Deepnote

O que é Deepnote?

Deepnote é um notebook colaborativo de análise e ciência de dados que integra Python, SQL e IA para equipes explorarem dados, criarem aplicativos e automatizarem insights. A plataforma opera na nuvem, permitindo compartilhar trabalhos via link ou convite por e-mail sem gerenciar ambientes locais complexos.

Quais são as características de Deepnote?

• Notebooks colaborativos

  Permitem a execução conjunta de código Python e SQL em blocos interativos com histórico de versões e comentários em tempo real.
• Integração de dados

  Conecta-se a mais de 100 fontes de dados, incluindo warehouses, bancos de dados e lakehouses, além de suportar upload direto de arquivos CSV.
• Aplicativos de dados e dashboards

  Transforma análises rápidas em relatórios visuais interativos e aplicativos hospedados, com layouts customizáveis e agendamento de execução.
• Assistente de IA (Deepnote AI)

  Gera insights automáticos sobre os dados, explica drivers de mudanças e auxilia na criação de consultas SQL dentro do contexto do notebook.
• Implantação como API

  Publica notebooks e modelos treinados como endpoints de produção, servindo resultados sob demanda para outras aplicações.
• Suporte a computação GPU

  Oferece hardware dedicado para treinar e servir modelos de machine learning diretamente no ambiente do notebook.

Quais são os casos de uso de Deepnote?

• Análise de churn com IA

  Investigar variações nas taxas de cancelamento de clientes usando SQL e receber explicações automatizadas da Deepnote AI sobre os principais drivers segmentados.
• Criação de agentes de dados autônomos

  Desenvolver e implantar agentes que planejam etapas, executam consultas, treinam modelos e publicam resultados em uma sequência automatizada.
• Relatórios financeiros compartilhados

  Gerar visualizações de receita e pipeline de vendas que podem ser atualizadas automaticamente e distribuídas para equipes de negócios via links seguros.

Como usar Deepnote?

1. Conectar fonte de dados

   Vincular o projeto a um warehouse ou banco de dados existente utilizando as integrações nativas disponíveis na interface web.
2. Explorar e consultar

   Executar blocos de código Python ou SQL para filtrar e analisar os dados conectados dentro do notebook colaborativo.
3. Visualizar e publicar

   Configurar gráficos e tabelas interativos, ocultando o código se necessário, e publicar o resultado como um aplicativo ou dashboard compartilhável.