Como trabalhar com ciência de dados utilizando o Watson Studio

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O Watson Studio é o programa desenvolvido pela IBM para trabalhar com ciência de dados. Em um ambiente homogêneo focado em colaboração, a plataforma reúne as melhores ferramentas open source e proprietárias. O sistema permite, ainda, a integração direta com outros serviços IBM Cloud, como Db2 e Watson.

A plataforma também possibilita busca e exploração de dados relevantes, ingestão, curadoria e enriquecimento de informações, construção, treinamento e implantação de modelos de inteligência artificial (IA), além de monitoramento, análise e gerenciamento de modelos.

O programa oferece um ambiente integrado, com ampla gama de opções de ferramentas que permitem fluxo centrado na modelagem e monitoração e evolução constante dos aplicativos modelados. Dessa forma, o Watson Studio é uma solução completa de plataforma de dados.

Acesso ao Watson Studio

A forma mais comum de acesso ao Watson Studio é pela web. (Fonte: IBM/Reprodução)A forma mais comum de acesso ao Watson Studio é pela web. (Fonte: IBM/Reprodução)Fonte:  IBM/Reprodução 

O serviço pode ser acessado de três maneiras. A mais comum é por meio da IBM Cloud, onde é possível utilizar camadas grátis do programa e a infraestrutura computacional é flexível e pode ser configurada conforme as cargas de trabalho sob demanda, com pagamento de acordo com cada serviço utilizado (pay-as-you-go).

Outra opção é pelo Cloud Park for Data, uma solução multicloud oferecida pela IBM com planos pagos de inscrição. Por fim, a aplicação pode ser baixada para utilização no desktop, podendo ser instalada em Windows, macOS e Linux. A grande vantagem do Watson Studio Desktop é poder ser utilizado sem consumir espaço da nuvem. A versão para computador oferece 30 dias de uso grátis.

Ecossistema Watson na IBM Cloud

Watson está inserido dentro da gama de ferramentas oferecidas pela IBM Cloud. (Fonte: IBM/Reprodução)Watson está inserido dentro da gama de ferramentas oferecidas pela IBM Cloud. (Fonte: IBM/Reprodução)Fonte:  IBM/Reprodução 

Os serviços do Watson são divididos em sete grandes áreas de ferramentas que auxiliam o desenvolvimento de IA e proporcionam desde a simples interação responsiva, como assistentes virtuais ou chatbots, até modelos complexos de busca ativa de conhecimento e cognição computacional.

Além deles, o ecossistema oferece ferramentas relacionadas ao discurso para transcrever áudios ou converter textos em fala e análises de sentimentos e emoções tanto de texto quanto de áudio. O ecossistema ainda tem um serviço relacionado à linguagem natural que possibilita a criação de modelos específicos para domínio de linguagem.

Por fim, a plataforma tem soluções voltadas para ciência de dados com quatro serviços principais. Além do Watson Studio, a IBM oferece as ferramentas Watson Machine Learning (para a implantação de IA), Watson Open Scale (gerenciamento e automação de IA) e Watson Knowledge Catalog, uma comunidade para intercâmbio e compartilhamento de informações com rastreabilidade e política de acesso diferenciada de dados que podem ser restringidos para equipes específicas.

Colaboração com Watson Studio

Nome de aplicativo da IBM lembra o famoso assistente do detetive Sherlock Holmes. (Fonte: Pixabay)Nome de aplicativo da IBM lembra o famoso assistente do detetive Sherlock Holmes. (Fonte: Pixabay)Fonte:  Pixabay 

O Watson Studio foi desenvolvido para permitir o trabalho conjunto entre profissionais com funções diferentes em uma equipe, utilizando as mesmas ferramentas e aumentando a eficiência do trabalho. Entre os principais colaboradores estão Domain Expert, Data Scientist, Data Engineer e Developer.

A plataforma permite a criação de projetos e a associação de colaboradores de acordo com cada demanda específica. A alimentação de dados pode ser efetuada a partir do IBM Cloud, de outras clouds e de dados locais em um projeto. As ferramentas de dados e IA, como processamento, análise e visualização, treinamento e deploy de modelos de Machine Learning e Deep Learning podem ser realizadas em equipe ou de forma individual.

Domain Expert

Domain Expert é o responsável por transferir o conhecimento humano especializado para o Watson. Esse profissional utiliza seus conhecimentos específicos de alguma área para auxiliar o Data Scientist no desenvolvimento de modelos preditivos mais precisos e inteligentes. De acordo com o aumento de experiência, a IA pode otimizar seu conhecimento para aprimorar ainda mais o Watson.

Data Scientist

O Data Scientist trabalha para transformar os dados em conhecimento em busca de soluções para o negócio. Para tanto, faz experimentos e constrói modelos de predição que solucionam os problemas identificados de negócio. O profissional usa técnicas como Machine Learning e Deep Learning e trabalha com o Domain Expert para validar os modelos treinados.

Data Engineer

Watson permite a colaboração de profissionais com diferentes funções no mesmo projeto. (Fonte: IBM/Reprodução)Watson permite a colaboração de profissionais com diferentes funções no mesmo projeto. (Fonte: IBM/Reprodução)Fonte:  IBM/Reprodução 

Esse profissional garante a operabilidade dos processos, determinando a arquitetura na qual os dados são organizados. Dessa forma, o Data Engineer constrói uma infraestrutura para dados e pipelines ETL (extract, transform, load) e geralmente trabalha com ferramentas distribuídas de computação que aceleram o treinamento da máquina, como Spark, Hadoop e HDFS. Em associação com o Data Scientist, busca transformar os modelos desenvolvidos em sistemas de qualidade para a produção final.

Developer

O Developer tem como função construir aplicações de IA para satisfazer os requisitos de uma organização ou empresa. Para tanto, realiza PoCs (proof of concept ou provas de conceito), incluindo aquisição de conteúdo, construção de diálogo e treinamento de modelos. O profissional foca o desenvolvimento para a equipe ou empresa utilizar, além de auxiliar em Machine Learning quando necessário.

Frameworks disponíveis

Dentro do Watson Studio estão disponíveis frameworks para auxiliar no desenvolvimento de qualquer tipo de trabalho. Entre as ferramentas de autoria estão Jupyter, que fornece suporte para as linguagens Python, R e Scala; IBM SPSS, uma interface para trabalhar com estatística e Machine Learning; e R Studio.

A plataforma oferece bibliotecas instaladas para trabalhar com Machine Learning, como Spark, scikit-learn e Xgboost, e Deep Learning, entre elas TensorFlow, Caffe2 e PyTorch. A solução também oferece infraestrutura para executar códigos como docker e Nvidia.

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