# Melhor Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina - Página 20

  *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)*

   As plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina (DSML) fornecem ferramentas para construir, implantar e monitorar algoritmos de aprendizado de máquina, combinando dados com modelos inteligentes de tomada de decisão para apoiar soluções de negócios. Essas plataformas podem oferecer algoritmos pré-construídos e fluxos de trabalho visuais para usuários não técnicos ou exigir habilidades de desenvolvimento mais avançadas para a criação de modelos complexos.

### Capacidades Principais do Software de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (DSML)

Para se qualificar para inclusão na categoria de Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (DSML), um produto deve:

- Apresentar uma maneira para os desenvolvedores conectarem dados a algoritmos para que eles possam aprender e se adaptar
- Permitir que os usuários criem algoritmos de aprendizado de máquina e/ou ofereçam algoritmos pré-construídos para usuários iniciantes
- Fornecer uma plataforma para implantar IA em escala

### Como o Software DSML Difere de Outras Ferramentas

As plataformas DSML diferem das ofertas tradicionais de plataforma como serviço (PaaS) ao fornecer funcionalidades específicas de aprendizado de máquina, como algoritmos pré-construídos, fluxos de trabalho de treinamento de modelos e recursos automatizados que reduzem a necessidade de ampla expertise em ciência de dados.

### Insights do G2 sobre Software DSML

Com base nas tendências de categoria no G2, o valor do desenvolvimento de modelos simplificado, facilidade de implantação e opções que apoiam tanto praticantes não técnicos quanto avançados através de interfaces visuais ou fluxos de trabalho baseados em codificação.





## Best Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina At A Glance

- **Líder:** [Vertex AI](https://www.g2.com/pt/products/google-vertex-ai/reviews)
- **Melhor Desempenho:** [Hex](https://www.g2.com/pt/products/hex-tech-hex/reviews)
- **Mais Fácil de Usar:** [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews)
- **Mais Tendência:** [RapidCanvas](https://www.g2.com/pt/products/rapidcanvas/reviews)
- **Melhor Software Gratuito:** [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews)


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### ThoughtSpot

ThoughtSpot é a empresa de Plataforma de Análise Agente para empresas. Com linguagem natural e IA, a ThoughtSpot capacita todos em uma organização a fazer perguntas sobre dados, obter respostas e tomar medidas. Com código para equipes de dados e sem código para usuários de negócios, a ThoughtSpot é intuitiva o suficiente para qualquer pessoa usar, mas construída para lidar com grandes e complexos dados em nuvem em escala. Clientes como Coca-Cola, Hilton Worldwide e Capital One estão desbloqueando todo o potencial de seus dados com a ThoughtSpot.



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## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
  ### 1. [Morph](https://www.g2.com/pt/products/morph-1-0-morph/reviews)
  Morph é uma plataforma abrangente projetada para capacitar equipes de produto, transformando dados brutos em insights acionáveis por meio de aplicações de dados intuitivas. Ela oferece um framework Python full-stack que permite aos usuários construir, implantar e compartilhar aplicações de IA e dados de forma contínua. Com o Morph, as equipes podem se conectar a várias fontes de dados, processar e analisar dados usando SQL e Python, e criar dashboards interativos, tudo dentro de um ambiente seguro e colaborativo. Principais Funcionalidades e Características: - Conectividade de Dados: O Morph suporta integração com grandes armazéns de dados como Snowflake e BigQuery, bem como bancos de dados SQL como PostgreSQL e MySQL. Os usuários também podem importar arquivos CSV para análise. - Processamento de Dados: A plataforma fornece ferramentas para executar consultas SQL, rodar código Python personalizado e utilizar um banco de dados PostgreSQL embutido para armazenamento e manipulação de dados. - Morph AI: Um assistente de IA interativo que entende esquemas de dados, auxilia no planejamento de tarefas, corrige automaticamente erros em consultas SQL ou scripts Python, e facilita a transformação e visualização de dados. - Visualização e Relatórios: Os usuários podem criar dashboards e relatórios interativos, permitindo uma comunicação clara de insights entre as equipes. - Implantação e Compartilhamento: O Morph permite a implantação de aplicações com autenticação de usuário embutida, garantindo o compartilhamento seguro de aplicações de dados dentro da organização. Valor Principal e Problema Resolvido: O Morph aborda o desafio de transformar dados brutos em insights significativos de forma eficiente, sem exigir amplo conhecimento em codificação ou análise de dados. Ao integrar armazenamento, processamento, análise e visualização de dados em uma única plataforma, o Morph simplifica o fluxo de trabalho para equipes de produto. Essa consolidação reduz a necessidade de múltiplas ferramentas distintas, minimiza as complexidades de configuração e acelera o desenvolvimento e implantação de aplicações orientadas por dados. Em última análise, o Morph capacita as equipes a tomarem decisões informadas rapidamente, promovendo uma cultura orientada por dados dentro das organizações.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Morph 1.0](https://www.g2.com/pt/sellers/morph-1-0)
- **Localização da Sede:** Tokyo, JP
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/morphdb (13 funcionários no LinkedIn®)



  ### 2. [Morpher AI](https://www.g2.com/pt/products/morpher-ai/reviews)
  Morpher AI é uma ferramenta avançada de análise de investimentos projetada para fornecer insights de mercado em tempo real em várias classes de ativos, incluindo ações, criptomoedas, forex, commodities e índices. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina e feeds de dados em tempo real, o Morpher AI oferece avaliações oportunas e precisas dos movimentos do mercado, permitindo que os traders tomem decisões informadas sem a necessidade de monitoramento constante de notícias. Principais Recursos e Funcionalidades: - Insights de Mercado Oportunos: Oferece análises atualizadas sobre qualquer ação ou criptomoeda, ajudando os usuários a entender as razões por trás dos movimentos de preços. - Descoberta de Novas Negociações: Identifica movimentadores significativos do mercado e fornece análises abrangentes, auxiliando os traders a encontrar novas oportunidades de investimento. - Análise de IA Confiável: Utiliza filtros inteligentes e dados de notícias de alta qualidade para minimizar imprecisões, garantindo informações confiáveis. - Interface Amigável: Simplifica dados complexos, tornando-os acessíveis tanto para investidores iniciantes quanto experientes entenderem as tendências do mercado e construírem estratégias de investimento. - Cobertura de Mercado Abrangente: Fornece insights em tempo real em uma ampla gama de mercados, incluindo ativos únicos como NFTs e bens de luxo. Valor Principal e Soluções para Usuários: Morpher AI capacita os traders ao oferecer insights de mercado precisos e em tempo real, reduzindo a necessidade de monitoramento constante de notícias e permitindo a tomada de decisões informadas. Sua interface amigável e cobertura abrangente em várias classes de ativos fazem dele uma ferramenta valiosa tanto para investidores novos quanto experientes que buscam aprimorar suas estratégias de negociação e maximizar retornos.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Morpher](https://www.g2.com/pt/sellers/morpher)
- **Ano de Fundação:** 2018
- **Localização da Sede:** Vienna, AT
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/morpher/ (6 funcionários no LinkedIn®)



  ### 3. [MosaicML](https://www.g2.com/pt/products/mosaicml/reviews)
  A plataforma MosaicML permite treinar facilmente grandes modelos de IA nos seus dados, no seu ambiente seguro.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Mosaic](https://www.g2.com/pt/sellers/mosaic)
- **Ano de Fundação:** 1986
- **Localização da Sede:** Chicago, Illinois, United States
- **Twitter:** @MosaicTechInfo (291 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mosaic-sales-solutions/?trk=tyah&trkInfo=tarId%3A1414520343515%2Ctas%3Amosaic%2Cidx%3A3-2-10 (3,094 funcionários no LinkedIn®)



  ### 4. [MosaicML Composer](https://www.g2.com/pt/products/mosaicml-composer/reviews)
  Melhorar a eficiência do treinamento de redes neurais com métodos algorítmicos que oferecem velocidade, aumentam a qualidade e reduzem o custo.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [MosaicML](https://www.g2.com/pt/sellers/mosaicml)
- **Ano de Fundação:** 2021
- **Localização da Sede:** San Francisco, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/databricks (13,148 funcionários no LinkedIn®)



  ### 5. [Mozaic Earth](https://www.g2.com/pt/products/mozaic-earth/reviews)
  Mozaic Earth é uma plataforma inovadora projetada para fornecer dados e insights ambientais abrangentes, permitindo que as organizações tomem decisões informadas sobre sustentabilidade e impacto ambiental. Ao agregar e analisar grandes quantidades de dados geoespaciais e ambientais, a Mozaic Earth oferece uma visão holística da paisagem em mudança da Terra, auxiliando empresas, governos e pesquisadores a entender e enfrentar os desafios ambientais. Principais Características e Funcionalidades: - Agregação de Dados: Coleta e integra diversos conjuntos de dados ambientais de múltiplas fontes, incluindo imagens de satélite, modelos climáticos e observações terrestres. - Análises Avançadas: Utiliza aprendizado de máquina e inteligência artificial para analisar dados ambientais complexos, identificando padrões e tendências. - Ferramentas de Visualização: Oferece mapas interativos e painéis que apresentam dados em um formato acessível e acionável. - Relatórios Personalizáveis: Gera relatórios sob medida para atender às necessidades específicas de diferentes indústrias e partes interessadas. - Monitoramento em Tempo Real: Fornece informações atualizadas sobre condições ambientais, permitindo respostas oportunas a questões emergentes. Valor e Soluções Primárias: A Mozaic Earth aborda a necessidade crítica de informações ambientais precisas e oportunas. Ao oferecer uma plataforma centralizada para análise de dados ambientais, ela capacita os usuários a: - Melhorar a Tomada de Decisões: Equipar organizações com os insights necessários para desenvolver estratégias e políticas de sustentabilidade eficazes. - Mitigar Riscos: Identificar potenciais riscos ambientais e implementar medidas proativas para minimizar o impacto. - Alcançar Conformidade: Ajudar empresas a atender aos requisitos regulatórios relacionados a padrões ambientais. - Promover Transparência: Fomentar confiança e responsabilidade ao fornecer dados ambientais claros e confiáveis para as partes interessadas. Através de seu conjunto abrangente de ferramentas e serviços, a Mozaic Earth permite que os usuários naveguem pelas complexidades da gestão ambiental, contribuindo para um futuro mais sustentável e resiliente.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Mozaic Earth](https://www.g2.com/pt/sellers/mozaic-earth)
- **Localização da Sede:** London, GB
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mozaicearth/ (7 funcionários no LinkedIn®)



  ### 6. [Muffin Data](https://www.g2.com/pt/products/muffin-data/reviews)
  Muffin Data é uma plataforma de análise especializada projetada para marcas emergentes de bens de consumo embalados (CPG), particularmente no setor de alimentos e bebidas. Ela simplifica a gestão de dados ao automatizar a recuperação, padronização e análise de dados de vendas, inventário e promoções de vários varejistas e distribuidores. Isso permite que as marcas obtenham insights claros sobre seu desempenho no mercado sem a necessidade de processamento manual de dados. Principais Funcionalidades e Características: - Integração Automática de Dados: Conecta-se perfeitamente aos portais de varejistas e distribuidores para coletar dados de vendas no ponto de venda, remessas e inventário, eliminando a necessidade de entrada manual de dados. - Padronização e Modelagem de Dados: Transforma dados díspares em um armazém de dados normalizado adaptado a cada marca, garantindo consistência e precisão. - Análise e Relatórios Abrangentes: Fornece painéis prontos para uso que permitem aos usuários acompanhar a velocidade de vendas, medir o sucesso promocional, monitorar níveis de inventário, detectar eventos de falta de estoque e analisar métricas de distribuição. - Ferramentas de Relatórios Personalizáveis: Oferece a flexibilidade de criar relatórios e visualizações personalizadas, permitindo que as equipes se concentrem em métricas específicas relevantes para seus objetivos de negócios. - Previsão e Planejamento de Demanda: Utiliza dados de vendas e distribuição para informar o planejamento de demanda e gerar previsões de vendas precisas. Valor Principal e Soluções para Usuários: Muffin Data aborda os desafios comuns enfrentados por marcas de CPG, como fontes de dados fragmentadas, falta de automação e padronização de dados inconsistente. Ao automatizar fluxos de trabalho de dados e fornecer insights claros e acionáveis, a plataforma capacita as equipes de vendas, marketing e operações a tomarem decisões informadas rapidamente. Isso leva a estratégias promocionais aprimoradas, gestão de inventário otimizada, desempenho de vendas melhorado e economias significativas de tempo ao reduzir o manuseio manual de dados. Em última análise, Muffin Data permite que marcas emergentes operem de forma mais eficaz e compitam com sucesso no mercado.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Muffin Data](https://www.g2.com/pt/sellers/muffin-data)
- **Localização da Sede:** Santa Cruz, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/muffin-data-inc/ (2 funcionários no LinkedIn®)



  ### 7. [Multi-Stox](https://www.g2.com/pt/products/multi-stox/reviews)
  MultiStox é uma solução abrangente de gestão de estoque projetada para simplificar os processos de inventário para empresas de todos os tamanhos. Oferece rastreamento em tempo real, alertas automáticos de reabastecimento e relatórios detalhados para aumentar a eficiência operacional. As principais características incluem gestão de inventário em múltiplas localizações, leitura de código de barras e integração com softwares de contabilidade populares. Ao fornecer níveis de estoque precisos e reduzir erros manuais, o MultiStox ajuda as empresas a otimizar sua cadeia de suprimentos, minimizar rupturas de estoque e melhorar a satisfação do cliente.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [MultiStox](https://www.g2.com/pt/sellers/multistox)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 8. [Mywhyai](https://www.g2.com/pt/products/mywhyai/reviews)
  Mywhyai é uma plataforma avançada de inteligência artificial projetada para capacitar empresas, fornecendo insights profundos sobre seus dados. Ela utiliza algoritmos de aprendizado de máquina de ponta para analisar conjuntos de dados complexos, permitindo que as organizações tomem decisões informadas e otimizem suas operações. Principais Características e Funcionalidades: - Análise de Dados: Processa grandes volumes de dados para descobrir padrões e tendências. - Análise Preditiva: Previsões de resultados futuros com base em dados históricos. - Painéis Personalizáveis: Oferece interfaces amigáveis para visualização de dados. - Capacidades de Integração: Conecta-se perfeitamente com sistemas e bancos de dados empresariais existentes. - Relatórios Automatizados: Gera relatórios abrangentes para apoiar o planejamento estratégico. Valor Principal e Soluções para Usuários: Mywhyai aborda o desafio da tomada de decisão orientada por dados, transformando dados brutos em insights acionáveis. Ela permite que as empresas identifiquem oportunidades, mitiguem riscos e aumentem a eficiência, impulsionando, em última análise, o crescimento e a vantagem competitiva.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [MyWhy](https://www.g2.com/pt/sellers/mywhy-e2cf9773-eae1-4286-b43e-5d3e519bd924)
- **Ano de Fundação:** 2024
- **Localização da Sede:** San Francisco, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mywhyaicom/ (2 funcionários no LinkedIn®)



  ### 9. [Naria](https://www.g2.com/pt/products/naria/reviews)
  Naria é uma plataforma avançada impulsionada por IA, projetada para aprimorar as operações empresariais automatizando processos complexos e fornecendo análises perspicazes. Aproveitando algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, Naria permite que as organizações otimizem fluxos de trabalho, melhorem a tomada de decisões e impulsionem a inovação. Principais Características e Funcionalidades: - Automação de Processos: Automatiza tarefas repetitivas, reduzindo o esforço manual e aumentando a eficiência. - Análise de Dados: Oferece ferramentas analíticas abrangentes para interpretar dados e descobrir insights acionáveis. - Soluções Personalizáveis: Fornece modelos de IA personalizados para atender a necessidades empresariais específicas em diversos setores. - Escalabilidade: Projetada para escalar com o crescimento dos negócios, acomodando volumes de dados e complexidade crescentes. - Interface Amigável: Apresenta uma interface intuitiva para fácil navegação e operação por usuários de todos os níveis técnicos. Valor Principal e Soluções para Usuários: Naria aborda o desafio de gerenciar e interpretar grandes conjuntos de dados automatizando o processamento e a análise de dados. Isso capacita as empresas a tomarem decisões informadas rapidamente, otimizarem operações e manterem uma vantagem competitiva em seus respectivos mercados. Ao reduzir a dependência de processos manuais, Naria minimiza erros e libera recursos humanos valiosos para iniciativas estratégicas.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Naria](https://www.g2.com/pt/sellers/naria)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** Seattle, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/naria-ai/ (3 funcionários no LinkedIn®)



  ### 10. [NativeBI](https://www.g2.com/pt/products/nativebi/reviews)
  NativeBI é uma plataforma de inteligência de negócios (BI) de autoatendimento projetada para capacitar líderes empresariais e analistas de dados, fornecendo uma solução centralizada para visualização, análise e relatórios de dados. Com sua interface amigável e design responsivo, o NativeBI permite que os usuários consolidem diversas fontes de dados, criem painéis interativos e gerem insights acionáveis de forma eficiente. A plataforma suporta integração perfeita com vários tipos de dados, incluindo bancos de dados relacionais, planilhas, APIs REST e fontes de dados em nuvem, facilitando uma análise de dados abrangente sem exigir ampla expertise técnica. Principais Recursos e Funcionalidades: - Design Responsivo e Experiência do Usuário: O NativeBI oferece uma interface consistente e intuitiva em todos os dispositivos, garantindo acessibilidade e facilidade de uso para usuários de qualquer nível técnico. - Widgets Interativos Integrados: A plataforma fornece uma ampla gama de widgets interativos que suportam vários tipos de dados, permitindo que os usuários visualizem e analisem dados de forma eficaz. - Análise Ad-hoc com ChatGPT: Os usuários podem realizar análises de dados em tempo real usando consultas em linguagem natural através de uma interface de chat integrada com tecnologia ChatGPT, simplificando a exploração de dados complexos. - Integração Abrangente de Fontes de Dados: O NativeBI conecta-se perfeitamente a múltiplas fontes de dados, incluindo bancos de dados SQL e NoSQL, armazenamentos de dados em nuvem, planilhas, APIs REST e feeds RSS, permitindo que os usuários consolidem e analisem dados de diversas plataformas. - Colaboração em Painéis: A plataforma facilita o compartilhamento de painéis tanto publicamente quanto internamente, com permissões configuráveis para visualização ou edição, promovendo a tomada de decisões colaborativa dentro das organizações. - Alarmes e Notificações Configuráveis: Os usuários podem configurar regras de negócios relacionadas aos seus dados, e o NativeBI notificará automaticamente usuários ou grupos predefinidos quando essas condições forem atendidas, garantindo a conscientização oportuna sobre mudanças críticas nos dados. Valor Principal e Problema Resolvido: O NativeBI aborda o desafio da análise de dados complexos ao fornecer uma plataforma de autoatendimento que simplifica o processo de consolidar, visualizar e interpretar dados de múltiplas fontes. Ao oferecer uma interface intuitiva, painéis interativos e recursos avançados como processamento de linguagem natural para análise ad-hoc, o NativeBI capacita os usuários a derivar insights acionáveis sem a necessidade de habilidades técnicas especializadas. Essa democratização da análise de dados melhora as capacidades de tomada de decisão em todos os níveis de uma organização, levando a estratégias mais informadas e melhores resultados de negócios.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [NativeBI](https://www.g2.com/pt/sellers/nativebi)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 11. [Needl](https://www.g2.com/pt/products/needl-needl/reviews)
  Needl é uma plataforma abrangente de integração e análise de dados projetada para simplificar o processo de conexão, análise e visualização de dados de múltiplas fontes. Ela capacita as empresas a tomarem decisões informadas, fornecendo uma visão unificada de seu panorama de dados. Principais Características e Funcionalidades: - Integração de Dados: Conecte-se perfeitamente a uma ampla gama de fontes de dados, incluindo bancos de dados, serviços em nuvem e APIs, garantindo que todos os seus dados estejam acessíveis em um só lugar. - Transformação de Dados: Utilize ferramentas poderosas para limpar, transformar e preparar dados para análise, melhorando a qualidade e a consistência dos dados. - Análise Avançada: Aproveite as capacidades analíticas integradas para realizar consultas complexas, gerar insights e descobrir tendências dentro dos seus dados. - Painéis Personalizáveis: Crie painéis interativos e personalizáveis para visualizar dados em tempo real, facilitando uma melhor compreensão e comunicação dos insights. - Ferramentas de Colaboração: Compartilhe insights e colabore com membros da equipe através de recursos integrados de compartilhamento e comentários, promovendo uma cultura orientada por dados. Valor Principal e Soluções para Usuários: Needl aborda o desafio de fontes de dados díspares, fornecendo uma plataforma unificada para integração e análise de dados. Ela permite que as organizações desfaçam silos de dados, melhorem a qualidade dos dados e acelerem os processos de tomada de decisão. Ao oferecer ferramentas intuitivas para transformação e visualização de dados, Needl capacita os usuários a derivar insights acionáveis, melhorar a eficiência operacional e impulsionar o crescimento dos negócios.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Needl](https://www.g2.com/pt/sellers/needl)
- **Localização da Sede:** Seattle, Washington, United States
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/aureliansystem (12 funcionários no LinkedIn®)



  ### 12. [Neferdata](https://www.g2.com/pt/products/neferdata/reviews)
  Neferdata é uma plataforma abrangente de gerenciamento de dados projetada para simplificar a coleta, análise e visualização de conjuntos de dados complexos. Ela oferece uma interface amigável que permite às organizações gerenciar eficientemente seus fluxos de trabalho de dados, garantindo precisão e consistência em várias fontes de dados. Principais Recursos e Funcionalidades: - Integração de Dados: Conecta-se perfeitamente com várias fontes de dados, permitindo um gerenciamento unificado de dados. - Análises Avançadas: Fornece ferramentas poderosas para análise aprofundada de dados, facilitando a tomada de decisões informadas. - Painéis Personalizáveis: Permite a criação de painéis personalizados para visualização de dados em tempo real. - Ferramentas de Colaboração: Suporta a colaboração em equipe com acesso compartilhado e recursos de controle de versão. - Medidas de Segurança: Implementa protocolos de segurança robustos para proteger informações sensíveis. Valor Principal e Soluções para Usuários: Neferdata aborda os desafios de gerenciar grandes e diversos conjuntos de dados oferecendo uma plataforma integrada que simplifica os processos de dados. Ela capacita os usuários a obter insights acionáveis, melhorar a eficiência operacional e manter a integridade dos dados, impulsionando, em última análise, melhores resultados de negócios.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Neferdata](https://www.g2.com/pt/sellers/neferdata)
- **Localização da Sede:** Ann Arbor, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/neferdata/ (3 funcionários no LinkedIn®)



  ### 13. [NegosAI](https://www.g2.com/pt/products/negosai/reviews)
  NegosAI é uma plataforma de inteligência artificial avançada projetada para revolucionar o processo de negociação, fornecendo insights baseados em dados e recomendações estratégicas. Aproveitando algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, o NegosAI analisa dados históricos de negociação, identifica padrões e prevê resultados para capacitar os usuários com inteligência acionável. Principais Características e Funcionalidades: - Análise de Dados: Processa grandes quantidades de dados de negociação para descobrir tendências e insights. - Modelagem Preditiva: Utiliza aprendizado de máquina para prever resultados de negociações e sugerir estratégias ótimas. - Recomendações em Tempo Real: Oferece conselhos imediatos e específicos para o contexto durante as negociações. - Painéis Personalizáveis: Fornece interfaces amigáveis para monitorar e gerenciar métricas de negociação. - Capacidades de Integração: Integra-se perfeitamente com ferramentas de CRM e comunicação existentes. Valor Principal e Soluções para Usuários: O NegosAI aborda as complexidades da negociação equipando os usuários com insights impulsionados por IA, melhorando a tomada de decisões e aumentando a probabilidade de resultados favoráveis. Ao automatizar a análise de dados e oferecer orientação estratégica, reduz o tempo e o esforço necessários para a preparação, permitindo que os usuários se concentrem na construção de relacionamentos e no alcance de seus objetivos de negociação.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [NegosAI](https://www.g2.com/pt/sellers/negosai)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 14. [NeoAnalyst.ai](https://www.g2.com/pt/products/neoanalyst-ai/reviews)
  NeoAnalyst.ai é uma plataforma de análise de dados impulsionada por IA, projetada para transformar conjuntos de dados complexos em insights acionáveis com esforço mínimo. Ao eliminar a necessidade de codificação ou conhecimento extensivo em ciência de dados, ela capacita líderes empresariais e analistas de dados a tomarem decisões informadas rapidamente. Os usuários podem carregar seus conjuntos de dados e, com um único clique, acessar centenas de modelos pré-construídos para análise exploratória e estatística, recebendo insights instantâneos, contextuais e recomendações personalizadas. Principais Funcionalidades e Características: - Análise Contextual: Constrói automaticamente o contexto em torno de qualquer conjunto de dados sem exigir mapeamento manual de dados ou instruções extensivas do usuário. - Consultas de Análise Instantâneas: Fornece 25 consultas de análise geradas por IA pré-construídas para ajudar os usuários a iniciarem sua análise sem esforço. - Análise Preditiva: Permite a previsão de vendas, compreensão do comportamento do cliente, análise de fluxo de caixa e exploração de estratégias de precificação de produtos. - Recomendações Inteligentes: Oferece recomendações personalizadas com base em modelos de análise estatística, auxiliando na tomada de decisões e geração de ideias. - Visualização de Dados: Apresenta os resultados da análise através de gráficos fáceis de entender, melhorando a interpretação dos dados. Valor Principal e Soluções para Usuários: NeoAnalyst.ai aborda os desafios que líderes empresariais e analistas de dados enfrentam na interpretação de dados complexos, fornecendo uma plataforma intuitiva e sem código que oferece insights acionáveis imediatos. Ela simplifica o processo de análise de dados, reduzindo o tempo e a expertise tradicionalmente necessários, permitindo assim que os usuários tomem decisões baseadas em dados de forma eficiente. Ao oferecer análise contextual e análise preditiva, NeoAnalyst.ai ajuda os usuários a descobrir tendências, otimizar estratégias e impulsionar o crescimento dos negócios sem a necessidade de habilidades especializadas em ciência de dados.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Neoanalyst](https://www.g2.com/pt/sellers/neoanalyst)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 15. [Neoform AI](https://www.g2.com/pt/products/neoform-ai/reviews)
  Neoform AI é uma plataforma avançada de inteligência artificial projetada para revolucionar a forma como as empresas lidam com a análise de dados e processos de tomada de decisão. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, o Neoform AI permite que as organizações extraiam insights significativos de conjuntos de dados complexos, facilitando decisões estratégicas informadas e eficiências operacionais. Principais Características e Funcionalidades: - Integração de Dados: Combina dados de várias fontes de forma integrada, proporcionando uma visão unificada para uma análise abrangente. - Análise Preditiva: Utiliza modelos sofisticados para prever tendências e resultados, auxiliando na tomada de decisões proativas. - Relatórios Automatizados: Gera relatórios detalhados com insights acionáveis, reduzindo o esforço manual e aumentando a precisão. - Painéis Personalizáveis: Oferece interfaces amigáveis que podem ser adaptadas às necessidades específicas do negócio, garantindo que informações relevantes estejam prontamente acessíveis. - Escalabilidade: Adapta-se a volumes de dados e tamanhos de negócios variados, garantindo desempenho consistente à medida que as organizações crescem. Valor Principal e Soluções Oferecidas: O Neoform AI aborda o desafio da sobrecarga de dados transformando informações brutas em inteligência acionável. Ele capacita as empresas a identificar padrões, prever cenários futuros e tomar decisões baseadas em dados com confiança. Ao automatizar tarefas analíticas complexas, o Neoform AI reduz o tempo e os recursos necessários para o processamento de dados, permitindo que as organizações se concentrem em iniciativas estratégicas e mantenham uma vantagem competitiva em seus respectivos setores.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Neoform AI](https://www.g2.com/pt/sellers/neoform-ai)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 16. [NeoPulse](https://www.g2.com/pt/products/neopulse/reviews)
  O NeoPulse Framework permite que as organizações gerenciem todo o seu fluxo de trabalho e infraestrutura de IA a partir de um único lugar. Isso significa que DevOps, engenheiros de dados e engenheiros de ML trabalham a partir de uma única interface em vez de usar aplicativos separados. Usando o NeoPulse, um engenheiro de dados pode montar conjuntos de dados de treinamento. O engenheiro de aprendizado de máquina pode criar modelos de IA. O engenheiro de DevOps pode implantar e gerenciar a solução sem nunca sair do ambiente NeoPulse.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [AI Dynamics](https://www.g2.com/pt/sellers/ai-dynamics)
- **Ano de Fundação:** 2015
- **Localização da Sede:** Bellevue, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/aidynamics/ (16 funcionários no LinkedIn®)



  ### 17. [Netagrow](https://www.g2.com/pt/products/netagrow/reviews)
  Netagrow é uma plataforma avançada de gestão agrícola projetada para otimizar as operações agrícolas e aumentar a produtividade. Ao integrar tecnologia de ponta com interfaces amigáveis, a Netagrow capacita os agricultores a tomar decisões baseadas em dados, simplificar fluxos de trabalho e alcançar um crescimento sustentável. Principais Características e Funcionalidades: - Gestão Abrangente da Fazenda: Monitore e gerencie todos os aspectos das operações agrícolas, incluindo planejamento de culturas, alocação de recursos e gestão de mão de obra. - Análise de Dados em Tempo Real: Acesse dados em tempo real sobre a saúde do solo, condições climáticas e desempenho das culturas para tomar decisões informadas. - Relatórios Automatizados: Gere relatórios detalhados sobre atividades agrícolas, finanças e métricas de produtividade para acompanhar o progresso e identificar áreas para melhoria. - Gestão de Inventário: Acompanhe equipamentos, sementes, fertilizantes e outros recursos para garantir uso otimizado e reduzir desperdícios. - Acessibilidade Móvel: Gerencie operações agrícolas em movimento com uma interface amigável para dispositivos móveis, permitindo flexibilidade e conveniência. Valor e Soluções Primárias: A Netagrow aborda os desafios da agricultura moderna fornecendo uma plataforma centralizada que simplifica processos agrícolas complexos. Ela permite que os agricultores aumentem a eficiência, reduzam os custos operacionais e aumentem os rendimentos por meio de análise precisa de dados e gestão de recursos. Ao oferecer insights em tempo real e ferramentas automatizadas, a Netagrow apoia práticas agrícolas sustentáveis e capacita os usuários a tomar decisões proativas, levando, em última análise, a uma maior rentabilidade e gestão ambiental.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Netagrow](https://www.g2.com/pt/sellers/netagrow)
- **Ano de Fundação:** 2021
- **Localização da Sede:** Lusaka, ZM
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/netagrow-technologies/ (3 funcionários no LinkedIn®)



  ### 18. [NetBase](https://www.g2.com/pt/products/quid-netbase/reviews)
  NetBase é uma plataforma abrangente de inteligência de mercado e consumidor projetada para ajudar empresas a aumentar as vendas, reduzir estoques e proteger a saúde da marca corporativa. Ao contrário dos fornecedores tradicionais de SaaS, a NetBase faz parceria com os clientes para entregar resultados claros e acionáveis, garantindo que eles alcancem os resultados desejados sem a complexidade de navegar sozinhos por um software caro. Principais Características e Funcionalidades: - Modelagem de Dados: Utiliza modelos de dados sociais, de mercado, de busca e de clientes para fornecer insights profundos sobre o comportamento do consumidor e tendências de mercado. - Geração de Insights: Transforma dados complexos em insights acionáveis, permitindo que as empresas tomem decisões informadas. - Abordagem Focada em Resultados: Enfatiza a entrega de resultados tangíveis para os negócios, como aumento de vendas e melhoria da saúde da marca, através de uma parceria colaborativa com os clientes. Valor Principal e Soluções Oferecidas: A NetBase aborda os desafios que as empresas enfrentam ao interpretar grandes quantidades de dados, oferecendo uma plataforma que não apenas analisa informações, mas também as traduz em estratégias claras e acionáveis. Essa abordagem ajuda as empresas a melhorar seu desempenho de vendas, otimizar a gestão de inventário e proteger sua reputação de marca, tudo isso enquanto simplifica o processo de obtenção de valor a partir de conjuntos de dados complexos.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Quid](https://www.g2.com/pt/sellers/quid-9c099a09-0d38-4b46-9998-9af905581008)
- **Ano de Fundação:** 2004
- **Localização da Sede:** 1111 6th Ave., STE 550 PMB: 164175 San Diego, CA 92101
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/57753/ (270 funcionários no LinkedIn®)



  ### 19. [Neurale](https://www.g2.com/pt/products/neurale/reviews)
  Neurale é uma empresa inovadora especializada no desenvolvimento de soluções de inteligência artificial projetadas para enfrentar desafios complexos de negócios. Ao integrar tecnologias de aprendizado de máquina e IA de ponta, a Neurale transforma dados em insights acionáveis, permitindo que as empresas impulsionem mudanças e inovação. Sua abordagem combina intuição humana com precisão de máquina, resultando em sistemas de inteligência aumentada que aprimoram os processos de tomada de decisão. Principais Características e Funcionalidades: - Integração e Modelagem de Dados: As plataformas da Neurale integram eficientemente dados de múltiplas fontes, criando modelos coesos e centrados no ser humano que facilitam uma análise abrangente. - Análise Preditiva: Utilizando algoritmos avançados de IA, a Neurale fornece insights preditivos que ajudam as empresas a antecipar tendências e tomar decisões informadas. - Processamento de Linguagem Natural (PLN): Suas soluções incluem capacidades sofisticadas de PLN, permitindo a extração de informações valiosas de vastos dados baseados em texto, melhorando a relevância das buscas e automatizando o suporte ao cliente. - Automação Inteligente: A Neurale simplifica fluxos de trabalho complexos através de automação impulsionada por IA, operando continuamente e se adaptando às necessidades de negócios em evolução. Valor e Soluções Primárias: A Neurale capacita organizações a transitar de estratégias reativas para proativas, desbloqueando todo o potencial de seus dados. Suas soluções de IA aumentam a eficiência operacional, fornecem insights profundos e promovem a inovação, dando às empresas uma vantagem competitiva no cenário digital. Ao combinar a expertise humana com a inteligência de máquina, a Neurale garante que as empresas tomem as decisões certas de forma rápida e eficaz.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Neurale](https://www.g2.com/pt/sellers/neurale)
- **Localização da Sede:** Rome, IT
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/iam-neurale (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 20. [Neuralhub](https://www.g2.com/pt/products/neuralhub/reviews)
  Neuralhub é uma plataforma inovadora projetada para simplificar o desenvolvimento e a experimentação de redes neurais profundas. Ela serve como um playground abrangente para entusiastas de IA, pesquisadores e engenheiros, oferecendo ferramentas e recursos para criar, experimentar e inovar no espaço da inteligência artificial. Ao consolidar várias ferramentas, pesquisas e modelos em um único ambiente colaborativo, o Neuralhub visa tornar a pesquisa, o aprendizado e o desenvolvimento de IA mais acessíveis e eficientes. Principais Características e Funcionalidades: - Construção de Redes Neurais: Os usuários podem construir redes neurais do zero ou utilizar uma biblioteca de componentes de rede comuns, camadas, arquiteturas, pesquisas inovadoras e modelos pré-treinados para experimentar e desenvolver soluções únicas. - Ambiente Colaborativo: A plataforma promove uma comunidade onde os usuários podem compartilhar seu trabalho, colaborar em projetos e contribuir para o avanço coletivo da pesquisa e desenvolvimento de IA. - Recursos Abrangentes: O Neuralhub integra ferramentas, pesquisas e modelos em um espaço unificado, simplificando o processo de aprendizado profundo e reduzindo a complexidade associada ao gerenciamento de múltiplos recursos. Valor Principal e Soluções para Usuários: O Neuralhub aborda os desafios de se manter atualizado com a pesquisa e desenvolvimento contínuos no campo da IA, particularmente para os novatos ansiosos para aprender e experimentar. Ao fornecer uma plataforma unificada que combina todas as ferramentas e recursos necessários, ele simplifica o processo de aprendizado profundo, tornando a pesquisa e o desenvolvimento de IA mais acessíveis. Este ambiente colaborativo não só acelera a inovação, mas também democratiza o acesso a tecnologias avançadas de IA, permitindo que os usuários se concentrem na criatividade e na resolução de problemas, em vez das complexidades da integração de ferramentas.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Neuralhub](https://www.g2.com/pt/sellers/neuralhub)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 21. [Neuralwave](https://www.g2.com/pt/products/neuralwave/reviews)
  Neuralwave é uma plataforma avançada impulsionada por IA, projetada para revolucionar a forma como as empresas analisam e interpretam dados complexos. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, a Neuralwave permite que as organizações descubram insights acionáveis, otimizem operações e impulsionem processos de tomada de decisão informados. Principais Características e Funcionalidades: - Integração de Dados: Conecta-se perfeitamente com várias fontes de dados, garantindo uma agregação de dados abrangente. - Análises Avançadas: Utiliza algoritmos sofisticados para realizar análises preditivas e análise de tendências. - Painéis Personalizáveis: Oferece painéis intuitivos que podem ser adaptados às necessidades específicas do negócio. - Processamento em Tempo Real: Fornece capacidades de processamento de dados imediatas para insights oportunos. - Escalabilidade: Projetado para lidar com grandes conjuntos de dados, acomodando o crescimento dos negócios e o aumento do volume de dados. Valor e Soluções Primárias: A Neuralwave aborda o desafio da sobrecarga de dados transformando dados brutos em informações significativas. Ela capacita os usuários a tomarem decisões baseadas em dados, melhora a eficiência operacional e promove a inovação ao identificar padrões e oportunidades que, de outra forma, poderiam passar despercebidos. Ao automatizar tarefas analíticas complexas, a Neuralwave reduz o tempo e os recursos necessários para a análise de dados, permitindo que as empresas se concentrem em iniciativas estratégicas e mantenham uma vantagem competitiva em seus respectivos setores.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Neural wave](https://www.g2.com/pt/sellers/neural-wave)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** Atlanta, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/neural-wave-ai/ (2 funcionários no LinkedIn®)



  ### 22. [NeuraPrep](https://www.g2.com/pt/products/neuraprep/reviews)
  NeuraPrep é uma plataforma interativa projetada para ajudar candidatos a se prepararem para entrevistas técnicas em IA e ciência de dados. Reconhecendo que entrevistas de engenharia de IA enfatizam um entendimento profundo dos princípios de ciência de dados e aprendizado de máquina, a NeuraPrep oferece uma experiência de entrevista simulada e dinâmica para aprimorar o conhecimento conceitual e as habilidades práticas. Principais Características e Funcionalidades: - Repositório Extenso de Perguntas: Acesse mais de 400 perguntas de entrevista meticulosamente selecionadas, abrangendo várias subáreas de IA, incluindo aprendizado de máquina, ciência de dados, estatísticas e mais. - Desafios de Codificação em IA: Envolva-se com perguntas de codificação que refletem problemas reais de IA, utilizando frameworks e práticas atualizadas para desenvolver habilidades práticas. - Cenários de Design de Sistemas de ML: Avalie sua capacidade de projetar sistemas de aprendizado de máquina em larga escala, focando em conhecimento especializado em arquitetura de software e design de sistemas. - Questionários Interativos: Teste seu entendimento de conceitos de IA através de questionários cuidadosamente elaborados, adaptados por nível de dificuldade e subáreas específicas. - Entrevistas Simuladas: Experimente simulações de entrevistas ao vivo com feedback dinâmico, replicando as discussões técnicas típicas em entrevistas de engenharia de IA. Valor Principal e Problema Resolvido: A NeuraPrep aborda os desafios únicos das entrevistas técnicas de IA, fornecendo uma ferramenta de preparação interativa e abrangente. Ao simular cenários reais de entrevista e oferecer feedback personalizado, ajuda os usuários a identificar e melhorar suas fraquezas, garantindo que estejam bem preparados para demonstrar tanto conhecimento teórico quanto habilidades práticas nos domínios de IA e ciência de dados.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [NeuraPrep](https://www.g2.com/pt/sellers/neuraprep)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/neuraprep (2 funcionários no LinkedIn®)



  ### 23. [Nexco Analytics](https://www.g2.com/pt/products/nexco-analytics/reviews)
  A Nexco Analytics é uma empresa suíça especializada em inteligência artificial (IA), bioinformática e serviços de análise de dados voltados para o setor de ciências da vida, incluindo academia, indústrias farmacêuticas e biotecnológicas. Sua expertise reside na análise de dados genômicos complexos, com foco particular no "genoma escuro"—os 60% do genoma frequentemente negligenciados—descobrindo biomarcadores ocultos, novos mecanismos e alvos terapêuticos. Características e Funcionalidades Principais: - TEnex Pipelines: Pipelines otimizados e revisados por pares, projetados para analisar o genoma escuro, permitindo a descoberta de potencial de biomarcadores inexplorados. - Plataforma ONex: Uma plataforma online que simplifica análises bioinformáticas padrão, permitindo que os usuários processem dados de sequenciamento em poucas horas a um custo baixo. - Planos Personalizados de Análise de Dados: Soluções sob medida para atender necessidades específicas de pesquisa, garantindo interpretação de dados precisa e eficiente. - Aumento de Equipe: Fornecimento de pessoal especializado para aprimorar equipes de pesquisa existentes, trazendo conhecimento especializado em sequenciamento de nova geração (NGS) e bioinformática. - Soluções de IA Sob Medida: Desenvolvimento de ferramentas personalizadas impulsionadas por IA para enfrentar desafios únicos na análise de dados em ciências da vida. Valor Primário e Soluções Oferecidas: A Nexco Analytics capacita pesquisadores e profissionais da indústria transformando dados genômicos complexos em insights acionáveis. Seus serviços facilitam a descoberta de novos biomarcadores e alvos terapêuticos, acelerando os avanços científicos e melhorando a eficiência dos processos de pesquisa. Ao oferecer soluções escaláveis, econômicas e eficientes em termos de tempo, a Nexco Analytics enfrenta os desafios dos grandes volumes de dados nas ciências da vida, permitindo que os clientes alcancem descobertas inovadoras e sucesso em seus respectivos campos.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Nexco Analytics](https://www.g2.com/pt/sellers/nexco-analytics)
- **Ano de Fundação:** 2021
- **Localização da Sede:** Epalinges, CH
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/nexco-analytics (4 funcionários no LinkedIn®)



  ### 24. [Nexscient](https://www.g2.com/pt/products/nexscient/reviews)
  Nexscient é uma plataforma avançada impulsionada por IA, projetada para capacitar empresas com capacidades inteligentes de análise de dados e tomada de decisão. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, a Nexscient transforma conjuntos de dados complexos em insights acionáveis, permitindo que as organizações otimizem operações, melhorem experiências dos clientes e impulsionem a inovação. Principais Características e Funcionalidades: - Integração de Dados: Agrega dados de diversas fontes de forma contínua, garantindo uma visão abrangente das métricas de negócios. - Análise Preditiva: Utiliza modelos sofisticados para prever tendências e resultados, auxiliando no desenvolvimento de estratégias proativas. - Painéis Personalizáveis: Oferece interfaces intuitivas que podem ser adaptadas para exibir KPIs e análises relevantes. - Relatórios Automatizados: Gera relatórios detalhados com intervenção manual mínima, economizando tempo e reduzindo erros. - Escalabilidade: Adapta-se a volumes de dados e tamanhos de negócios variados, garantindo desempenho consistente à medida que as organizações crescem. Valor Principal e Soluções Oferecidas: A Nexscient aborda o desafio da sobrecarga de dados simplificando informações complexas em insights claros e acionáveis. Ela capacita os usuários a tomarem decisões informadas rapidamente, melhorando a eficiência operacional e a vantagem competitiva. Ao automatizar tarefas analíticas rotineiras, a Nexscient libera recursos valiosos, permitindo que as equipes se concentrem em iniciativas estratégicas e inovação.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Nexscient](https://www.g2.com/pt/sellers/nexscient)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** Los Angeles, US
- **Página do LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/nexscient (2 funcionários no LinkedIn®)



  ### 25. [Nexting Labs](https://www.g2.com/pt/products/nexting-labs/reviews)
  A Nexting Labs é uma empresa de tecnologia especializada em soluções inovadoras que melhoram as operações empresariais e o engajamento do cliente. Suas ofertas incluem desenvolvimento avançado de software, análise de dados e serviços de inteligência artificial adaptados para atender às necessidades únicas de várias indústrias. Ao aproveitar tecnologias de ponta, a Nexting Labs capacita as organizações a otimizar processos, tomar decisões baseadas em dados e oferecer experiências excepcionais aos usuários. Principais Características e Funcionalidades: - Desenvolvimento de Software Personalizado: Design e implementação de soluções de software sob medida que se alinham aos requisitos específicos do negócio. - Análise de Dados: Análise abrangente e visualização de dados para descobrir insights acionáveis. - Integração de Inteligência Artificial: Implantação de modelos de IA para automatizar tarefas e aprimorar os processos de tomada de decisão. - Design de Experiência do Usuário: Criação de interfaces intuitivas e envolventes para melhorar a satisfação do cliente. - Soluções em Nuvem: Fornecimento de serviços em nuvem escaláveis e seguros para uma gestão eficiente de dados. Valor Principal e Soluções Oferecidas: A Nexting Labs aborda os desafios que as empresas enfrentam ao se adaptarem a paisagens tecnológicas em rápida evolução. Ao oferecer soluções personalizadas, eles permitem que as empresas otimizem operações, aproveitem o poder dos dados e permaneçam competitivas em seus respectivos mercados. Sua expertise em IA e análise de dados permite que os clientes antecipem tendências de mercado, personalizem interações com clientes e impulsionem o crescimento por meio de estratégias informadas.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Nexting Labs](https://www.g2.com/pt/sellers/nexting-labs)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** San Francisco, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/nextinglabs (1 funcionários no LinkedIn®)





## Parent Category

[Software de Inteligência Artificial](https://www.g2.com/pt/categories/artificial-intelligence)



## Related Categories

- [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)



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## Buyer Guide

### 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.