Plataformas No-Code e Low-Code Para Construir Agentes de IA e Automatizar Aplicações – Parte 4 – Lovable e Bubble Para Criar Apps com IA
Na Parte 4 veremos duas plataformas que permitem o uso de IA para construção de apps: Lovable e Bubble.
Na Parte 4 veremos duas plataformas que permitem o uso de IA para construção de apps: Lovable e Bubble.
LangFlow é uma plataforma low-code open-source projetada especificamente para facilitar a criação de aplicações de IA baseadas em Large Language Models (LLMs) e agentes conversacionais.
O n8n é uma plataforma de automação de fluxos de trabalho, com um modelo de licença fair-code que combina flexibilidade de código aberto com extensões comerciais.
Preparamos uma incrível sequência de 7 posts, voltados a profissionais de tecnologia, onde vamos explorar as principais plataformas no-code/low-code para construir Agentes de IA e aplicações, incluindo n8n, LangFlow, Lovable, Bubble, Pipedream e Make, discutindo suas características técnicas, vantagens, desvantagens, comparação com o desenvolvimento tradicional, custos, infraestrutura necessária, casos de uso e limitações atuais. Vamos começar com a Parte 1.
DataOps visa ajudar as organizações a superar obstáculos em seus processos de análise de dados. Mas o que exatamente é essa prática e como ela pode ajudar as empresas a aproveitar melhor os dados? É exatamente o que vamos trazer agora para você.
Conhecer as diferenças entre Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, Estatísticos e Engenheiros de Software pode ser confuso e complicado. Enquanto todos eles estão ligados aos dados de alguma forma, há uma diferença entre o trabalho que eles fazem e gerenciam.
Listamos aqui 7 Bibliotecas Python Que Todo Engenheiro de IA Deve Conhecer.
Vamos acompanhar um Um Dia de Trabalho do Gonçalves, Cloud Engineer.
A capacidade de extrair, processar e transformar informações em insights acionáveis é o que diferencia as empresas líderes. No entanto, o ecossistema de dados tradicionalmente é fragmentado, com ferramentas distintas para Engenheiros, Analistas e Cientistas de dados. É para ajudar a resolver essa complexidade que surge o Microsoft Fabric, uma plataforma com o objetivo de unificar a engenharia e a ciência de dados em um único ambiente colaborativo.
No dinâmico cenário da transformação digital, a computação em nuvem emergiu como um pilar fundamental para empresas que buscam agilidade, escalabilidade e inovação. Nesse contexto, o papel do Arquiteto de Soluções de Cloud Computing ganha um destaque sem precedentes, posicionando-se como uma peça-chave para o sucesso tecnológico e estratégico das organizações. Mas o que exatamente faz esse profissional e por que ele é tão importante para o mundo corporativo atual?
Seria possível fazer Day Trading com Inteligência Artificial aplicando LLMs, Agentes de IA e MCP para construir Agentes Autônomos de Investimentos? Fizemos essa pergunta aqui na DSA e com base em nossa experiência em IA, experimentamos. O resultado foi incrível e desse experimento surgiu o mais novo curso da Data Science Academy.
O Microsoft Power Automate, anteriormente conhecido como Microsoft Flow, é uma ferramenta poderosa que capacita as empresas a agilizar seus processos, aumentar a eficiência e reduzir custos por meio de RPA.
A adoção do Model Context Protocol (MCP) tem implicações diretas em IA Generativa aplicada a negócios, pois finalmente oferece um caminho padronizado para integrar modelos de linguagem com as ferramentas corporativas e fluxos de trabalho existentes. Este artigo traz o que você precisa saber sobre o assunto.
Você decidiu fazer um upgrade na sua carreira e aumentar sua empregabilidade. Já percebeu que as profissões ligadas a Data Science são as mais promissoras para os próximos anos, oferecendo salários cada vez mais altos. Já sabe que Cientistas e Engenheiros de Dados estão entre os profissionais mais cobiçados pelas empresas em todo mundo. E já sabe que para aprender a trabalhar com Ciência de Dados você precisa de um bom equipamento. Mas aí começam as dúvidas: Qual o Melhor Computador Pessoal Para Aprender Data Science?
Para quem está pensando em migrar de carreira para trabalhar com Ciência de Dados, uma pergunta é bastante frequente: Como obter experiência em Ciência de Dados mesmo sem trabalhar com Ciência de Dados? Aqui estão 3 dicas preciosas que valem para qualquer função em Ciência de Dados