. Avalie a justiça do modelo através de métricas de disparidade e mitigue a injustiça. - Catálogo de Modelos: Descubra, ajuste e implante modelos de base da Microsoft, OpenAI, Hugging Face, Meta, Cohere e mais usando o catálogo de modelos. - Fluxo de Prompt: Projete, construa, avalie e implante fluxos de trabalho de modelos de linguagem com fluxo de prompt. - Endpoints Gerenciados: Operacionalize a implantação e pontuação de modelos, registre métricas e realize implantações seguras de modelos. Valor Principal e Soluções Oferecidas: Azure Machine Learning acelera o tempo para valor ao simplificar a engenharia de prompts e fluxos de trabalho de modelos de aprendizado de máquina, facilitando o desenvolvimento mais rápido de modelos com infraestrutura de IA poderosa. Ele simplifica as operações ao permitir pipelines de ponta a ponta reprodutíveis e automatizar fluxos de trabalho com integração contínua e entrega contínua (CI/CD). A plataforma garante confiança no desenvolvimento através de governança unificada de dados e IA com segurança e conformidade integradas, permitindo que o processamento ocorra em qualquer lugar para aprendizado de máquina híbrido. Além disso, promove IA responsável ao fornecer visibilidade sobre os modelos, avaliando fluxos de trabalho de modelos de linguagem e mitigando justiça, vieses e danos com sistemas de segurança integrados. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 87 **How Do G2 Users Rate Azure Machine Learning?** - **Aplicativo:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.7/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Azure Machine Learning?** - **Vendedor:** [Microsoft](https://www.g2.com/pt/sellers/microsoft) - **Ano de Fundação:** 1975 - **Localização da Sede:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,091,739 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (231,632 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** MSFT **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 40% Empresa, 33% Pequena Empresa #### What Are Azure Machine Learning's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (3 reviews) - Recursos (3 reviews) - Suporte ao Cliente (2 reviews) - Gestão de Dados (2 reviews) - Eficiência (2 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado (3 reviews) - Navegação Difícil (2 reviews) - Melhoria de UX (2 reviews) - Interface Complexa (1 reviews) - Aprendizado Difícil (1 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About Azure Machine Learning? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários acham o Azure Machine Learning **fácil de usar** , com recursos úteis e uma interface intuitiva para implementação. - Os usuários valorizam a **escalabilidade e integração** do Azure Machine Learning, aprimorando efetivamente seus projetos de aprendizado de máquina. - Os usuários acham o **suporte ao cliente para o Azure Machine Learning** excepcional, auxiliado por documentação completa e ajuda da comunidade. - Os usuários apreciam os **recursos de gerenciamento de dados fáceis de usar** no Azure Machine Learning, auxiliando no reconhecimento eficaz de padrões e organização. - Os usuários valorizam a **eficiência** do Azure Machine Learning, apreciando sua interface intuitiva e gerenciamento de tarefas sem interrupções. **Cons:** - Os usuários enfrentam dificuldades com a **íngreme curva de aprendizado** do Azure Machine Learning, tornando o uso inicial desafiador e demorado. - Os usuários encontram **dificuldade de navegação** no Azure Machine Learning devido a uma interface desordenada e fluxos não intuitivos. - Os usuários acham que a **interface de usuário desordenada** do Azure Machine Learning complica significativamente a navegação e a usabilidade. - Os usuários acham a **interface complexa** do Azure Machine Learning não intuitiva, especialmente com desafios de gerenciamento de tarefas e navegação. - Os usuários enfrentam uma **curva de aprendizado** desafiadora com o Azure Machine Learning, tornando difícil para os novatos se adaptarem efetivamente. #### What Are Recent G2 Reviews of Azure Machine Learning? **"[Uma Maneira de Nível Empresarial para Operacionalizar ML](https://www.g2.com/pt/survey_responses/azure-machine-learning-review-12853548)"** **Rating:** 4.0/5.0 stars *— Vytas J.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/azure-machine-learning-review-12853548) --- **"[Integração de Dados Médicos Econômica com Excelente Suporte](https://www.g2.com/pt/survey_responses/azure-machine-learning-review-12845990)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Giridharan U.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/azure-machine-learning-review-12845990) --- #### What Are G2 Users Discussing About Azure Machine Learning? - [Para que é usado o Azure Machine Learning Studio?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-azure-machine-learning-studio-used-for) - 1 comment - [What type of data analysis is azure machine learning studio intended for?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-type-of-data-analysis-is-azure-machine-learning-studio-intended-for) - [What are the key features of Azure Machine Learning?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-are-the-key-features-of-azure-machine-learning) - [How do I use Microsoft Azure for machine learning?](https://www.g2.com/pt/discussions/how-do-i-use-microsoft-azure-for-machine-learning) - [What is Azure Machine Learning Studio?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-azure-machine-learning-studio) ### 9. [IBM watsonx.data](https://www.g2.com/pt/products/ibm-watsonx-data/reviews) IBM® watsonx.data® ajuda você a acessar, integrar e entender todos os seus dados — estruturados e não estruturados — em qualquer ambiente. Ele otimiza cargas de trabalho para preço e desempenho enquanto aplica governança consistente em todas as fontes, formatos e equipes. Assista à demonstração para aprender como o watsonx.data capacita você a construir aplicativos de IA generativa e agentes de IA poderosos. Teste gratuito disponível: https://ibm.biz/Watsonx-data\_Trial **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 159 **How Do G2 Users Rate IBM watsonx.data?** - **Aplicativo:** 5.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 7.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 7.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind IBM watsonx.data?** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/pt/sellers/ibm) - **Website da Empresa:** https://www.ibm.com - **Ano de Fundação:** 1911 - **Localização da Sede:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,660 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software, CEO - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 34% Pequena Empresa, 32% Empresa #### What Are IBM watsonx.data's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (67 reviews) - Recursos (47 reviews) - Gestão de Dados (41 reviews) - Integrações (33 reviews) - Análise (31 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado (38 reviews) - Complexidade (25 reviews) - Caro (20 reviews) - Configuração Difícil (17 reviews) - Dificuldade (17 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About IBM watsonx.data? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários admiram a **facilidade de uso** do IBM watsonx.data, simplificando o gerenciamento de dados e aumentando a eficiência das análises. - Os usuários valorizam a **integração perfeita** de tipos de dados e recursos no IBM watsonx.data, aprimorando sua experiência analítica. - Os usuários valorizam a **gestão organizada de dados** do IBM watsonx.data, otimizando o fluxo de trabalho e melhorando a eficiência em várias tarefas. - Os usuários valorizam a **integração perfeita de fontes de dados** do IBM watsonx.data, aumentando a eficiência e a usabilidade geral. - Os usuários valorizam a **unificação de dados em ambientes híbridos** , aumentando a flexibilidade e a tomada de decisões para aplicações de IA. **Cons:** - Os usuários enfrentam uma **curva de aprendizado acentuada** com o IBM watsonx.data, tornando a configuração inicial e a navegação desafiadoras para os novatos. - Os usuários consideram a **complexidade de configuração e gerenciamento** do IBM watsonx.data uma barreira para a acessibilidade de novos usuários. - Os usuários acham que o **preço é alto** em comparação com outras opções, tornando-o menos acessível para pequenas empresas. - Os usuários enfrentam um **processo de configuração difícil** com o IBM watsonx.data, exigindo tempo e esforço para configurar e integrar adequadamente. - Os usuários acham a **dificuldade em ajustar o desempenho** com o IBM watsonx.data desafiadora, especialmente para iniciantes e equipes inexperientes. #### What Are Recent G2 Reviews of IBM watsonx.data? **"[Desempenho e Governança de Consultas Poderosas, Mas uma Curva de Aprendizado de Integração Íngreme](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-watsonx-data-review-12836202)"** **Rating:** 4.0/5.0 stars *— Arkajit D.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-watsonx-data-review-12836202) --- **"[Gestão Unificada de Dados com Curva de Aprendizado](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-watsonx-data-review-12817742)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Anchal P.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-watsonx-data-review-12817742) --- ### 10. [Snowflake](https://www.g2.com/pt/products/snowflake/reviews) A Snowflake permite que todas as organizações mobilizem seus dados com o AI Data Cloud da Snowflake. Os clientes usam o AI Data Cloud para unir dados isolados, descobrir e compartilhar dados com segurança, alimentar aplicativos de dados e executar diversas cargas de trabalho de IA/ML e analíticas. Onde quer que os dados ou usuários estejam, a Snowflake oferece uma experiência de dados única que abrange várias nuvens e geografias. Milhares de clientes em muitos setores, incluindo 691 dos 2000 maiores do mundo segundo a Forbes em 2023 (G2K) até 31 de janeiro, usam o AI Data Cloud da Snowflake para impulsionar seus negócios. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 706 **How Do G2 Users Rate Snowflake?** - **Aplicativo:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 9.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Snowflake?** - **Vendedor:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/pt/sellers/snowflake-inc) - **Website da Empresa:** https://www.snowflake.com - **Ano de Fundação:** 2012 - **Localização da Sede:** 135 Constitution Drive, Menlo Park CA - **Twitter:** @SnowflakeDB (278 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/ (11,308 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Analista de Dados - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 45% Médio Porte, 43% Empresa #### What Are Snowflake's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (183 reviews) - Recursos (118 reviews) - Gestão de Dados (108 reviews) - Escalabilidade (99 reviews) - Desempenho (90 reviews) **Cons:** - Caro (91 reviews) - Limitações de Recursos (54 reviews) - Curva de Aprendizado (45 reviews) - Custo (44 reviews) - Gestão de Custos (44 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About Snowflake? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários apreciam a **facilidade de uso** do Snowflake, tornando o compartilhamento de dados e a análise rápidos e diretos. - Os usuários apreciam os **recursos confiáveis e a interface amigável** do Snowflake, melhorando sua experiência de análise de dados. - Os usuários valorizam os **recursos de gerenciamento de dados fáceis de usar** do Snowflake, aumentando a eficiência em projetos de armazenamento. - Os usuários valorizam a **escalabilidade perfeita** do Snowflake, permitindo o manuseio suave de consultas complexas e cargas de trabalho variadas sem esforço. - Os usuários valorizam as **capacidades de análise e processamento de dados rápidos** do Snowflake, aumentando a produtividade sem preocupações com infraestrutura. **Cons:** - Os usuários observam que o Snowflake pode ser **caro** , especialmente para pequenas empresas ou aquelas com orçamento apertado. - Os usuários encontram **limitações de recursos** no Snowflake, como a incapacidade de executar várias instruções SQL de forma eficiente e permissões restritivas. - Os usuários acham a **curva de aprendizado íngreme** para o Snowflake, exigindo treinamento para que membros inexperientes da equipe se ajustem. - Os usuários observam que **o controle de custos é desafiador** com o Snowflake; sem disciplina, as despesas podem aumentar inesperadamente. - Os usuários acham **o gerenciamento de custos desafiador** com o Snowflake, relatando custos iniciais mais altos e complexidade na otimização de despesas. #### What Are Recent G2 Reviews of Snowflake? **"[Easy, Efficient Data Extraction with Clear Database Insights](https://www.g2.com/pt/survey_responses/snowflake-review-12884116)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Pankaj K.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/snowflake-review-12884116) --- **"[Snowflake Simplifica o Gerenciamento de Dados em Escala](https://www.g2.com/pt/survey_responses/snowflake-review-12898129)"** **Rating:** 4.0/5.0 stars *— Harshil A.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/snowflake-review-12898129) --- #### What Are G2 Users Discussing About Snowflake? - [What is Snowflake used for?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-snowflake-used-for) - 2 comments, 1 upvote ### 11. [Teradata Autonomous Knowledge Platform](https://www.g2.com/pt/products/teradata-autonomous-knowledge-platform/reviews) A Teradata Autonomous Knowledge Platform ativa a inteligência empresarial unificando dados, conhecimento e contexto de negócios para alcançar resultados tangíveis. Com a Teradata, as organizações podem fornecer aos agentes o contexto completo para impacto quando importa. Nossa solução permite que as empresas se conectem e escalem no local, na nuvem ou através de uma abordagem híbrida. A Teradata oferece valor real de negócios com IA. Saiba mais em Teradata.com. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 357 **How Do G2 Users Rate Teradata Autonomous Knowledge Platform?** - **Aplicativo:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 7.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Teradata Autonomous Knowledge Platform?** - **Vendedor:** [Teradata Autonomous Knowledge Platform](https://www.g2.com/pt/sellers/teradata-autonomous-knowledge-platform) - **Website da Empresa:** https://www.teradata.com - **Ano de Fundação:** 1979 - **Localização da Sede:** San Diego, CA - **Twitter:** @Teradata (93,113 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1466/ (9,901 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Software - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Serviços Financeiros - **Company Size:** 68% Empresa, 22% Médio Porte #### What Are Teradata Autonomous Knowledge Platform's Pros and Cons? **Pros:** - Desempenho (14 reviews) - Análise (11 reviews) - Escalabilidade (11 reviews) - Velocidade (11 reviews) - Conjuntos de Dados Grandes (9 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado (9 reviews) - Curva de Aprendizado Íngreme (5 reviews) - Complexidade (4 reviews) - Custo (3 reviews) - Caro (3 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About Teradata Autonomous Knowledge Platform? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários apreciam o **alto desempenho** da plataforma da Teradata, elogiando sua velocidade e eficiência no processamento de dados. - Os usuários valorizam a **execução de consultas de alto desempenho** do Teradata, aprimorando suas análises de negócios com confiabilidade e velocidade. - Os usuários valorizam a **escalabilidade** da Plataforma de Conhecimento Autônoma da Teradata, permitindo uma integração de dados eficiente e operações simplificadas. - Os usuários valorizam o **desempenho extremo** do Teradata, processando grandes conjuntos de dados com notável velocidade e confiabilidade. - Os usuários apreciam o **processamento rápido de grandes conjuntos de dados** , destacando sua confiabilidade e capacidades de integração perfeita. **Cons:** - Os usuários enfrentam uma **curva de aprendizado acentuada** com a Plataforma de Conhecimento Autônoma da Teradata, impactando a produtividade e exigindo treinamento especializado. - Os usuários têm dificuldade com a **íngreme curva de aprendizado** da Plataforma de Conhecimento Autônoma da Teradata, achando desafiador para os novatos navegarem. - Os usuários acham a **complexidade** da plataforma Teradata desafiadora, especialmente para usuários não técnicos e novos. - Os usuários consideram a **gestão de custos** essencial para prevenir problemas inesperados e problemas de desempenho com a plataforma. - Os usuários consideram o **alto custo** da Plataforma de Conhecimento Autônoma da Teradata como uma desvantagem significativa. #### What Are Recent G2 Reviews of Teradata Autonomous Knowledge Platform? **"[Desempenho Rápido de Consulta do Teradata Vantage e Análises Poderosas para Big Data](https://www.g2.com/pt/survey_responses/teradata-autonomous-knowledge-platform-review-12821668)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Muzammil M.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/teradata-autonomous-knowledge-platform-review-12821668) --- **"[Teradata Vantage se destaca no processamento de Big Data e análises avançadas](https://www.g2.com/pt/survey_responses/teradata-autonomous-knowledge-platform-review-12739181)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Nijat I.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/teradata-autonomous-knowledge-platform-review-12739181) --- #### What Are G2 Users Discussing About Teradata Autonomous Knowledge Platform? - [What does Teradata Data Lab do?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-does-teradata-data-lab-do) - [Is Teradata a premiership?](https://www.g2.com/pt/discussions/is-teradata-a-premiership) - [What is Teradata Vantage?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-teradata-vantage) - [How much does Teradata cost?](https://www.g2.com/pt/discussions/how-much-does-teradata-cost) - [What is Sandbox in Teradata?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-sandbox-in-teradata) ### 12. [Amazon SageMaker](https://www.g2.com/pt/products/amazon-sagemaker/reviews) Amazon SageMaker é um serviço totalmente gerenciado que permite a cientistas de dados e desenvolvedores construir, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina (ML) em escala. Ele fornece um conjunto abrangente de ferramentas e infraestrutura, simplificando todo o fluxo de trabalho de ML desde a preparação de dados até a implantação do modelo. Com o SageMaker, os usuários podem rapidamente conectar-se a dados de treinamento, selecionar e otimizar algoritmos, e implantar modelos em um ambiente seguro e escalável. Principais Recursos e Funcionalidades: - Ambientes de Desenvolvimento Integrados (IDEs): O SageMaker oferece uma interface unificada baseada na web com IDEs integrados, incluindo JupyterLab e RStudio, facilitando o desenvolvimento e a colaboração sem interrupções. - Algoritmos e Frameworks Pré-construídos: Inclui uma seleção de algoritmos de ML otimizados e suporta frameworks populares como TensorFlow, PyTorch e Apache MXNet, permitindo flexibilidade no desenvolvimento de modelos. - Ajuste Automático de Modelos: O SageMaker pode ajustar automaticamente os modelos para alcançar precisão ideal, reduzindo o tempo e o esforço necessários para ajustes manuais. - Treinamento e Implantação Escaláveis: O serviço gerencia a infraestrutura subjacente, permitindo o treinamento eficiente de modelos em grandes conjuntos de dados e implantando-os em clusters de auto-escalonamento para alta disponibilidade. - MLOps e Governança: O SageMaker fornece ferramentas para monitorar, depurar e gerenciar modelos de ML, garantindo operações robustas e conformidade com padrões de segurança empresarial. Valor Principal e Problema Resolvido: O Amazon SageMaker aborda a complexidade e a natureza intensiva em recursos do desenvolvimento e implantação de modelos de ML. Ao oferecer um ambiente totalmente gerenciado com ferramentas integradas e infraestrutura escalável, ele acelera o ciclo de vida de ML, reduz a sobrecarga operacional e permite que as organizações obtenham insights e valor de seus dados de forma mais eficiente. Isso capacita as empresas a inovar rapidamente e implementar soluções de IA sem a necessidade de ampla expertise interna ou gerenciamento de infraestrutura. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 53 **How Do G2 Users Rate Amazon SageMaker?** - **Aplicativo:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 9.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 9.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Amazon SageMaker?** - **Vendedor:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/pt/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Ano de Fundação:** 2006 - **Localização da Sede:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,232,483 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (147,094 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 34% Médio Porte, 32% Empresa #### What Are Amazon SageMaker's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (3 reviews) - Integração de IA (2 reviews) - Poder de Computação (2 reviews) - Eficiência (2 reviews) - Processamento Rápido (2 reviews) **Cons:** - Caro (3 reviews) - Complexidade (2 reviews) - Questões de Complexidade (2 reviews) - Curva de Aprendizado (2 reviews) - Aprendizado Difícil (1 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About Amazon SageMaker? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários acham a **facilidade de uso** do Amazon SageMaker excepcional, permitindo uma rápida adaptação e treinamento eficiente de modelos desde o início. - Os usuários valorizam a **integração de IA perfeita** do Amazon SageMaker, que simplifica todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina de forma eficiente. - Os usuários adoram o **impressionante poder de computação** do Amazon SageMaker, reduzindo drasticamente o tempo de treinamento do modelo para minutos. - Os usuários destacam a **eficiência** do Amazon SageMaker, reduzindo significativamente o tempo de treinamento de modelos e simplificando a experimentação. - Os usuários apreciam o **processamento rápido** do Amazon SageMaker, reduzindo significativamente o tempo de treinamento de modelos para uma experimentação eficiente. **Cons:** - Os usuários acham o Amazon SageMaker **caro e complexo** , especialmente para trabalhos de longa duração e grandes implantações. - Os usuários acham a **estrutura de preços complexa** do Amazon SageMaker desafiadora, muitas vezes levando a custos altos inesperados. - Os usuários acham que a **estrutura de preços complexa** do Amazon SageMaker pode levar a custos inesperados e confusão. - Os usuários acham a **curva de aprendizado íngreme** do Amazon SageMaker desafiadora, especialmente para aqueles que são novos nos serviços da AWS. - Os usuários enfrentam uma **curva de aprendizado difícil** durante a configuração inicial do Amazon SageMaker, impactando a usabilidade. #### What Are Recent G2 Reviews of Amazon SageMaker? **"[Uma potência para ML de ponta a ponta, mas esteja preparado para uma curva de aprendizado íngreme](https://www.g2.com/pt/survey_responses/amazon-sagemaker-review-12959870)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Lokesh S.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/amazon-sagemaker-review-12959870) --- **"[Gerenciamento Completo de ML de Ponta a Ponta na AWS com Treinamento Distribuído Poderoso](https://www.g2.com/pt/survey_responses/amazon-sagemaker-review-12853074)"** **Rating:** 4.0/5.0 stars *— Hem J.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/amazon-sagemaker-review-12853074) --- #### What Are G2 Users Discussing About Amazon SageMaker? - [Para que é usado o Amazon SageMaker?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-amazon-sagemaker-used-for) - [Is AWS SageMaker good?](https://www.g2.com/pt/discussions/is-aws-sagemaker-good) - 1 upvote - [Who uses SageMaker?](https://www.g2.com/pt/discussions/who-uses-sagemaker) - [How do you use Amazon SageMaker?](https://www.g2.com/pt/discussions/how-do-you-use-amazon-sagemaker) - [What does Amazon SageMaker do?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-does-amazon-sagemaker-do) ### 13. [IBM Decision Optimization](https://www.g2.com/pt/products/ibm-decision-optimization/reviews) IBM Decision Optimization é uma família de produtos de análise prescritiva que combina técnicas matemáticas e de IA para ajudar na tomada de decisões empresariais, incluindo casos de uso de planejamento e programação operacional, tático e estratégico. As soluções permitem que os tomadores de decisão escolham o curso de ação ideal entre milhões de alternativas quando enfrentam decisões que envolvem múltiplas variáveis, possibilidades de trade-off e restrições complexas. A solução incorpora poderosos solucionadores de otimização, nomeadamente CPLEX Optimizer e CP Optimizer, para resolver a amplitude de problemas de otimização, incluindo programação matemática e de restrições e modelos de programação baseados em restrições. IBM ILOG CPLEX Optimization Studio é um dos produtos dentro do portfólio IBM Decision Optimization. Organizações de diversos setores estão usando o IBM ILOG CPLEX Optimization Studio para impulsionar a eficiência operacional e gerar um ROI significativo otimizando o planejamento, programação, precificação e outras decisões empresariais. A oferta proporciona aos usuários a flexibilidade de desenvolver modelos de otimização usando APIs de linguagem de programação geral como Python, Java, ou usando a Optimization Programming Language (OPL). Os poderosos motores de otimização CPLEX podem fornecer a potência necessária para resolver problemas de otimização do mundo real muito grandes na velocidade exigida para as aplicações interativas de otimização de decisão de hoje. IBM Decision Optimization também está incluído no Watson Studio Premium para Cloud Pak for Data para permitir que equipes de ciência de dados aproveitem o poder da análise prescritiva e construam soluções inovadoras usando uma combinação de técnicas como aprendizado de máquina e otimização. As equipes de ciência de dados podem facilmente demonstrar o valor comercial da otimização aproveitando ferramentas como painéis visuais e assistente de modelagem para construir rapidamente modelos, testar/avaliar múltiplos cenários, resolver usando poderosos motores de otimização e implantar os modelos facilmente. As soluções IBM Decision Optimization trazem mais de 30 anos de experiência no campo e são uma tecnologia de otimização comprovada, e organizações de diversos setores estão usando as soluções IBM Decision Optimization para executar suas aplicações de tomada de decisão críticas e têm se beneficiado com a redução de custos operacionais, aumento de receita e tempo acelerado para valor. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 35 **How Do G2 Users Rate IBM Decision Optimization?** - **Aplicativo:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 7.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind IBM Decision Optimization?** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/pt/sellers/ibm) - **Ano de Fundação:** 1911 - **Localização da Sede:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,660 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** SWX:IBM **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Serviços Financeiros, Software de Computador - **Company Size:** 59% Empresa, 22% Pequena Empresa #### What Are Recent G2 Reviews of IBM Decision Optimization? **"[recursos de dados](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-decision-optimization-review-8714924)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— James C.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-decision-optimization-review-8714924) --- **"[Análises detalhadas... por um preço.](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-decision-optimization-review-8681163)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Andrew M.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-decision-optimization-review-8681163) --- #### What Are G2 Users Discussing About IBM Decision Optimization? - [Para que é usado o IBM Decision Optimization?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-ibm-decision-optimization-used-for) - [What is IBM ILOG cplex optimization studio?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-ibm-ilog-cplex-optimization-studio) - [Which IBM offering would be considered best for Prescriptive Analytics?](https://www.g2.com/pt/discussions/which-ibm-offering-would-be-considered-best-for-prescriptive-analytics) - [What is decision optimization?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-decision-optimization) - [What is IBM decision optimization?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-ibm-decision-optimization) ### 14. [Posit Team](https://www.g2.com/pt/products/posit-team/reviews) A Posit é uma Public Benefit Corporation que desenvolve software de código aberto e uma plataforma de ciência de dados empresarial. Criamos o RStudio IDE, Shiny, Positron e Quarto — ferramentas usadas por milhões de cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e pesquisadores em todo o mundo, incluindo equipes de 25% das empresas da Fortune Global 100. Nossos produtos comerciais ajudam as organizações a colocar essas ferramentas em produção: o Posit Workbench fornece ambientes de desenvolvimento centralizados que suportam Positron, RStudio, VS Code e Jupyter; o Posit Connect lida com a publicação e implantação para Shiny, aplicações de IA, Streamlit, Dash, FastAPI, Flask, Bokeh e mais; e o Posit Package Manager oferece gerenciamento de pacotes em conformidade com a segurança para R e Python. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 567 **How Do G2 Users Rate Posit Team?** - **Aplicativo:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Posit Team?** - **Vendedor:** [Posit](https://www.g2.com/pt/sellers/posit) - **Ano de Fundação:** 2009 - **Localização da Sede:** Boston, US - **Twitter:** @posit_pbc (120,874 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1978648/ (448 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Assistente de Pesquisa, Assistente de Pesquisa de Pós-Graduação - **Top Industries:** Educação Superior, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 48% Empresa, 26% Médio Porte #### What Are Posit Team's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (13 reviews) - Recursos (9 reviews) - Código Aberto (7 reviews) - Suporte ao Cliente (5 reviews) - Integrações fáceis (5 reviews) **Cons:** - Desempenho lento (7 reviews) - Curva de Aprendizado (4 reviews) - Problemas de Desempenho (4 reviews) - Curva de Aprendizado Íngreme (4 reviews) - Desempenho Lento (3 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About Posit Team? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários apreciam a **facilidade de uso** do Posit Team, pois simplifica os fluxos de trabalho e aumenta a produtividade em todos os dispositivos. - Os usuários valorizam a **liderança de mercado e as integrações perfeitas** da Posit, apreciando sua facilidade de uso e suporte abrangente. - Os usuários valorizam o **compromisso da Posit com o software de código aberto** , melhorando a usabilidade e a integração em suas aplicações. - Os usuários apreciam o **excelente suporte ao cliente** da Posit, melhorando sua experiência com assistência oportuna quando necessário. - Os usuários valorizam as **integrações fáceis** do Posit Team, tornando as tarefas de análise contínuas e eficientes em várias ferramentas. **Cons:** - Os usuários experimentam **desempenho lento** com grandes conjuntos de dados, impactando o fluxo de trabalho e exigindo recursos significativos do sistema para uso ideal. - Os usuários enfrentam uma **curva de aprendizado acentuada** com o Posit, tornando desafiador para novos usuários se adaptarem rapidamente. - Os usuários relatam **problemas de desempenho** , especialmente com conjuntos de dados maiores, exigindo mais recursos e atualizações frequentes. - Os usuários enfrentam uma **curva de aprendizado acentuada** com a Posit Team, tornando desafiador para novos usuários se adaptarem rapidamente. - Os usuários experimentam **desempenho lento** com o Posit, particularmente ao lidar com grandes conjuntos de dados, impactando a produtividade e o fluxo de trabalho. #### What Are Recent G2 Reviews of Posit Team? **"[A equipe Posit torna o trabalho bioestatístico reprodutível, colaborativo e seguro.](https://www.g2.com/pt/survey_responses/posit-team-review-12977958)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Donald S.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/posit-team-review-12977958) --- **"[Ferramentas de Ciência de Dados de Código Aberto Excepcionais com Ótima Documentação e Suporte para R/Python](https://www.g2.com/pt/survey_responses/posit-team-review-13022732)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Omer F. Y.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/posit-team-review-13022732) --- #### What Are G2 Users Discussing About Posit Team? - [What is the difference between RStudio desktop and Rstudio server?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-the-difference-between-rstudio-desktop-and-rstudio-server) - [What is the difference between R and R studio?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-the-difference-between-r-and-r-studio) - [Is R Studio free?](https://www.g2.com/pt/discussions/is-r-studio-free) - [Qual software é usado para programação em R?](https://www.g2.com/pt/discussions/which-software-is-used-for-r-programming) - 1 comment ### 15. [TensorFlow](https://www.g2.com/pt/products/tensorflow/reviews) O TensorFlow é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvida pela Equipe do Google Brain, projetada para facilitar a criação, treinamento e implantação de modelos de aprendizado de máquina em várias plataformas. Ele fornece um ecossistema abrangente que suporta tarefas que vão desde gráficos de fluxo de dados simples até redes neurais complexas, permitindo que desenvolvedores e pesquisadores construam e implantem aplicações de aprendizado de máquina de forma eficiente. Principais Características e Funcionalidades: - Arquitetura Flexível: A arquitetura do TensorFlow permite a implantação em várias plataformas, incluindo CPUs, GPUs e TPUs, e suporta vários sistemas operacionais como Linux, macOS, Windows, Android e JavaScript. - Suporte a Múltiplas Linguagens: Embora ofereça principalmente uma API em Python, o TensorFlow também fornece suporte para outras linguagens, incluindo C++, Java e JavaScript, atendendo a uma comunidade diversificada de desenvolvedores. - APIs de Alto Nível: O TensorFlow inclui APIs de alto nível como o Keras, que simplificam o processo de construção e treinamento de modelos, tornando o aprendizado de máquina mais acessível para iniciantes e eficiente para especialistas. - Execução Eager: Este recurso permite a avaliação imediata de operações, facilitando a depuração intuitiva e a construção dinâmica de gráficos. - Computação Distribuída: O TensorFlow suporta treinamento distribuído, permitindo a escalabilidade de modelos de aprendizado de máquina em vários dispositivos e servidores sem modificações significativas no código. Valor Principal e Soluções Oferecidas: O TensorFlow aborda os desafios de desenvolver e implantar modelos de aprendizado de máquina oferecendo uma plataforma unificada, escalável e flexível. Ele simplifica o fluxo de trabalho desde a concepção do modelo até a implantação, reduzindo a complexidade associada a projetos de aprendizado de máquina. Ao suportar uma ampla gama de plataformas e linguagens, o TensorFlow capacita os usuários a implementar soluções de aprendizado de máquina em ambientes diversos, desde laboratórios de pesquisa até sistemas de produção. Sua suíte abrangente de ferramentas e bibliotecas acelera o processo de desenvolvimento, fomenta a inovação e permite a criação de modelos sofisticados que podem enfrentar problemas do mundo real de forma eficaz. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 135 **How Do G2 Users Rate TensorFlow?** - **Aplicativo:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.7/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind TensorFlow?** - **Vendedor:** [TensorFlow](https://www.g2.com/pt/sellers/tensorflow) - **Ano de Fundação:** 2016 - **Localização da Sede:** Centre Urbain Nord, TN - **Twitter:** @TensorFlow (377,398 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tensorflow-tunis/ (1 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software, Engenheiro de Software Sênior - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 50% Pequena Empresa, 26% Médio Porte #### What Are TensorFlow's Pros and Cons? **Pros:** - Aprendizado de Máquina (22 reviews) - Integração de IA (19 reviews) - Facilidade de Uso (19 reviews) - Variedade de Modelos (17 reviews) - Suporte ao Cliente (13 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado Íngreme (24 reviews) - Complexidade (7 reviews) - Aprendizado Difícil (7 reviews) - Tratamento de Erros (5 reviews) - Desempenho lento (5 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About TensorFlow? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários apreciam a **flexibilidade e escalabilidade** do TensorFlow para construir e implantar modelos de aprendizado de máquina de forma eficaz. - Os usuários valorizam o TensorFlow por sua **integração poderosa de IA** , permitindo o treinamento e a implantação eficiente de modelos em várias plataformas. - Os usuários acham que a **facilidade de uso** do TensorFlow é aprimorada pelo Keras e pelo forte suporte da comunidade para a construção de modelos. - Os usuários elogiam a **variedade de modelos** no TensorFlow, facilitando a prototipagem rápida e o desenvolvimento flexível de aprendizado profundo. - Os usuários valorizam o **excelente suporte ao cliente** e a comunidade do TensorFlow, melhorando a experiência em seus projetos de aprendizado de máquina. **Cons:** - Os usuários acham a **curva de aprendizado íngreme** do TensorFlow difícil, especialmente para iniciantes, tornando a compreensão e a depuração desafiadoras. - Os usuários acham a **complexidade** do TensorFlow desafiadora, especialmente para iniciantes e ao lidar com problemas de otimização de GPU. - Os usuários acham **difícil aprender TensorFlow** , enfrentando desafios com conceitos complexos e mensagens de erro frustrantes durante a depuração. - Os usuários têm dificuldades com **manipulação de erros** , achando as mensagens de erro pouco claras e a depuração do TensorFlow desafiadora, especialmente para iniciantes. - Os usuários experimentam **desempenho lento** com o TensorFlow, especialmente ao experimentar ou lidar com projetos menores, afetando a usabilidade. #### What Are Recent G2 Reviews of TensorFlow? **"[Meu lugar preferido para coisas de aprendizado de máquina](https://www.g2.com/pt/survey_responses/tensorflow-review-11197207)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Leonardo S.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/tensorflow-review-11197207) --- **"[Escalável, Flexível e Poderoso: TensorFlow Impulsiona a Produtividade do Aprendizado Profundo](https://www.g2.com/pt/survey_responses/tensorflow-review-12523010)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Anbuselvam S.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/tensorflow-review-12523010) --- #### What Are G2 Users Discussing About TensorFlow? - [What are the core concepts of TensorFlow?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-are-the-core-concepts-of-tensorflow) - [O que é o TensorFlow e por que ele é usado?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-tensorflow-and-why-it-is-used) - 2 comments - [What are advantages of TensorFlow?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-are-advantages-of-tensorflow) - [What is TensorFlow software used for?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-tensorflow-software-used-for) ### 16. [Domo](https://www.g2.com/pt/products/domo/reviews) A plataforma de Produtos de IA e Dados da Domo capacita as organizações a transformar dados em insights e soluções acionáveis. Ela permite que os usuários conectem de forma integrada diversas fontes de dados, preparem dados para uso e gerem relatórios e visualizações dinâmicas—tudo dentro de uma única interface. Com capacidades de IA e automação integradas, as equipes podem facilmente construir e usar agentes de IA, otimizar fluxos de trabalho e criar soluções personalizadas. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 1,019 **How Do G2 Users Rate Domo?** - **Aplicativo:** 5.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 6.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 5.8/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Domo?** - **Vendedor:** [Domo](https://www.g2.com/pt/sellers/domo) - **Website da Empresa:** https://www.domo.com - **Ano de Fundação:** 2010 - **Localização da Sede:** American Fork, UT - **Twitter:** @Domotalk (63,513 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/25237/ (1,299 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analista de Dados, Analista de Negócios - **Top Industries:** Software de Computador, Marketing e Publicidade - **Company Size:** 49% Médio Porte, 29% Empresa #### What Are Domo's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (247 reviews) - Visualização de Dados (116 reviews) - Intuitivo (95 reviews) - Integrações fáceis (92 reviews) - Integrações (88 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado (66 reviews) - Recursos Faltantes (59 reviews) - Questões de Gestão de Dados (55 reviews) - Caro (44 reviews) - Complexidade (43 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About Domo? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários elogiam a **facilidade de uso** do Domo, tornando o gerenciamento de dados acessível para todos, até mesmo para os menos familiarizados com tecnologia. - Os usuários valorizam os **painéis flexíveis** do Domo, que simplificam a visualização de dados e aumentam a eficiência na tomada de decisões. - Os usuários destacam o **design intuitivo** do Domo, tornando a gestão de dados acessível para todos, até mesmo para usuários sem conhecimentos técnicos. - Os usuários adoram as **integrações fáceis** do Domo, que simplificam o gerenciamento de dados e melhoram a colaboração entre plataformas. - Os usuários valorizam a **integração perfeita** do Domo com diversas fontes de dados, melhorando a gestão de dados e a eficiência na tomada de decisões. **Cons:** - Os usuários acham a **curva de aprendizado íngreme** , precisando de esforço extra para gerenciar atualizações e navegar pelas funcionalidades de forma eficaz. - Os usuários expressam preocupação com **recursos ausentes** como gráficos dinâmicos flexíveis e modelos de preços pouco claros, impactando a usabilidade. - Os usuários enfrentam **problemas de gerenciamento de dados** com o Domo, citando conectores não confiáveis e dificuldades na geração de relatórios e licenciamento. - Os usuários expressam frustração com os **aumentos de preços caros** da Domo, particularmente aumentos repentinos que pressionam os relacionamentos de longo prazo com os clientes. - Os usuários acham a **complexidade** do Domo desafiadora, com estruturas de dados rígidas e processos complicados que dificultam a eficiência e a adaptabilidade. #### What Are Recent G2 Reviews of Domo? **"[Domo torna os painéis em tempo real fáceis com ETL intuitivo e métricas móveis](https://www.g2.com/pt/survey_responses/domo-review-13032278)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Karthik S.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/domo-review-13032278) --- **"[Painéis ao Vivo Sem Esforço e Mistura de Dados com Domo](https://www.g2.com/pt/survey_responses/domo-review-13093007)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Karthik M.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/domo-review-13093007) --- #### What Are G2 Users Discussing About Domo? - [Para que serve o Domo?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-domo-used-for) - 1 comment - [How much does Domo cost?](https://www.g2.com/pt/discussions/how-much-does-domo-cost) - [What is Domo data?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-domo-data) - [Is Domo any good?](https://www.g2.com/pt/discussions/is-domo-any-good) - [What does Domo software do?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-does-domo-software-do) ### 17. [IBM Watson Studio](https://www.g2.com/pt/products/ibm-watson-studio/reviews) IBM Watson Studio no IBM Cloud Pak for Data é uma solução líder em ciência de dados e aprendizado de máquina que ajuda as empresas a acelerar a transformação digital impulsionada por IA. Permite que as empresas escalem IA confiável e otimizem decisões. Permite construir, executar e gerenciar modelos de IA em qualquer nuvem através de um ciclo de vida de IA automatizado de ponta a ponta—simplificando a experimentação e implantação, acelerando a exploração e preparação de dados, e melhorando o desenvolvimento e treinamento de modelos. Governar e monitorar modelos para mitigar desvios e vieses, e gerenciar o risco do modelo. Construir uma prática de ModelOps que sincroniza pipelines de aplicação e modelo para operacionalizar IA responsável e explicável em toda a empresa. Como uma oferta chave do IBM Cloud Pak for Data, uma plataforma unificada de dados e IA, o Watson Studio integra-se perfeitamente com serviços de gerenciamento de dados, capacidades de privacidade e segurança de dados, ferramentas de aplicação de IA, frameworks de código aberto e um ecossistema tecnológico robusto. Une equipes e capacita empresas a construir a arquitetura de informação moderna que a IA requer e a infundir em toda a organização. IBM Watson Studio é opcional em código, permitindo que tanto cientistas de dados quanto analistas de negócios trabalhem na mesma plataforma, fornecendo o melhor das ferramentas de código aberto junto com capacidades visuais de arrastar e soltar. Permite que as organizações aproveitem os ativos de dados e injetem previsões em processos de negócios e aplicações modernas—ajudando-as a maximizar seu valor de negócios. É adequado para ambientes híbridos de multicloud que exigem desempenho, segurança e governança críticos para a missão. As características incluem: • AutoAI que elimina tarefas repetitivas e demoradas automatizando a preparação de dados, desenvolvimento de modelos, engenharia de características e otimização de hiperparâmetros. • Análise de Texto para descobrir insights de dados não estruturados • Construção de modelos visuais de arrastar e soltar com SPSS Modeler • Acesso amplo a dados – arquivos planos, planilhas, principais bancos de dados relacionais • Motor gráfico sofisticado para construir visualizações impressionantes • Suporte para Notebooks Python 3 Watson Studio está disponível através de várias opções de implantação: • IBM Cloud Pak for Data – Uma plataforma de dados e IA aberta e extensível que roda em qualquer nuvem • IBM Cloud Pak for Data System – Uma plataforma em nuvem híbrida, no local, em uma caixa • IBM Cloud Pak for Data as a Service – Um conjunto de serviços de plataforma IBM Cloud Pak for Data totalmente gerenciado na IBM Cloud **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 162 **How Do G2 Users Rate IBM Watson Studio?** - **Aplicativo:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 9.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 7.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind IBM Watson Studio?** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/pt/sellers/ibm) - **Ano de Fundação:** 1911 - **Localização da Sede:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,660 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** SWX:IBM **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software, CEO - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 49% Empresa, 31% Pequena Empresa #### What Are IBM Watson Studio's Pros and Cons? **Pros:** - Capacidades de IA (4 reviews) - Tecnologia de IA (4 reviews) - Facilidade de Uso (4 reviews) - Aprendizado de Máquina (4 reviews) - Integração de IA (3 reviews) **Cons:** - Caro (3 reviews) - Curva de Aprendizado (3 reviews) - Curva de Aprendizado Íngreme (3 reviews) - Interface Complexa (1 reviews) - Complexidade (1 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About IBM Watson Studio? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários valorizam a **capacidade de Auto AI** do IBM Watson Studio, reduzindo significativamente o trabalho manual e aumentando a produtividade. - Os usuários apreciam a **capacidade de Auto AI** do IBM Watson Studio por economizar tempo e aumentar a produtividade nos projetos. - Os usuários apreciam a **interface amigável** do IBM Watson Studio, tornando os projetos de ciência de dados diretos e eficientes. - Os usuários valorizam o IBM Watson Studio por sua **capacidade de Auto AI** , que reduz significativamente o trabalho manual e aumenta a produtividade. - Os usuários apreciam a **fácil integração e o suporte poderoso de IA** do IBM Watson Studio, aprimorando seus fluxos de trabalho de projetos de dados. **Cons:** - Os usuários acham que o **preço do IBM Watson Studio é caro** , tornando-o menos acessível para indivíduos e startups. - Os usuários acham a **curva de aprendizado íngreme** devido à interface complexa, tornando desafiador para os iniciantes dominá-la. - Os usuários enfrentam uma **curva de aprendizado acentuada** com o IBM Watson Studio, tornando desafiador para os iniciantes navegarem de forma eficaz. - Os usuários acham a **interface complexa** do IBM Watson Studio intimidadora, especialmente para iniciantes que navegam por seus muitos recursos. - Os usuários acham a **complexidade da interface** desafiadora, especialmente para iniciantes que navegam no IBM Watson Studio. #### What Are Recent G2 Reviews of IBM Watson Studio? **"[Uma plataforma tudo-em-um útil para análise de dados e IA](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-watson-studio-review-13090033)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Miguel P.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-watson-studio-review-13090033) --- **"[Plataforma Robusta para Colaboração Fluida em Ciência de Dados](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-watson-studio-review-12313951)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Naimish M.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-watson-studio-review-12313951) --- #### What Are G2 Users Discussing About IBM Watson Studio? - [Para que é usado o IBM Watson Studio?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-ibm-watson-studio-used-for) - 1 upvote - [What are the main benefits of using AutoAI in IBM Watson Studio?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-are-the-main-benefits-of-using-autoai-in-ibm-watson-studio) - [Is IBM Watson Studio free?](https://www.g2.com/pt/discussions/is-ibm-watson-studio-free) - [How do I use IBM Watson Studio?](https://www.g2.com/pt/discussions/how-do-i-use-ibm-watson-studio) - [What does IBM Watson Studio do?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-does-ibm-watson-studio-do) ### 18. [KNIME](https://www.g2.com/pt/products/knime-analytics-platform/reviews) KNIME ajuda todos a entender os dados. Sua plataforma gratuita e de código aberto KNIME Analytics Platform permite que qualquer pessoa — seja de um contexto empresarial, técnico ou de dados — trabalhe intuitivamente com dados, todos os dias. KNIME Business Hub é o complemento comercial da KNIME Analytics Platform e permite que os usuários colaborem em ciência de dados e compartilhem insights em toda a organização. Juntos, os produtos apoiam o ciclo de vida completo da ciência de dados, permitindo que equipes em todos os níveis de prontidão analítica apoiem a operacionalização dos dados e construam uma prática de ciência de dados escalável. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 100 **How Do G2 Users Rate KNIME?** - **Aplicativo:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.1/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind KNIME?** - **Vendedor:** [KNIME](https://www.g2.com/pt/sellers/knime) - **Website da Empresa:** https://knime.com - **Ano de Fundação:** 2008 - **Localização da Sede:** Zurich, Switzerland - **Twitter:** @knime (7,998 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/692207?trk=tyah&trkInfo=clickedVertical%3Acompany%2CclickedEntityId%3A692207%2Cidx%3A2-1-4%2CtarId%3A1454002156993%2Ctas%3Aknime (244 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Educação Superior - **Company Size:** 42% Empresa, 33% Médio Porte #### What Are KNIME's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (7 reviews) - Facilidade de Codificação (4 reviews) - Facilidade de Aprendizagem (4 reviews) - Aprendendo (4 reviews) - Visualização de Dados (3 reviews) **Cons:** - Dificuldade de Aprendizagem (3 reviews) - Uso de Memória (3 reviews) - Limitações de Armazenamento (3 reviews) - Questões de Gestão de Dados (2 reviews) - Recursos de Aprendizagem Insuficientes (2 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About KNIME? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários acham **a facilidade de uso do KNIME** notável, permitindo a criação de fluxos de trabalho sem esforço e sem necessidade de conhecimento em programação. - Os usuários valorizam a **facilidade de codificação** do KNIME, tornando-o acessível tanto para iniciantes quanto para usuários não técnicos. - Os usuários consideram o KNIME uma **plataforma fácil de aprender** que permite a entrega rápida de soluções de dados sem a necessidade de conhecimento em programação. - Os usuários acham o KNIME **fácil de aprender** , permitindo a entrega rápida de análises de dados complexas e soluções de IA. - Os usuários elogiam as **capacidades intuitivas de visualização de dados** do KNIME, tornando as percepções de dados complexos facilmente acessíveis. **Cons:** - Os usuários acham a **dificuldade de aprendizado** do KNIME desafiadora, especialmente com conceitos de ciência de dados desconhecidos e programação visual. - Os usuários frequentemente enfrentam **problemas de uso de memória** com o KNIME, levando a um desempenho lento e dificuldades em lidar com arquivos grandes. - Os usuários enfrentam **limitações de armazenamento** com o KNIME, levando a problemas de memória e desempenho lento com arquivos grandes. - Os usuários encontram **problemas de gerenciamento de dados** com o KNIME, particularmente na melhoria do manuseio de arquivos e no acesso a certos bancos de dados. - Os usuários acham a **falta de recursos de aprendizado** para o KNIME frustrante, dificultando sua capacidade de utilizar o software de forma eficaz. #### What Are Recent G2 Reviews of KNIME? **"[Análise Gratuita de Arrastar e Soltar Sem Código da KNIME, de Descritiva a IA Agente](https://www.g2.com/pt/survey_responses/knime-review-12992618)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Guylaine B.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/knime-review-12992618) --- **"[Os Fluxos de Trabalho Visuais do KNIME - Uma das melhores ferramentas para Profissionais de Auditoria, Contabilidade e Finanças](https://www.g2.com/pt/survey_responses/knime-review-12976842)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Charm M.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/knime-review-12976842) --- #### What Are G2 Users Discussing About KNIME? - [Para que é usada a Plataforma de Análise KNIME?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-knime-analytics-platform-used-for) - [O Knime é fácil de usar?](https://www.g2.com/pt/discussions/is-knime-easy-to-use) - 1 comment - [How do I use Knime Analytics?](https://www.g2.com/pt/discussions/how-do-i-use-knime-analytics) - [Is Knime any good?](https://www.g2.com/pt/discussions/is-knime-any-good) - [What is Knime analytics platform?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-knime-analytics-platform) ### 19. [Anaconda Core](https://www.g2.com/pt/products/anaconda-core/reviews) A Anaconda Platform é uma plataforma unificada de desenvolvimento de IA empresarial que ajuda cientistas de dados, desenvolvedores de IA e engenheiros de plataforma a construir, proteger, implantar e observar cargas de trabalho de IA desde o desenvolvimento até a produção. A plataforma aborda desafios críticos que as empresas enfrentam ao escalar iniciativas de IA de código aberto, incluindo a complexidade do ambiente, vulnerabilidades de segurança, falhas de implantação e requisitos de governança em infraestruturas de nuvem e locais. A plataforma combina a distribuição confiável de pacotes Python com controles de governança de nível empresarial, permitindo que as organizações acelerem a inovação em IA enquanto mantêm a segurança e a conformidade. Os cientistas de dados acessam mais de 12.000 pacotes de código aberto pré-avaliados e compatíveis através da distribuição segura da Anaconda, eliminando conflitos de dependência e desvios de ambiente que normalmente atrasam os ciclos de implantação. Os administradores da plataforma ganham gerenciamento centralizado, controles de acesso baseados em função e detecção automatizada de vulnerabilidades em todas as cargas de trabalho de IA. As principais capacidades incluem: Distribuição Confiável - Pacotes Python pré-validados com verificação de assinatura, listas de materiais de software (SBOMs) e SLAs de tempo de atividade garantido reduzem os riscos de segurança da cadeia de suprimentos Governança Segura - Varredura automatizada de CVE, filtragem de pacotes, logs de auditoria e rastreamento de conformidade para requisitos de GDPR, HIPAA e CCPA permitem que as equipes avancem rapidamente sem comprometer a segurança Velocidade do Desenvolvedor - Ambientes pré-configurados, configuração com um comando e resolução automática de dependências eliminam o tempo de depuração para que os desenvolvedores se concentrem em construir soluções IA Pronta para Produção - Runtimes de alto desempenho e fluxos de trabalho de implantação comprovados garantem que o que funciona localmente funcione de forma confiável em escala, fechando a lacuna entre experimentação e produção Insights Acionáveis - Telemetria em tempo real e métricas de uso em pacotes, ambientes e modelos fornecem visibilidade para decisões de otimização baseadas em dados Organizações que usam a Anaconda Platform relatam uma redução de 60% no risco de violações de segurança, uma melhoria de 80% na eficiência do gerenciamento de segurança de pacotes e economias significativas de tempo ao eliminar processos manuais de avaliação de pacotes. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 235 **How Do G2 Users Rate Anaconda Core?** - **Aplicativo:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Anaconda Core?** - **Vendedor:** [Anaconda, Inc.](https://www.g2.com/pt/sellers/anaconda-inc) - **Ano de Fundação:** 2012 - **Localização da Sede:** Austin, Texas - **Twitter:** @anacondainc (83,629 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/25029553/ (580 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Estudante, Engenheiro de Software - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 38% Pequena Empresa, 25% Empresa #### What Are Anaconda Core's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (74 reviews) - Configurar Facilidade (39 reviews) - Eficiência (27 reviews) - Intuitivo (25 reviews) - Facilidade de Codificação (23 reviews) **Cons:** - Questões de Gestão de Dados (11 reviews) - Desempenho lento (11 reviews) - Faltando Recursos (10 reviews) - Recursos Limitados (9 reviews) - Armazenamento Limitado (9 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About Anaconda Core? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários elogiam a **facilidade de uso** do Anaconda Core, tornando a instalação e o gerenciamento de pacotes sem esforço em todas as plataformas. - Os usuários elogiam a **configuração fácil** do Anaconda Core, facilitando o início e a gestão eficiente de projetos em ciência de dados. - Os usuários acham que o Anaconda Core melhora a **eficiência** no desenvolvimento através de integração perfeita e fácil gerenciamento de pacotes. - Os usuários valorizam a **interface intuitiva** do Anaconda Core, facilitando o gerenciamento eficiente e o acesso às ferramentas necessárias sem esforço. - Os usuários valorizam a **facilidade de codificação** proporcionada pelo Anaconda, desfrutando de acesso sem esforço a ferramentas essenciais e gerenciamento de ambiente sem complicações. **Cons:** - Os usuários enfrentam **problemas de gerenciamento de dados** com o Anaconda Core, incluindo alto uso de memória e ausência de backups automáticos. - Os usuários relatam **desempenho lento** no Anaconda Core, especialmente durante as instalações de pacotes e ao usar hardware mais antigo. - Os usuários acham que o Anaconda Core **carece de recursos** , particularmente na Camada Gratuita e na acessibilidade de novas ferramentas e insights. - Os usuários sentem que os **recursos limitados** do Anaconda Core prejudicam a usabilidade e carecem de ferramentas essenciais para um desenvolvimento eficaz. - Os usuários acham o **tamanho pesado de instalação** do Anaconda Core incômodo, especialmente com restrições de armazenamento e tempos de download lentos. #### What Are Recent G2 Reviews of Anaconda Core? **"[Kit de Ferramentas Tudo-em-Um para Fluxos de Trabalho de Ciência de Dados](https://www.g2.com/pt/survey_responses/anaconda-core-review-12706297)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Melissa F.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/anaconda-core-review-12706297) --- **"[Ótimo para Aprender, Precisa de uma Interface Mais Amigável](https://www.g2.com/pt/survey_responses/anaconda-core-review-12253770)"** **Rating:** 4.0/5.0 stars *— Firdavs S.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/anaconda-core-review-12253770) --- #### What Are G2 Users Discussing About Anaconda Core? - [O Anaconda é gratuito para empresas?](https://www.g2.com/pt/discussions/anaconda-is-anaconda-free-for-companies) - 2 comments, 1 upvote - [Is Anaconda free for companies?](https://www.g2.com/pt/discussions/is-anaconda-free-for-companies) - 1 comment, 1 upvote - [O Anaconda é bom para aprendizado de máquina?](https://www.g2.com/pt/discussions/anaconda-is-anaconda-good-for-machine-learning) - 1 comment, 1 upvote - [O Anaconda é bom para aprendizado de máquina?](https://www.g2.com/pt/discussions/is-anaconda-good-for-machine-learning) - 1 comment - [What is Anaconda software used for?](https://www.g2.com/pt/discussions/anaconda-what-is-anaconda-software-used-for) ### 20. [IBM SPSS Modeler](https://www.g2.com/pt/products/ibm-spss-modeler/reviews) O IBM SPSS Modeler é uma solução líder em ciência de dados visual e aprendizado de máquina. Ele ajuda as empresas a acelerar o tempo para obter valor e resultados desejados, agilizando as tarefas operacionais para cientistas de dados. Organizações líderes em todo o mundo confiam na IBM para descoberta de dados, análises preditivas, gerenciamento e implantação de modelos, e aprendizado de máquina para monetizar ativos de dados. O IBM SPSS Modeler capacita as organizações a aproveitar ativos de dados e aplicações modernas com algoritmos e modelos completos, prontos para uso, adequados para ambientes híbridos e multi-nuvem com uma postura robusta de governança e segurança. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 128 **How Do G2 Users Rate IBM SPSS Modeler?** - **Aplicativo:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 6.4/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind IBM SPSS Modeler?** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/pt/sellers/ibm) - **Ano de Fundação:** 1911 - **Localização da Sede:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,660 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** SWX:IBM **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Educação Superior, Gestão Educacional - **Company Size:** 53% Empresa, 24% Médio Porte #### What Are IBM SPSS Modeler's Pros and Cons? **Pros:** - Capacidades de Análise (1 reviews) - Análise (1 reviews) - Acesso a Dados (1 reviews) - Gestão de Dados (1 reviews) - Visualização de Dados (1 reviews) **Cons:** - Caro (1 reviews) - Licenciamento caro (1 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About IBM SPSS Modeler? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários valorizam as **capacidades robustas de modelagem analítica** do IBM SPSS Modeler para uma manipulação e integração de dados sem interrupções. - Os usuários valorizam a **conexão de dados contínua** do IBM SPSS Modeler, aumentando a eficiência na manipulação e análise de dados. - Os usuários valorizam o **acesso contínuo aos dados** no IBM SPSS Modeler, facilitando a manipulação e integração eficiente dos dados. - Os usuários valorizam a **conectividade de dados perfeita** no IBM SPSS Modeler, permitindo uma manipulação e análise de dados eficiente. - Os usuários valorizam as **capacidades de visualização de dados sem interrupções** do IBM SPSS Modeler, melhorando significativamente sua experiência de análise de dados. **Cons:** - Os usuários acham os **custos de licenciamento muito altos** , tornando o IBM SPSS Modeler uma escolha cara para muitos. - Os usuários estão frustrados com as **taxas de licenciamento caras** , tornando o produto caro para acesso individual. #### What Are Recent G2 Reviews of IBM SPSS Modeler? **"[Integração de Dados Sem Interrupções e Análises Poderosas](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-spss-modeler-review-12103509)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Usuário Verificado em Bancário* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-spss-modeler-review-12103509) --- **"[A melhor aplicação para pesquisa de mercado](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-spss-modeler-review-8095256)"** **Rating:** 4.0/5.0 stars *— Basil E.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-spss-modeler-review-8095256) --- #### What Are G2 Users Discussing About IBM SPSS Modeler? - [Para que é usado o IBM SPSS Modeler?](https://www.g2.com/pt/discussions/ibm-spss-modeler-what-is-ibm-spss-modeler-used-for) - [Quais são as características do SPSS?](https://www.g2.com/pt/discussions/ibm-spss-modeler-what-are-the-features-of-spss) - 1 comment - [Para que é usado o IBM SPSS Modeler?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-ibm-spss-modeler-used-for) - 1 comment - [O IBM SPSS Modeler é gratuito?](https://www.g2.com/pt/discussions/is-ibm-spss-modeler-free) - 1 comment - [What is the difference between SPSS Statistics and Modeler?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-the-difference-between-spss-statistics-and-modeler) ### 21. [Altair AI Studio](https://www.g2.com/pt/products/rapidminer-studio/reviews) Altair AI Studio (anteriormente RapidMiner Studio) é uma ferramenta de ciência de dados que qualquer pessoa pode usar para projetar e prototipar modelos de IA e aprendizado de máquina altamente explicáveis que ajudam a construir confiança em toda a organização. Altair AI Studio inclui: - Funcionalidade completa de IA generativa com acesso a centenas de grandes modelos de linguagem (LLMs). - Telas intuitivas e poderosas de arrastar e soltar que oferecem aos usuários controle semelhante ao código sem complexidade. - Auto ML premiado com agrupamento automatizado, modelagem preditiva, engenharia de características e previsão de séries temporais. - Conectividade, exploração e preparação de dados. - Implantar e gerenciar projetos e modelos de IA em escala empresarial. - Colaborar com membros da equipe no mesmo ambiente sem se preocupar em sobrescrever o trabalho uns dos outros. - Unificar todo o ciclo de vida da ciência de dados, desde a exploração de dados e aprendizado de máquina até operações de modelo e visualização e implantar na nuvem. Altair AI Studio ajuda os usuários a tornar insights poderosos acessíveis a toda a organização e pode escalar perfeitamente para usuários e empresas. Altair AI Studio permite que as organizações obtenham valor significativo da IA com custo e impacto operacional mínimos. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 494 **How Do G2 Users Rate Altair AI Studio?** - **Aplicativo:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 7.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Altair AI Studio?** - **Vendedor:** [Altair](https://www.g2.com/pt/sellers/altair-186799f5-3238-493f-b3ad-b8cac484afd7) - **Website da Empresa:** https://www.altair.com/ - **Ano de Fundação:** 1985 - **Localização da Sede:** Troy, MI - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/8323/ (2,774 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NASDAQ:ALTR **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Estudante, Cientista de Dados - **Top Industries:** Educação Superior, Gestão Educacional - **Company Size:** 42% Pequena Empresa, 30% Médio Porte #### What Are Altair AI Studio's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (9 reviews) - Aprendizado de Máquina (8 reviews) - Integração de IA (6 reviews) - Tecnologia de IA (5 reviews) - Automação (5 reviews) **Cons:** - Complexidade (4 reviews) - Manipulação de Grandes Conjuntos de Dados (3 reviews) - Desempenho lento (3 reviews) - Questões de Complexidade (2 reviews) - Uso Complexo (2 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About Altair AI Studio? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários elogiam a **facilidade de uso** do Altair AI Studio, destacando sua interface intuitiva de arrastar e soltar para tarefas de dados. - Os usuários apreciam as capacidades de **machine learning sem código** do Altair AI Studio, tornando a construção de modelos acessível e eficiente. - Os usuários apreciam a **integração avançada de IA** do Altair AI Studio, melhorando a tomada de decisões e simplificando os processos de dados. - Os usuários valorizam o **aprendizado de máquina avançado e a análise de dados** do Altair AI Studio, melhorando a tomada de decisões e a eficiência. - Os usuários se beneficiam da **automação** no Altair AI Studio, simplificando os processos de dados e aumentando a eficiência na tomada de decisões. **Cons:** - Os usuários acham a **complexidade** do Altair AI Studio desafiadora, especialmente com barreiras linguísticas e desempenho lento em grandes conjuntos de dados. - Os usuários relatam **desempenho mais lento com grandes conjuntos de dados** , experimentando lentidões e bugs ocasionais na interface do usuário durante operações complexas. - Os usuários experimentam **desempenho lento** ao lidar com grandes conjuntos de dados, levando a lentidões ocasionais e problemas na interface do usuário. - Os usuários acham que o Altair AI Studio tem **problemas de complexidade** devido a barreiras linguísticas e acesso complicado ao suporte. - Os usuários acham o **uso complexo** do Altair AI Studio desafiador, especialmente devido à documentação inadequada para iniciantes. #### What Are Recent G2 Reviews of Altair AI Studio? **"[Ferramenta Essencial para Análise de Sensores Simplificada](https://www.g2.com/pt/survey_responses/altair-ai-studio-review-12568188)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Ayçe M.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/altair-ai-studio-review-12568188) --- **"[Ótima ferramenta para fácil análise de dados e teste de modelos de IA](https://www.g2.com/pt/survey_responses/altair-ai-studio-review-12942088)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Sanjeet S.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/altair-ai-studio-review-12942088) --- #### What Are G2 Users Discussing About Altair AI Studio? - [Para que é usado o RapidMiner?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-rapidminer-used-for) - 1 comment - [What are the data mining tools?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-are-the-data-mining-tools) - [Is RapidMiner open source?](https://www.g2.com/pt/discussions/is-rapidminer-open-source) - [How do you use the Rapid Miner?](https://www.g2.com/pt/discussions/how-do-you-use-the-rapid-miner) - [Is Rapid Miner legit?](https://www.g2.com/pt/discussions/is-rapid-miner-legit) ### 22. [IBM Cloud Pak for Data](https://www.g2.com/pt/products/ibm-cloud-pak-for-data/reviews) IBM Cloud Pak® for Data é uma plataforma de dados e IA totalmente integrada que moderniza a forma como as empresas coletam, organizam e analisam dados, formando a base para infundir IA em toda a organização. Executando no Red Hat OpenShift e disponível em qualquer nuvem, esta plataforma unificada ajuda as empresas a automatizar o ciclo de vida de IA de ponta a ponta. O tecido de dados inteligente no IBM Cloud Pak for Data permite consultas distribuídas automatizadas em escala sem movimentação de dados; descoberta automatizada e compreensão de dados prontos para negócios; políticas universais de privacidade e uso automatizadas em todo o ecossistema de dados; e treinamento de modelos otimizado, precisão e explicabilidade. A plataforma atende aos seguintes casos de uso: • Acesso e disponibilidade de dados – Elimine silos de dados e simplifique seu cenário de dados para permitir uma extração de valor mais rápida e econômica dos seus dados. • Qualidade e governança de dados - Aplique soluções e metodologias de governança para fornecer dados empresariais confiáveis. • Privacidade e segurança de dados - Compreenda e gerencie totalmente dados sensíveis com uma estrutura de privacidade abrangente. • ModelOps - Automatize o ciclo de vida de IA e sincronize pipelines de aplicativos e modelos para escalar implantações de IA. • Governança de IA – Garanta que sua IA seja transparente, compatível e confiável com maior visibilidade no desenvolvimento de modelos, com capacidades como IA explicável, gerenciamento de risco de modelos e detecção de viés. • IA para Operações Financeiras - Automatize e integre o planejamento em toda a sua organização, desde planejamento e análise financeira até planejamento de força de trabalho, previsão de vendas e planejamento da cadeia de suprimentos. • IA para Atendimento ao Cliente - Reduza o tempo de resolução, diminua o volume de chamadas e aumente a satisfação do cliente. O IBM Watson Assistant (WA) pode fornecer assistência automatizada com IA e permitir que agentes humanos lidem melhor com consultas. O IBM Watson Discovery (WD) complementa o Watson Assistant e pode ajudar a desbloquear insights de conteúdos empresariais complexos. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 72 **How Do G2 Users Rate IBM Cloud Pak for Data?** - **Aplicativo:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 9.2/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 7.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind IBM Cloud Pak for Data?** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/pt/sellers/ibm) - **Ano de Fundação:** 1911 - **Localização da Sede:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,660 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** SWX:IBM **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 51% Empresa, 28% Pequena Empresa #### What Are Recent G2 Reviews of IBM Cloud Pak for Data? **"[Solução abrangente para fluxos de trabalho intensivos em dados](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-cloud-pak-for-data-review-12967373)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Amr a.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-cloud-pak-for-data-review-12967373) --- **"[Integração e Governança de Dados Unificada para Análise e IA no OpenShift](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-cloud-pak-for-data-review-13089210)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Aleksander M.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/ibm-cloud-pak-for-data-review-13089210) --- ### 23. [Deepnote](https://www.g2.com/pt/products/deepnote/reviews) Deepnote é um espaço de trabalho de dados onde agentes e humanos trabalham juntos. É projetado para simplificar a exploração de dados, acelerar a análise e rapidamente entregar insights acionáveis para você e sua equipe. Ao contrário de ferramentas desatualizadas como o Jupyter, o Deepnote é construído com a próxima década em mente. Deepnote dá superpoderes a qualquer pessoa que trabalhe com dados. Ele unifica seu fluxo de trabalho de dados através de uma camada semântica integrada, preparando seus dados para aplicações avançadas de IA. Você também pode aproveitar nosso copiloto de dados de IA para conversar com seus dados, criar gráficos, escrever código ou transformar seus cadernos de IA em dashboards de dados ou aplicativos completos. Combine dados, código SQL ou Python e visualizações lado a lado em uma tela flexível - aprimorada com modelos de raciocínio de IA de ponta. 🤖 Analise com IA • Gere código e visualizações descrevendo seu objetivo. • Escreva, execute e depure código automaticamente com IA. • Avance mais rápido com sugestões de IA sensíveis ao contexto. 🔗 Unifique • Conecte-se a mais de 60 fontes de dados como BigQuery, Snowflake e PostgreSQL. • Combine Python e SQL em um único caderno. • Construa módulos reutilizáveis de ETL, análises e métricas. • Crie uma camada semântica com definições compartilhadas e métricas confiáveis. ⚖️ Escale • Aumente instantaneamente o poder de computação, mais incluído do que o Colab. • Agende tarefas e seja notificado com resultados atualizados. • Organize o trabalho em projetos e pastas para clareza da equipe. • Gerencie fluxos de trabalho via API REST. 🚀 Lançamento • Transforme cadernos em dashboards ou aplicativos de dados, nativamente ou com Streamlit. • Permita que os usuários explorem dados com entradas interativas. • Compartilhe aplicativos seguros e ao vivo com um clique. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 379 **How Do G2 Users Rate Deepnote?** - **Aplicativo:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 7.2/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Deepnote?** - **Vendedor:** [Deepnote](https://www.g2.com/pt/sellers/deepnote) - **Website da Empresa:** https://www.deepnote.com - **Ano de Fundação:** 2019 - **Localização da Sede:** San Francisco , US - **Twitter:** @DeepnoteHQ (5,239 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/deepnote (17 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Estudante, Analista de Dados - **Top Industries:** Software de Computador, Educação Superior - **Company Size:** 68% Pequena Empresa, 25% Médio Porte #### What Are Deepnote's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (170 reviews) - Colaboração (93 reviews) - Integrações fáceis (76 reviews) - Colaboração em Equipe (76 reviews) - Integrações (62 reviews) **Cons:** - Desempenho lento (47 reviews) - Recursos Limitados (32 reviews) - Questões de Gestão de Dados (29 reviews) - Faltando Recursos (25 reviews) - Desempenho Lento (25 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About Deepnote? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários apreciam a **facilidade de uso** do Deepnote, permitindo uma colaboração eficiente e simplificando tarefas complexas sem esforço. - Os usuários adoram a **colaboração perfeita** no Deepnote, melhorando o trabalho em equipe através da edição em tempo real e estruturas de projeto organizadas. - Os usuários apreciam as **integrações fáceis** do Deepnote, melhorando seu fluxo de trabalho com conexões perfeitas a várias ferramentas. - Os usuários valorizam a **colaboração em equipe sem interrupções** no Deepnote, aumentando a produtividade e a eficiência em projetos de dados e engenharia. - Os usuários valorizam a **ampla gama de integrações** no Deepnote, facilitando o acesso contínuo aos dados e aumentando a eficiência dos projetos. **Cons:** - Os usuários experimentam **desempenho lento** com grandes conjuntos de dados, o que pode prejudicar sua análise e a usabilidade geral. - Os usuários observam os **recursos limitados** do Deepnote, a falta de junções SQL e a integração com Git prejudicam sua experiência. - Os usuários relatam **problemas de gerenciamento de dados** no Deepnote, particularmente com desafios de conscientização de projetos e compatibilidade com SQL. - Os usuários observam uma **falta de recursos** no Deepnote, particularmente na conscientização de projetos e nas ferramentas de visualização. - Os usuários experimentam **desempenho lento** , especialmente ao lidar com grandes conjuntos de dados, afetando sua produtividade e colaboração geral. #### What Are Recent G2 Reviews of Deepnote? **"[Colaboração em Tempo Real que Facilita o Trabalho de Laboratório](https://www.g2.com/pt/survey_responses/deepnote-review-13100282)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Gabriel P.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/deepnote-review-13100282) --- **"[Clareza para trabalho complexo de nutrição](https://www.g2.com/pt/survey_responses/deepnote-review-12699174)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Marine A.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/deepnote-review-12699174) --- #### What Are G2 Users Discussing About Deepnote? - [How do you use a deep note?](https://www.g2.com/pt/discussions/how-do-you-use-a-deep-note) - [Is Deepnote open source?](https://www.g2.com/pt/discussions/is-deepnote-open-source) - [O Deepnote é bom?](https://www.g2.com/pt/discussions/is-deepnote-good) - 1 comment - [O Deepnote é melhor que o Colab?](https://www.g2.com/pt/discussions/is-deepnote-better-than-colab) - 1 comment ### 24. [Hex](https://www.g2.com/pt/products/hex-tech-hex/reviews) Hex é a plataforma de análise de IA favorita do mundo. Com o Hex, qualquer pessoa pode explorar dados usando linguagem natural, com ou sem código, tudo em um contexto confiável, em uma plataforma única e alimentada por IA.[Comece agora](https://app.hex.tech/signup?source=g2)[Solicite uma demonstração](https://hex.tech/request-a-demo/?source=g2) **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 401 **How Do G2 Users Rate Hex?** - **Aplicativo:** 6.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 6.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 5.1/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Hex?** - **Vendedor:** [Hex Tech](https://www.g2.com/pt/sellers/hex-tech) - **Website da Empresa:** https://hex.tech/ - **Ano de Fundação:** 2019 - **Localização da Sede:** San Francisco, US - **Twitter:** @_hex_tech (6,982 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/hex-technologies/ (249 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analista de Dados, Cientista de Dados - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 53% Médio Porte, 22% Pequena Empresa #### What Are Hex's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (114 reviews) - Consultas SQL (73 reviews) - Gestão de Dados (69 reviews) - Consultas SQL (66 reviews) - Análise de Dados (55 reviews) **Cons:** - Recursos Limitados (43 reviews) - Recursos Faltantes (39 reviews) - Faltando Recursos (35 reviews) - Desempenho lento (28 reviews) - Questões de Gestão de Dados (27 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About Hex? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários apreciam a **facilidade de uso amigável** do Hex, tornando a integração e configuração suaves e eficientes. - Os usuários apreciam a **integração perfeita de SQL e Python** no Hex, melhorando significativamente sua experiência analítica. - Os usuários apreciam a **integração de dados perfeita** e as ferramentas intuitivas do Hex, melhorando a colaboração e a eficiência da análise. - Os usuários apreciam a **integração perfeita de SQL e Python** no Hex, melhorando sua experiência analítica de forma eficiente. - Os usuários apreciam as **capacidades de análise de dados sem interrupções** do Hex, combinando facilidade de uso com ferramentas poderosas para colaboração. **Cons:** - Os usuários expressam preocupações sobre os **recursos limitados** do Hex, considerando-os insuficientes em comparação com ferramentas de BI mais robustas. - Os usuários observam as **funcionalidades ausentes** no Hex, como resultados de consultas salvos e opções aprimoradas de visualização de dados. - Os usuários sentem que a **falta de recursos essenciais** do Hex prejudica suas capacidades de criação de painéis e sua eficácia geral. - Os usuários experimentam **desempenho lento** no Hex, especialmente em máquinas virtuais, impactando a usabilidade e a funcionalidade. - Os usuários enfrentam **problemas de gerenciamento de dados** com o Hex, incluindo execuções de notebooks não confiáveis e desafios de integração de GPU que afetam a produtividade. #### What Are Recent G2 Reviews of Hex? **"[Análise de Dados Sem Esforço com IA Poderosa](https://www.g2.com/pt/survey_responses/hex-review-12262172)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Hunter P.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/hex-review-12262172) --- **"[Incrível IA e Autocompletar SQL que Acelera Meu Trabalho](https://www.g2.com/pt/survey_responses/hex-review-12687305)"** **Rating:** 4.0/5.0 stars *— Paco R.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/hex-review-12687305) --- #### What Are G2 Users Discussing About Hex? - [Para que é usada a Hex Technologies?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-hex-technologies-used-for) ### 25. [Qlik Predict](https://www.g2.com/pt/products/qlik-predict/reviews) O Qlik AutoML (aprendizado de máquina automatizado) traz modelos de aprendizado de máquina gerados por IA e análises preditivas diretamente para a comunidade maior de usuários e equipes de análise da sua organização, em uma experiência de usuário simples focada em aumentar sua intuição através da inteligência de máquina. Com o AutoML, você pode facilmente gerar modelos de aprendizado de máquina, fazer previsões e planejar decisões – tudo dentro de uma interface de usuário intuitiva e sem código. O aprendizado de máquina (ML) é um ramo da inteligência artificial (IA) focado no processo de reconhecimento de padrões em dados históricos para prever resultados no futuro. O ML usa dados observados historicamente como entrada, aplica um processo matemático contra esses dados e cria uma saída chamada modelo de aprendizado de máquina com base em padrões nos dados históricos. Este modelo pode então ser usado para fazer previsões futuras e testar cenários. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 78 **How Do G2 Users Rate Qlik Predict?** - **Aplicativo:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 7.8/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Qlik Predict?** - **Vendedor:** [Qlik](https://www.g2.com/pt/sellers/qlik) - **Ano de Fundação:** 1993 - **Localização da Sede:** Radnor, PA - **Twitter:** @qlik (64,130 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10162/ (4,551 funcionários no LinkedIn®) - **Telefone:** 1 (888) 994-9854 **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analista de Dados - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 38% Empresa, 31% Pequena Empresa #### What Are Qlik Predict's Pros and Cons? **Pros:** - Automação (5 reviews) - Facilidade de Uso (5 reviews) - Integração de IA (4 reviews) - Aprendizado de Máquina (4 reviews) - Capacidades de IA (3 reviews) **Cons:** - Personalização Limitada (4 reviews) - Problemas de Implantação (2 reviews) - Faltando Recursos (2 reviews) - Conhecimento Necessário (2 reviews) - Limitações da Ferramenta (2 reviews) ### What Do G2 Reviewers Say About Qlik Predict? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Os usuários valorizam os **fluxos de trabalho automatizados** do Qlik Predict, permitindo integração e criação de modelos sem esforço e sem necessidade de codificação. - Os usuários apreciam a **facilidade de uso** do Qlik Predict, desfrutando de uma interface sem código para implementação intuitiva de projetos. - Os usuários valorizam a **integração de IA perfeita** com o Qlik Predict, tornando o aprendizado de máquina acessível e fácil de usar. - Os usuários apreciam a abordagem **amigável e sem código de aprendizado de máquina** do Qlik Predict, aumentando a acessibilidade e a facilidade de implementação. - Os usuários apreciam as **capacidades de IA amigáveis** do Qlik Predict, permitindo análises preditivas sem código integradas perfeitamente com o Qlik Sense. **Cons:** - Os usuários acham que a **personalização limitada** no Qlik Predict prejudica a flexibilidade, especialmente para necessidades avançadas de aprendizado de máquina. - Os usuários encontram **problemas de implantação** com o Qlik Predict, observando flexibilidade limitada para integrações com fluxos de trabalho externos. - Os usuários acham que a **falta de recursos** no Qlik Predict restringe as opções de personalização e implantação para necessidades avançadas. - Os usuários descobrem que um **conhecimento necessário de ciência de dados** é essencial para maximizar o potencial e a funcionalidade do Qlik Predict. - Os usuários acham que a **personalização limitada** do Qlik Predict restringe o desenvolvimento avançado de modelos e a flexibilidade com outras ferramentas. #### What Are Recent G2 Reviews of Qlik Predict? **"[Qlik AutoML](https://www.g2.com/pt/survey_responses/qlik-predict-review-11001365)"** **Rating:** 4.0/5.0 stars *— Anju P.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/qlik-predict-review-11001365) --- **"[Descreva sua experiência em uma frase curta.](https://www.g2.com/pt/survey_responses/qlik-predict-review-11007278)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Cristian C.* [Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/qlik-predict-review-11007278) --- #### What Are G2 Users Discussing About Qlik Predict? - [How does the NZXT Kraken work?](https://www.g2.com/pt/discussions/how-does-the-nzxt-kraken-work) - [Is the NZXT Kraken water cooling?](https://www.g2.com/pt/discussions/is-the-nzxt-kraken-water-cooling) - [Which NZXT Kraken is the best?](https://www.g2.com/pt/discussions/which-nzxt-kraken-is-the-best) - [Does the NZXT Kraken come with fans?](https://www.g2.com/pt/discussions/does-the-nzxt-kraken-come-with-fans) ## What Is Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina? [Software de Inteligência Artificial](https://www.g2.com/pt/categories/artificial-intelligence) ## What Software Categories Are Similar to Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina? - [Software de Análise Preditiva](https://www.g2.com/pt/categories/predictive-analytics) - [Plataformas de Análise](https://www.g2.com/pt/categories/analytics-platforms) - [Plataformas de MLOps](https://www.g2.com/pt/categories/mlops-platforms) --- ## How Do You Choose the Right Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina? ### O que você deve saber sobre plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina ### O que são plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina (DSML)? A quantidade de dados produzidos dentro das empresas está aumentando rapidamente. As empresas estão percebendo sua importância e aproveitando esses dados acumulados para obter uma vantagem competitiva. As empresas estão transformando seus dados em insights para orientar decisões de negócios e melhorar as ofertas de produtos. Com a ciência de dados, da qual a [inteligência artificial (IA)](https://www.g2.com/articles/what-is-artificial-intelligence) faz parte, os usuários podem minerar grandes quantidades de dados. Seja estruturado ou não estruturado, ele revela padrões e faz previsões baseadas em dados. Um aspecto crucial da ciência de dados é o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina. Os usuários aproveitam as plataformas de engenharia de ciência de dados e aprendizado de máquina que facilitam todo o processo, desde a integração de dados até o gerenciamento de modelos. Com essa plataforma única, cientistas de dados, engenheiros, desenvolvedores e outros interessados nos negócios colaboram para garantir que os dados sejam gerenciados e minerados adequadamente para obter significado. ### Tipos de plataformas DSML Nem todas as plataformas de software de ciência de dados e aprendizado de máquina são projetadas da mesma forma. Essas ferramentas permitem que desenvolvedores e cientistas de dados construam, treinem e implantem [modelos de aprendizado de máquina](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning). No entanto, elas diferem em termos dos tipos de dados suportados e do método e maneira de implantação.  **Plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina na nuvem** Com a capacidade de armazenar dados em servidores remotos e acessá-los facilmente, as empresas podem se concentrar menos na construção de infraestrutura e mais em seus dados, tanto em termos de como derivar insights quanto em garantir sua qualidade. As plataformas DSML baseadas em nuvem oferecem a capacidade de treinar e implantar os modelos na nuvem. Isso também ajuda quando esses modelos estão sendo incorporados em várias aplicações, pois proporciona acesso mais fácil para alterar e ajustar os modelos que foram implantados. **Plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina no local** A nuvem nem sempre é a resposta, pois nem sempre é uma solução viável. Nem todos os especialistas em dados têm o luxo de trabalhar na nuvem por vários motivos, incluindo segurança de dados e questões relacionadas à latência. Em casos como o de saúde, regulamentações rigorosas, como a [HIPAA](https://www.g2.com/glossary/hipaa-definition), exigem que os dados sejam seguros. Portanto, soluções DSML no local podem ser vitais para alguns profissionais, como aqueles na indústria de saúde e no setor governamental, onde a conformidade com a privacidade é rigorosa e às vezes necessária. **Plataformas de borda** Algumas ferramentas e softwares DSML permitem a execução de algoritmos na borda, consistindo em uma rede de [centros de dados](https://www.g2.com/glossary/data-center-definition) que processam e armazenam dados localmente antes de serem enviados para um centro de armazenamento centralizado ou nuvem. [A computação de borda](https://learn.g2.com/trends/edge-computing) otimiza os sistemas de computação em nuvem para evitar interrupções ou lentidão no envio e recebimento de dados. ** ** ### Quais são os recursos comuns das soluções de ciência de dados e aprendizado de máquina? A seguir estão alguns recursos principais dentro das plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina que podem ajudar os usuários a preparar dados e treinar, gerenciar e implantar modelos. **Preparação de dados:** Os recursos de ingestão de dados permitem que os usuários integrem e ingiram dados de várias fontes internas ou externas, como aplicativos empresariais, bancos de dados ou dispositivos de Internet das Coisas (IoT). Dados sujos (ou seja, dados incompletos, imprecisos ou incoerentes) são um ponto de partida ruim para a construção de modelos de aprendizado de máquina. Um treinamento de IA ruim gera modelos ruins, que por sua vez geram previsões ruins que podem ser úteis na melhor das hipóteses e prejudiciais na pior. Portanto, as capacidades de preparação de dados permitem a [limpeza de dados](https://www.g2.com/articles/data-cleaning) e a ampliação de dados (em que conjuntos de dados relacionados são aplicados aos dados da empresa) para garantir que a jornada dos dados comece bem. **Treinamento de modelo:** A engenharia de características transforma dados brutos em características que melhor representam o problema subjacente para os modelos preditivos. É uma etapa chave na construção de um modelo e melhora a precisão do modelo em dados não vistos. Construir um modelo requer treiná-lo alimentando-o com dados. Treinar um modelo é o processo de determinar os valores adequados para todos os pesos e o viés a partir dos dados inseridos. Dois métodos principais usados para esse propósito são [aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado](https://www.g2.com/articles/supervised-vs-unsupervised-learning). O primeiro é um método em que a entrada é rotulada, enquanto o segundo lida com dados não rotulados. **Gerenciamento de modelo:** O processo não termina quando o modelo é lançado. As empresas devem monitorar e gerenciar seus modelos para garantir que eles permaneçam precisos e atualizados. A comparação de modelos permite que os usuários comparem rapidamente modelos com uma linha de base ou com um resultado anterior para determinar a qualidade do modelo construído. Muitas dessas plataformas também possuem ferramentas para rastrear métricas, como precisão e perda. **Implantação de modelo:** A implantação de modelos de aprendizado de máquina é o processo de torná-los disponíveis em ambientes de produção, onde fornecem previsões para outros sistemas de software. Métodos de implantação incluem APIs REST, GUI para análise sob demanda e mais. ### Quais são os benefícios de usar plataformas de engenharia DSML? Por meio do uso de plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina, os cientistas de dados podem obter visibilidade de toda a jornada dos dados, desde a ingestão até a inferência. Isso os ajuda a entender melhor o que está e o que não está funcionando e fornece as ferramentas necessárias para corrigir problemas se e quando eles surgirem. Com essas ferramentas, os especialistas preparam e enriquecem seus dados, aproveitam bibliotecas de aprendizado de máquina e implantam seus algoritmos em produção. **Compartilhar insights de dados:** Os usuários podem compartilhar dados, modelos, painéis ou outras informações relacionadas com ferramentas baseadas em colaboração para promover e facilitar o trabalho em equipe. **Simplificar e escalar a ciência de dados:** Muitas plataformas estão abrindo essas ferramentas para um público mais amplo com recursos fáceis de usar e capacidades de arrastar e soltar. Além disso, modelos pré-treinados e pipelines prontos para uso, adaptados a tarefas específicas, ajudam a simplificar o processo. Essas plataformas ajudam facilmente a escalar experimentos em muitos nós para realizar treinamento distribuído em grandes conjuntos de dados. **Experimentação:** Antes de um modelo ser colocado em produção, os cientistas de dados passam uma quantidade significativa de tempo trabalhando com os dados e experimentando para encontrar uma solução ideal. Os fornecedores de ciência de dados e aprendizado de máquina facilitam essa experimentação por meio de ferramentas de visualização de dados, ampliação de dados e preparação de dados. Diferentes tipos de camadas e otimizadores para [aprendizado profundo](https://www.g2.com/articles/deep-learning), que são algoritmos ou métodos usados para alterar os atributos de redes neurais, como pesos e taxa de aprendizado, para reduzir perdas, também são usados na experimentação. ### Quem usa produtos de ciência de dados e aprendizado de máquina? Os cientistas de dados estão em alta demanda, mas há escassez de profissionais qualificados. O conjunto de habilidades é variado e vasto (por exemplo, há necessidade de entender vários algoritmos, matemática avançada, habilidades de programação e mais). Portanto, tais profissionais são difíceis de encontrar e exigem alta remuneração. Para enfrentar esse problema, as plataformas estão cada vez mais incluindo recursos que facilitam o desenvolvimento de soluções de IA, como capacidades de arrastar e soltar e algoritmos pré-construídos. Além disso, para que os projetos de ciência de dados sejam iniciados, é fundamental que a empresa como um todo compre a ideia. As plataformas mais robustas fornecem recursos que ajudam os usuários não técnicos a entender os modelos, os dados envolvidos e os aspectos do negócio que foram impactados. **Engenheiros de dados:** Com capacidades robustas de integração de dados, engenheiros de dados encarregados do design, integração e gerenciamento de dados usam essas plataformas para colaborar com cientistas de dados e outros interessados dentro da organização. **Cidadãos cientistas de dados:** Com o aumento de recursos mais fáceis de usar, cidadãos cientistas de dados, que não são treinados profissionalmente, mas desenvolveram habilidades em dados, estão cada vez mais recorrendo a plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina para trazer IA para suas organizações. **Cientistas de dados profissionais:** Cientistas de dados especialistas usam essas soluções para escalar operações de ciência de dados ao longo do ciclo de vida, simplificando o processo de experimentação até a implantação e acelerando a exploração e preparação de dados, bem como o desenvolvimento e treinamento de modelos. **Interessados nos negócios:** Interessados nos negócios usam essas ferramentas para obter clareza sobre os modelos de aprendizado de máquina e entender melhor como eles se relacionam com o negócio como um todo e suas operações. ### Quais são as alternativas às plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina? Alternativas às soluções de ciência de dados e aprendizado de máquina podem substituir esse tipo de software, parcial ou completamente: [Software de operacionalização de IA e aprendizado de máquina](https://www.g2.com/categories/ai-machine-learning-operationalization) **:** Dependendo do caso de uso, as empresas podem considerar o software de operacionalização de IA e aprendizado de máquina. Este software não fornece uma plataforma para o desenvolvimento completo de ponta a ponta de modelos de aprendizado de máquina, mas pode fornecer recursos mais robustos em torno da operacionalização desses algoritmos. Isso inclui monitorar a saúde, desempenho e precisão dos modelos. [Software de aprendizado de máquina](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** As plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina são ótimas para o desenvolvimento em grande escala de modelos, seja para [visão computacional](https://learn.g2.com/computer-vision), processamento de linguagem natural (NLP) e mais. No entanto, em alguns casos, as empresas podem querer uma solução que esteja mais prontamente disponível na prateleira, que possam usar de forma plug-and-play. Nesse caso, elas podem considerar o software de aprendizado de máquina, que envolverá menos tempo de configuração e custos de desenvolvimento. Existem muitos tipos diferentes de algoritmos de aprendizado de máquina que realizam uma variedade de tarefas e funções. Esses algoritmos podem consistir em mais específicos, como aprendizado de regras de associação, [redes bayesianas](https://www.g2.com/articles/artificial-intelligence-terms#:~:text=Bayesian%20network%3A%20also%20known%20as%20the%20Bayes%20network%2C%20Bayes%20model%2C%20belief%20network%2C%20and%20decision%20network%2C%20is%20a%20graph%2Dbased%20model%20representing%20a%20set%20of%20variables%20and%20their%20dependencies.%C2%A0), agrupamento, aprendizado de árvore de decisão, algoritmos genéticos, sistemas de classificação de aprendizado e máquinas de vetores de suporte, entre outros. Isso ajuda as organizações a procurar soluções pontuais. ### **Software e serviços relacionados a plataformas de engenharia de ciência de dados e aprendizado de máquina** Soluções relacionadas que podem ser usadas junto com plataformas DSML incluem: [Software de preparação de dados](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** O software de preparação de dados ajuda as empresas com seu gerenciamento de dados. Essas soluções permitem que os usuários descubram, combinem, limpem e enriqueçam dados para análise simples. Embora as plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina ofereçam recursos de preparação de dados, as empresas podem optar por uma ferramenta de preparação dedicada. [Software de data warehouse](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** A maioria das empresas possui muitas fontes de dados díspares e, para integrar melhor todos os seus dados, implementam um data warehouse. Os data warehouses armazenam dados de vários bancos de dados e aplicativos de negócios, o que permite que ferramentas de inteligência de negócios e análise extraiam todos os dados da empresa de um único repositório. Essa organização é crítica para a qualidade dos dados ingeridos por plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina. [Software de rotulagem de dados](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Para iniciar o aprendizado supervisionado, é fundamental ter dados rotulados. Colocar em prática um esforço sistemático e sustentado de rotulagem pode ser auxiliado por software de rotulagem de dados, que fornece um conjunto de ferramentas para as empresas transformarem dados não rotulados em dados rotulados e construírem algoritmos de IA correspondentes. [Software de processamento de linguagem natural (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** [NLP](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing) permite que aplicativos interajam com a linguagem humana usando um algoritmo de aprendizado profundo. Algoritmos de NLP recebem a linguagem como entrada e fornecem uma variedade de saídas com base na tarefa aprendida. Algoritmos de NLP fornecem [reconhecimento de voz](https://www.g2.com/articles/voice-recognition) e [geração de linguagem natural (NLG)](https://www.g2.com/categories/natural-language-generation-nlg), que converte dados em linguagem humana compreensível. Alguns exemplos de usos de NLP incluem [chatbots](https://www.g2.com/categories/chatbots), aplicativos de tradução e [ferramentas de monitoramento de mídia social](https://www.g2.com/categories/social-media-listening-tools) que escaneiam redes sociais em busca de menções. ### Desafios com plataformas DSML Soluções de software podem vir com seu próprio conjunto de desafios.  **Requisitos de dados:** Uma grande quantidade de dados é necessária para que a maioria dos algoritmos de IA aprenda o que é necessário. Os usuários precisam treinar algoritmos de aprendizado de máquina usando técnicas como aprendizado por reforço, aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado para construir um aplicativo verdadeiramente inteligente. **Escassez de habilidades:** Também há uma escassez de pessoas que entendem como construir esses algoritmos e treiná-los para realizar as ações necessárias. O usuário comum não pode simplesmente iniciar um software de IA e esperar que ele resolva todos os seus problemas. **Viés algorítmico:** Embora a tecnologia seja eficiente, nem sempre é eficaz e é marcada por vários tipos de vieses nos dados de treinamento, como vieses de raça ou gênero. Por exemplo, como muitos algoritmos de reconhecimento facial são treinados em conjuntos de dados com rostos predominantemente masculinos brancos, outros são mais propensos a serem identificados erroneamente pelos sistemas. ### Quais empresas devem comprar plataformas de engenharia DSML? A implementação de IA pode ter um impacto positivo em empresas de uma variedade de indústrias diferentes. Aqui estão alguns exemplos: **Serviços financeiros:** A IA é amplamente utilizada em serviços financeiros, com bancos usando-a para tudo, desde o desenvolvimento de algoritmos de pontuação de crédito até a análise de documentos de ganhos para identificar tendências. Com soluções de software de ciência de dados e aprendizado de máquina, as equipes de ciência de dados podem construir modelos com dados da empresa e implantá-los em aplicativos internos e externos. **Saúde:** No setor de saúde, as empresas podem usar essas plataformas para entender melhor as populações de pacientes, como prever visitas de pacientes internados e desenvolver sistemas que possam combinar pessoas com ensaios clínicos relevantes. Além disso, como o processo de descoberta de medicamentos é particularmente caro e leva um tempo significativo, as organizações de saúde estão usando a ciência de dados para acelerar o processo, usando dados de ensaios anteriores, artigos de pesquisa e mais. **Varejo:** No varejo, especialmente no comércio eletrônico, a personalização é fundamental. Os principais varejistas estão aproveitando essas plataformas para oferecer aos clientes experiências altamente personalizadas com base em fatores como comportamento anterior e localização. Com o aprendizado de máquina em vigor, essas empresas podem exibir material altamente relevante e chamar a atenção de potenciais clientes.  ### Como escolher a melhor plataforma de ciência de dados e aprendizado de máquina (DSML) #### Coleta de requisitos (RFI/RFP) para plataformas DSML Se uma empresa está apenas começando e procurando comprar sua primeira plataforma de ciência de dados e aprendizado de máquina, ou onde quer que esteja em seu processo de compra, o g2.com pode ajudar a selecionar a melhor opção. O primeiro passo no processo de compra deve envolver uma análise cuidadosa dos dados da empresa. Como uma parte fundamental da jornada de ciência de dados envolve engenharia de dados (ou seja, coleta e análise de dados), as empresas devem garantir que a qualidade de seus dados seja alta e que a plataforma em questão possa lidar adequadamente com seus dados, tanto em termos de formato quanto de volume. Se a empresa acumulou muitos dados, precisa procurar uma solução que possa crescer com a organização. Os usuários devem pensar nos pontos problemáticos e anotá-los; esses devem ser usados para ajudar a criar uma lista de critérios. Além disso, o comprador deve determinar o número de funcionários que precisarão usar este software, pois isso determina o número de licenças que provavelmente comprarão. Ter uma visão holística do negócio e identificar pontos problemáticos pode ajudar a equipe a criar uma lista de critérios. A lista serve como um guia detalhado que inclui recursos necessários e desejáveis, incluindo orçamento, recursos, número de usuários, integrações, requisitos de segurança, soluções em nuvem ou no local e mais. Dependendo do escopo da implantação, produzir um RFI, uma lista de uma página com alguns pontos descrevendo o que é necessário de uma plataforma de ciência de dados pode ser útil. #### Comparar produtos DSML **Criar uma lista longa** Desde atender às necessidades de funcionalidade de negócios até a implementação, as avaliações de fornecedores são uma parte essencial do processo de compra de software. Para facilitar a comparação, após todas as demonstrações serem concluídas, é útil preparar uma lista consistente de perguntas sobre necessidades e preocupações específicas para fazer a cada fornecedor. **Criar uma lista curta** A partir da lista longa de fornecedores, é útil reduzir a lista de fornecedores e chegar a uma lista mais curta de candidatos, de preferência não mais do que três a cinco. Com essa lista em mãos, as empresas podem produzir uma matriz para comparar os recursos e preços das várias soluções. **Conduzir demonstrações** Para garantir uma comparação completa, o usuário deve demonstrar cada solução na lista curta usando o mesmo caso de uso e conjuntos de dados. Isso permitirá que a empresa avalie de forma semelhante e veja como cada fornecedor se compara à concorrência. #### Seleção de plataformas DSML **Escolher uma equipe de seleção** Antes de começar, é crucial criar uma equipe vencedora que trabalhará junta durante todo o processo, desde a identificação de pontos problemáticos até a implementação. A equipe de seleção de software deve consistir em membros da organização que tenham os interesses, habilidades e tempo certos para participar desse processo. Um bom ponto de partida é ter de três a cinco pessoas que ocupem funções como o principal tomador de decisões, gerente de projeto, proprietário do processo, proprietário do sistema ou especialista em assuntos de pessoal, bem como um líder técnico, administrador de TI ou administrador de segurança. Em empresas menores, a equipe de seleção de fornecedores pode ser menor, com menos participantes, multitarefas e assumindo mais responsabilidades. **Negociação** Só porque algo está escrito na página de preços de uma empresa não significa que seja fixo (embora algumas empresas não cedam). É imperativo abrir uma conversa sobre preços e licenciamento. Por exemplo, o fornecedor pode estar disposto a dar um desconto para contratos de vários anos ou recomendar o produto a outros. **Decisão final** Após esta etapa, e antes de se comprometer totalmente, é recomendável realizar um teste ou programa piloto para testar a adoção com um pequeno grupo de usuários. Se a ferramenta for bem utilizada e bem recebida, o comprador pode ter confiança de que a seleção foi correta. Caso contrário, pode ser hora de voltar à prancheta. ### Custo das plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina Como mencionado acima, as plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina estão disponíveis como soluções no local e na nuvem. Os preços entre os dois podem diferir, com o primeiro frequentemente exigindo mais custos de infraestrutura antecipados.  Como qualquer software, essas plataformas estão frequentemente disponíveis em diferentes níveis, com as soluções mais básicas custando menos do que as de nível empresarial. As primeiras frequentemente não terão tantos recursos e podem ter limites de uso. Os fornecedores de DSML podem ter preços escalonados, nos quais o preço é adaptado ao tamanho da empresa dos usuários, ao número de usuários ou ambos. Essa estratégia de preços pode vir com algum grau de suporte, que pode ser ilimitado ou limitado a um certo número de horas por ciclo de faturamento. Uma vez configuradas, elas geralmente não exigem custos significativos de manutenção, especialmente se implantadas na nuvem. Como essas plataformas frequentemente vêm com muitos recursos adicionais, as empresas que buscam maximizar o valor de seu software podem contratar consultores terceirizados para ajudá-las a obter insights de seus dados e aproveitar ao máximo o software. #### Retorno sobre o investimento (ROI) As empresas decidem implantar plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina com o objetivo de obter algum grau de ROI. Como estão buscando recuperar as perdas que gastaram no software, é fundamental entender os custos associados a ele. Como mencionado acima, essas plataformas geralmente são cobradas por usuário, o que às vezes é escalonado dependendo do tamanho da empresa. Mais usuários geralmente se traduzem em mais licenças, o que significa mais dinheiro. Os usuários devem considerar quanto é gasto e comparar isso com o que é ganho, tanto em termos de eficiência quanto de receita. Portanto, as empresas podem comparar processos entre pré e pós-implantação do software para entender melhor como os processos foram melhorados e quanto tempo foi economizado. Elas podem até produzir um estudo de caso (para fins internos ou externos) para demonstrar os ganhos que viram com o uso da plataforma. ### Implementação de plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina **Como as ferramentas de software DSML são implementadas?** A implementação difere drasticamente dependendo da complexidade e escala dos dados. Em organizações com grandes quantidades de dados em fontes díspares (por exemplo, aplicativos, bancos de dados, etc.), muitas vezes é sábio utilizar uma parte externa, seja um especialista em implementação do fornecedor ou uma consultoria terceirizada. Com vasta experiência, eles podem ajudar as empresas a entender como conectar e consolidar suas fontes de dados e como usar o software de forma eficiente e eficaz. **Quem é responsável pela implementação da plataforma DSML?** Pode ser necessário muitas pessoas ou equipes para implantar adequadamente uma plataforma de ciência de dados, incluindo engenheiros de dados, cientistas de dados e engenheiros de software. Isso ocorre porque, como mencionado, os dados podem atravessar equipes e funções. Como resultado, uma pessoa ou mesmo uma equipe raramente tem uma compreensão completa de todos os ativos de dados de uma empresa. Com uma equipe multifuncional em vigor, uma empresa pode começar a juntar seus dados e iniciar a jornada de ciência de dados, começando com a preparação e gerenciamento adequados de dados. **Qual é o processo de implementação de produtos de ciência de dados e aprendizado de máquina?** Em termos de implementação, é típico que a plataforma seja implantada de forma limitada e posteriormente expandida de forma mais ampla. Por exemplo, uma marca de varejo pode decidir testar A/B o uso de um algoritmo de personalização para um número limitado de visitantes em seu site para entender melhor como está funcionando. Se a implantação for bem-sucedida, a equipe de ciência de dados pode apresentar suas descobertas à equipe de liderança (que pode ser o CTO, dependendo da estrutura da empresa). Se a implantação não for bem-sucedida, a equipe pode voltar à prancheta para determinar o que deu errado. Isso envolverá examinar os dados de treinamento e os algoritmos usados. Se tentarem novamente, mas nada parecer bem-sucedido (ou seja, o resultado é falho ou não há melhoria nas previsões), a empresa pode precisar voltar ao básico e revisar seus dados. **Quando você deve implementar ferramentas DSML?** Como mencionado anteriormente, a engenharia de dados, que envolve a preparação e coleta de dados, é um recurso fundamental dos projetos de ciência de dados. Portanto, as empresas devem fazer da organização de seus dados sua principal prioridade, garantindo que não haja registros duplicados ou campos desalinhados. Embora isso pareça básico, não é. Dados falhos como entrada resultarão em dados falhos como saída.  ### Tendências de plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina **AutoML** O AutoML ajuda a automatizar muitas tarefas necessárias para desenvolver aplicativos de IA e aprendizado de máquina. Os usos incluem preparação automática de dados, engenharia de características automatizada, fornecimento de explicabilidade para modelos e mais. **IA embutida** A funcionalidade de aprendizado de máquina e aprendizado profundo está cada vez mais embutida em quase todos os tipos de software, independentemente de o usuário estar ciente disso. Usar IA embutida em software como [CRM](https://www.g2.com/categories/crm), [automação de marketing](https://www.g2.com/categories/marketing-automation) e [soluções de análise](https://www.g2.com/categories/analytics-tools-software) nos permite simplificar processos, automatizar certas tarefas e obter uma vantagem competitiva com capacidades preditivas. A IA embutida pode gradualmente ganhar força nos próximos anos e pode fazê-lo da mesma forma que a implantação em nuvem e as capacidades móveis fizeram na última década. Eventualmente, os fornecedores podem não precisar destacar os benefícios de seus produtos com aprendizado de máquina, pois isso pode ser simplesmente assumido e esperado. **Aprendizado de máquina como serviço (MLaaS)** O ambiente de software mudou para uma estrutura de microsserviços mais granular, particularmente para necessidades de operações de desenvolvimento. Além disso, o boom dos serviços de infraestrutura de nuvem pública permitiu que grandes empresas oferecessem serviços de desenvolvimento e infraestrutura para outras empresas com um modelo de pagamento conforme o uso. O software de IA não é diferente, pois as mesmas empresas fornecem [MLaaS](https://www.g2.com/articles/machine-learning-as-a-service) para outras empresas. Os desenvolvedores rapidamente aproveitam esses algoritmos e soluções pré-construídos alimentando-os com seus dados para obter insights. Usar sistemas construídos por empresas de grande porte ajuda pequenas empresas a economizar tempo, recursos e dinheiro, eliminando a necessidade de contratar desenvolvedores de aprendizado de máquina qualificados. O MLaaS crescerá ainda mais à medida que as empresas continuarem a depender desses microsserviços e a necessidade de IA aumentar. **Explicabilidade** Quando se trata de algoritmos de aprendizado de máquina, especialmente aprendizado profundo, pode ser difícil explicar como eles chegaram a certas conclusões. A IA explicável, também conhecida como XAI, é o processo pelo qual o processo de tomada de decisão dos algoritmos é tornado transparente e compreensível para os humanos. A transparência é o princípio mais prevalente na literatura atual sobre ética em IA, e, portanto, a explicabilidade, um subconjunto da transparência, torna-se crucial. As plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina estão cada vez mais incluindo ferramentas para explicabilidade, o que ajuda os usuários a incorporar explicabilidade em seus modelos e ajudá-los a atender aos requisitos de explicabilidade de dados em legislações como a lei de privacidade da União Europeia e o GDPR.