Principais Recursos

• Preparação Visual de Dados: Interface drag-and-drop para limpeza e preparação de dados
• Machine Learning: Algoritmos de ML integrados com capacidades de AutoML
• Integração de Código: Suporte para Python, R, SQL, Scala e outras linguagens
• Ferramentas de Colaboração: Workspace em equipe para cientistas de dados, analistas e usuários de negócio
• MLOps: Implantação, monitoramento e gerenciamento do ciclo de vida de modelos
• Visualização de Dados: Gráficos interativos e dashboards
• Integração de API: APIs REST para integração perfeita

Recursos de Desenvolvimento Assistido por IA

• Sugestões de código e auto-completar
• Profiling automatizado de dados e avaliação de qualidade
• Recomendações inteligentes de receitas
• Sugestões automatizadas de engenharia de recursos
• Ferramentas de explicação e interpretabilidade de modelos

Casos de Uso

• Análise preditiva
• Segmentação de clientes
• Detecção de fraudes
• Sistemas de recomendação
• Previsão de séries temporais