A demanda por cientistas de dados e outros profissionais capacitados a utilizar la tecnologia necessária para realizar análises e predições a par de dados está cada vez maior. Estruturar uma mentalidade orientada a dados nas empresas e organizações pode ter um impacto profundo na geração de indicadores para avaliação e melhoria dos negócios, das políticas públicas e na tomada de decisão de qualquer gestor.

Trabalhar com bases de dados reais apresenta inúmeros desafios. Desde a coleta e manipulação dos dados, até as análises e interpretações que resultam em relatórios e visualizações convincentes, há um longo percurso.

Muitos desses desafios são inerentes à natureza da profissão e espera-se que um profissional treinado saiba como lidar com eles e como orientar os menos experientes rumo ao seu próprio desenvolvimento.

Contudo, há alguns desafios que fogem à capacidade do indivíduo e decorrem de uma limitação do hardware, dificultando a vida de pessoas que gostariam de estudar ou realizar trabalhos na área. Bases de dados reais podem ser muito grandes e muitas pessoas ainda não dispõem de computadores pessoais com capacidade de operar bem com elas. 

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A dificuldade em operar com grandes volumes de dados pode ser gerenciada com alguma experiência e paciência, mas, além disso, o uso de técnicas mais avançadas como o treinamento de modelos de machine learning e deep learning requer um poder computacional muito elevado. Tentar treinar esses modelos sem a aceleração e paralelismo fornecidos pelas placas de vídeo (GPU) mais modernas pode demandar um tempo inviável para um rendimento produtivo. Como, então, é possível trabalhar com análises de dados sem dispor desses recursos? 

Analise dados na Nuvem 

Uma possível solução que você deve avaliar para este problema é a plataforma Google Colaboratory ou apenas Google Colab. A Google Colab é uma plataforma online utilizada por cientistas de dados do mundo inteiro para criação e compartilhamento de soluções de dados. Com esta ferramenta, é possível criar notebooks no estilo “Jupyter”, para executar seus códigos em Julia, Python ou R.

Sendo uma solução concebida para a nuvem pela Google, você pode utilizar o seu espaço disponível no Google Drive para armazenar os dados de trabalho e ainda pode compartilhar o link para a sua solução com outras pessoas, seja para colaboração profissional ou divulgação dos resultados. Neste ambiente, você ainda dispõe da possibilidade de utilizar GPU para realizar o treinamento de seus modelos de inteligência artificial, acelerando muito o processo.

Quer aprender como utilizar essa ferramenta incrível para os seus estudos e trabalhos com dados? Confira este vídeo do canal Programação Dinâmica, em que a cientista de dados Kizzy Terra te ensinará tudo, na prática. Se liga nesse vídeo!

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