A era digital trouxe consigo uma nova figura: o Citizen Data Scientist. Esse é um termo que vem ganhando cada vez mais destaque no mundo da tecnologia, especialmente no campo do Machine Learning. Mas o que significa e como se tornar um? Para começar, não é necessário ser um especialista em TI para trabalhar com Machine Learning. Graças aos avanços em Cloud Computing e ferramentas prontas oferecidas por gigantes como AWS, Microsoft e Google, qualquer um pode se tornar um cientista de dados.
Neste texto quero explicar o conceito de Citizen Data Scientist, as vantagens de se envolver com projetos de Machine Learning mesmo sem ser um especialista em TI, e as ferramentas que facilitam esse processo, como o AutoML e os serviços de Cloud Computing. Vamos lá?!
O que é um Citizen Data Scientist?
Um Citizen Data Scientist é alguém que, embora não seja uma pessoa especialista em TI, utiliza ferramentas de Machine Learning para extrair insights valiosos dos dados. Esses indivíduos são capazes de preencher a lacuna entre especialistas em dados e profissionais de negócios. Esse perfil vem se tornando cada vez mais relevante nas organizações, pois permite democratizar o acesso e o uso dos dados, ampliando as possibilidades de inovação e tomada de decisão baseada em dados e evidências. Além disso, os Citizen Data Scientists podem contribuir para a melhoria dos processos internos, a otimização dos recursos e a satisfação dos clientes.
Ferramentas de Cloud Computing para Machine Learning
Para se tornar um Citizen Data Scientist, não é preciso ter um diploma em ciência da computação ou matemática, mas sim ter curiosidade, criatividade e vontade de aprender. Além disso, é importante ter conhecimento do domínio do problema que se quer resolver, ou seja, entender o contexto e os objetivos do negócio. As ferramentas de Cloud Computing, como as oferecidas pela AWS, Microsoft e Google, tornaram o aprendizado de máquina acessível a todos. Essas plataformas oferecem uma variedade de serviços que permitem aos usuários treinar e implementar modelos de ML sem a necessidade de codificação extensa. Mas como começar a trabalhar com Machine Learning sem saber programar ou lidar com algoritmos complexos? A resposta está nas ferramentas que facilitam esse processo, como o AutoML e os serviços de Cloud Computing.
AutoML: Uma Revolução no Machine Learning
O AutoML, ou Automated Machine Learning, é uma das inovações mais empolgantes no campo do Machine Learning. Ele automatiza todo o ciclo de vida de um projeto, incluindo a preparação dos dados, o processo de treinamento e otimização de parâmetros dos modelos, chegando até a avaliação e implantação dos modelos. Estas abstrações tornam o AutoML acessível até para não especialistas em TI. Seja você um profissional de negócios, um estudante ou apenas um entusiasta da tecnologia, o mundo do Machine Learning está ao seu alcance com ferramentas de AutoML.
Ao utilizar ferramentas de AutoML, é possível criar soluções sem escrever uma linha de código ou escolher manualmente os melhores algoritmos e parâmetros. Basta fornecer os dados e definir o objetivo do projeto, que o AutoML se encarrega de fazer todo o trabalho pesado. Ademais, ele pode ser aplicado em diversas áreas e problemas, como classificação, regressão, clusterização, detecção de anomalias, processamento de linguagem natural, visão computacional, entre outros.
Quais são os benefícios do AutoML?
O AutoML traz diversos benefícios para quem quer se tornar um Citizen Data Scientist, como:
– Reduzir o tempo e o custo dos projetos de Machine Learning;
– Aumentar a qualidade e a confiabilidade dos modelos;
– Diminuir a dependência de especialistas em TI;
– Facilitar a experimentação e a inovação com dados.
Como usar o AutoML?
Uma das formas mais simples e acessíveis de usar o AutoML é através dos serviços de Cloud Computing oferecidos por grandes empresas como AWS, Microsoft e Google. Esses serviços permitem criar soluções de Machine Learning na nuvem, sem precisar instalar ou configurar nenhum software localmente.
Alguns exemplos desses serviços são:
– AWS SageMaker Autopilot: um serviço da AWS que permite criar modelos de Machine Learning personalizados com apenas alguns cliques. O SageMaker Autopilot analisa os dados, seleciona os melhores algoritmos e parâmetros, treina os modelos e gera relatórios explicando cada passo do processo;
– Azure Automated Machine Learning: um serviço da Microsoft que permite criar, treinar e implantar soluções de Machine Learning na nuvem ou na borda. O Azure Automated Machine Learning oferece recursos de AutoML para automatizar a escolha dos melhores algoritmos e parâmetros para cada problema.
– Google Cloud AutoML: um serviço do Google Cloud Platform que permite criar modelos de Machine Learning personalizados para diferentes tipos de dados, como texto, imagem, vídeo e tabular. O Google Cloud AutoML usa técnicas avançadas como aprendizado por transferência e redes neurais para gerar modelos com alta precisão.
Conclusão
Neste artigo, tentei explicar o que é um Citizen Data Scientist, que é um profissional que usa técnicas e ferramentas de Machine Learning para resolver problemas de negócios, mas sem ter uma formação específica em TI. Você também leu como se tornar um, usando recursos como o AutoML e os serviços de Cloud Computing, que facilitam a criação de soluções de ML na nuvem 🙂
Se você se interessou pelo assunto e quer se aprofundar mais, confira mais alguns links:
– Na visão da AWS, o que é Machine Learning?
– O que é AutoML na visão da Microsoft?
– Segundo o Google, o que é Cloud Computing?
Imagem de capa criada com IA pelo Bing: Utilizei o prompt: “Academia de Platão com menos pessoas, incluindo Platão e mulheres gregas no centro, estudando e debatendo de forma construtiva, segurando laptops, tablets ou smartphones ao invés de livros”
Foi muita viagem da minha cabeça gerar a imagem da Academia de Platão com a galera utilizando laptops e tablets para sintetizar a ideia de civilização (conectando com o tema de Citizen Data Scientist), sendo que a civilização como é conceituada veio dos Sumérios, aquele povo que vivia entre os rios Tigres e Eufrates na antiga Mesopotâmia – que atualmente é a região do Iraque e não tem ligação direta com as ideias propostas por Platão.
