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Tecnologia e Dados

4 de novembro de 2024

Ferramentas e IAs: automatização de tarefas e otimização de desempenho 

Por Daniela BinAtualizado em 30/05/20263 minutos de leitura

Confira as principais ferramentas e IAs para automatização de tarefas e otimização de desempenho que separamos para você!

Em um mundo tão acelerado, é essencial pensar em estratégias para otimizar o tempo, com recursos que podem potencializar seu dia a dia de trabalho e gerar novas possibilidades. Confira as principais ferramentas e IAs para automatização de tarefas e otimização de desempenho que separamos para você!

AUTOMATIZAÇÃO DE TAREFAS 

➡️ UiPath Community Edition: você pode criar e usar robôs de software para lidar com tarefas enfadonhas e repetitivas. Esta plataforma vem com uma variedade de ferramentas fáceis de usar, incluindo uma interface visual para design.

➡️ Robocorp Community Edition: oferece uma gama completa de recursos para tornar o desenvolvimento, a implantação e a gestão de robôs mais simples.

➡️ Microsoft Power Automate: possibilita a criação de fluxos de trabalho automatizados que conectam diferentes aplicativos e serviços. Você pode integrar facilmente o programa com suas ferramentas favoritas, como Microsoft Office 365, SharePoint e Dynamics 365.

OTIMIZAÇÃO DE DESEMPENHO 

➡️ TensorFlow: é como um universo onde você pode criar, treinar e usar modelos de Machine Learning em diversas áreas, desde reconhecimento de imagens até compreensão de linguagem natural. Ele é sua chave para explorar o mundo da inteligência artificial.

Adicionalmente, a ferramenta oferece acesso a uma ampla gama de recursos que simplificam o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina. Isso engloba APIs de fácil utilização, além de uma variedade de recursos para pré-processamento e pós-processamento de dados.

➡️ PyTorch: apresenta uma abordagem dinâmica e centrada em tensores para a criação de modelos, proporcionando maior flexibilidade e agilidade no processo de desenvolvimento. Sua sintaxe intuitiva e clara agiliza a prototipagem e a depuração de modelos.

Além disso, o PyTorch disponibiliza uma ampla variedade de bibliotecas e ferramentas, incluindo módulos para processamento de imagens, linguagem natural e visão computacional, simplificando o processo de desenvolvimento.

➡️ Apache Spark: é um framework de computação projetado para o processamento de dados em larga escala. Ele oferece uma ampla gama de recursos para lidar com dados em batch, streaming e análise interativa, tornando-se a escolha ideal para uso de big data.

Também fornece uma API amigável em diversas linguagens de programação, como Scala, Python, Java e R, permitindo que você escreva códigos para manipulação e análise de dados.

Embora essas ferramentas sejam gratuitas, alguns recursos adicionais podem ser pagos, por isso é importante estar atento aos detalhes de cada sistema.

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