As 9 principais ferramentas de ciência de dados [mais usadas em 2022]

Data Science tem tudo a ver com o aproveitamento de grandes conjuntos de dados para extrair insights significativos que podem ser transformados em decisões de negócios acionáveis. Essa é a razão pela qual os cursos de ciência de dados estão em alta demanda nos dias de hoje.

Os Cientistas de Dados são as mentes brilhantes responsáveis ​​por acumular, processar, manipular, limpar e analisar dados para extrair informações valiosas de dentro deles. Dia após dia, os Cientistas de Dados precisam lidar com grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados. Várias ferramentas estatísticas e de programação de ciência de dados ajudam os cientistas de dados a entender os dados acumulados.

Este é o tópico de discussão hoje – as principais ferramentas de Ciência de Dados usadas por Cientistas de Dados em todo o mundo.

Principais ferramentas de ciência de dados em 2019

1. Apache Spark

O Apache Spark é uma das ferramentas de ciência de dados mais populares. É um mecanismo de análise robusto explicitamente projetado para lidar com processamento em lote e processamento de fluxo. Ao contrário de outras plataformas de Big Data, o Spark pode processar dados em tempo real e é muito mais rápido que o MapReduce. Além disso, o Spark se destaca no gerenciamento de cluster – um recurso responsável por sua alta velocidade de processamento.

O Spark vem com várias APIs de Machine Learning que permitem que os cientistas de dados façam previsões precisas. Além disso, também possui várias APIs programáveis ​​em Java, Python, Scala e R.

2. BigML

BigML é um ambiente de GUI baseado em nuvem projetado para processar algoritmos de ML. Um dos melhores recursos de especialização do BigML é a modelagem preditiva. Ao alavancar o BigML, as empresas podem usar e implementar diferentes algoritmos de ML em várias funções e processos de negócios. Por exemplo, o BigML pode ser usado para inovação de produtos, previsão de vendas e análise de risco.

BigML usa APIs REST para criar interfaces web amigáveis ​​e também facilita visualizações interativas de dados. Além disso, o BigML vem equipado com uma série de técnicas de automação que permitem automatizar fluxos de trabalho e até mesmo o ajuste de modelos de hiperparâmetros.

3. D3.js

D3.js é uma biblioteca Javascript usada para criar e projetar visualizações interativas em navegadores da web. É uma excelente ferramenta para profissionais que trabalham em aplicativos/softwares que requerem interação do lado do cliente para visualização e processamento de dados. As APIs do D3.js permitem que você use suas várias funções para analisar dados e criar visualizações dinâmicas em um navegador da web. Ele também pode ser usado para tornar os documentos dinâmicos, permitindo atualizações no lado do cliente e monitorando ativamente as alterações nos dados para refletir as visualizações no navegador.

A grande vantagem do D3.js é que ele pode ser integrado ao CSS para criar visualizações ilustres para implementar gráficos personalizados em páginas da web. Além disso, também há transições animadas, se você precisar.

4. MATLAB

O MATLAB é um ambiente de computação numérica multiparadigma de alto desempenho projetado para processar informações matemáticas. É um ambiente de código fechado que permite implementação algorítmica, funções de matriz e modelagem estatística de dados. O MATLAB combina computação, visualização e programação em um ambiente fácil de usar, onde os problemas e suas soluções são expressos em notações matemáticas.

O MATLAB, como uma ferramenta popular de ciência de dados, encontra inúmeras aplicações em Data Science. Por exemplo, é usado para processamento de imagens e sinais e para simular redes neurais. Com a biblioteca de gráficos MATLAB, você pode criar visualizações atraentes. Além disso, o MATLAB permite uma fácil integração para aplicativos corporativos e sistemas embarcados. Isso o torna ideal para uma série de aplicativos de Ciência de Dados – desde limpeza e análise de dados até a implementação de algoritmos de Deep Learning.

5. SAS

O SAS é um conjunto de software integrado projetado pelo SAS Institute para análise avançada, inteligência de negócios, análise multivariada, gerenciamento de dados e análise preditiva. No entanto, é um software de código fechado que pode ser usado através de uma interface gráfica, ou da linguagem de programação SAS, ou Base SAS.

Muitas grandes organizações usam o SAS para análise de dados e modelagem estatística. Pode ser uma ferramenta conveniente para acessar dados em praticamente qualquer formato (arquivos de banco de dados, tabelas SAS e tabelas do Microsoft Excel). O SAS também é ótimo para gerenciar e manipular dados existentes para obter novos resultados. Além disso, possui uma variedade de bibliotecas e ferramentas estatísticas úteis que são excelentes para modelagem e organização de dados.

6. Quadro

O Tableau é uma plataforma avançada, segura e flexível de análise e visualização de dados de ponta a ponta. A melhor parte de operar o Tableau como uma ferramenta de ciência de dados é que ele não exige nenhuma programação ou talento técnico. Os gráficos poderosos e a natureza fácil de usar do Tableau o tornaram uma das ferramentas de visualização de dados mais usadas no setor de Business Intelligence.

Alguns dos melhores recursos do Tableau são combinação de dados, colaboração de dados e análise de dados em tempo real. Além disso, o Tableau também pode visualizar dados geográficos. Ele tem várias ofertas, como Tableau Prep, Tableau Desktop, Tableau Online e Tableau Server, para atender às suas diferentes necessidades.

7. Matplotlib

Matplotlib é uma biblioteca de plotagem e visualização projetada para Python e NumPy. No entanto, até o SciPy usa o Matplotlib. Sua interface é semelhante à do MATLAB.

Talvez o melhor recurso do Matplotlib seja sua capacidade de plotar gráficos complexos por simples linhas de código. Você pode usar esta ferramenta para criar gráficos de barras, histogramas, gráficos de dispersão e basicamente qualquer outro tipo de gráfico. O Matplotlib vem com uma API orientada a objetos para incorporar gráficos em aplicativos usando kits de ferramentas GUI de uso geral (Tkinter, wxPython, GTK+, etc.). Matplotlib é a ferramenta perfeita para iniciantes que desejam aprender visualização de dados em Python.

8. Scikit-learn

Scikit-learn é uma biblioteca baseada em Python que contém vários algoritmos de ML não supervisionados e supervisionados. Ele foi projetado combinando recursos de Pandas, SciPy, NumPy e Matplotlib.

O Scikit-learn suporta várias funcionalidades para implementar algoritmos de aprendizado de máquina, como classificação, regressão, clustering, pré-processamento de dados, seleção de modelo e redução de dimensionalidade, para citar alguns. O principal trabalho do Scikit-learn é simplificar algoritmos de ML complexos para implementação. Isso é o que o torna tão ideal para aplicações que exigem prototipagem rápida.

9. NLTK

Outra ferramenta baseada em Python em nossa lista, NLTK (Natural Language Toolkit), é uma das principais plataformas para o desenvolvimento de programas Python que podem trabalhar com dados de linguagem humana natural. Desde que o Processamento de Linguagem Natural surgiu como o campo mais popular em Ciência de Dados, o NLTK se tornou uma das ferramentas favoritas dos profissionais de Ciência de Dados.

O NLTK oferece interfaces fáceis de usar para mais de 50 corpora (coleção de dados para desenvolvimento de modelos de ML) e recursos lexicais, incluindo WordNet. Ele também vem com um conjunto completo de bibliotecas de processamento de texto para classificação, tokenização, lematização, marcação, análise e raciocínio semântico. O NLTK é útil para vários aplicativos de PNL, como marcação de partes de fala, tradução automática, segmentação de palavras, conversão de texto em fala e reconhecimento de fala.

Aprenda cursos de ciência de dados das melhores universidades do mundo. Ganhe Programas PG Executivos, Programas de Certificado Avançado ou Programas de Mestrado para acelerar sua carreira.

Bônus: TensorFlow

O TensorFlow é uma plataforma de código aberto, de ponta a ponta e compatível com Python para aprendizado de máquina. É um ecossistema abrangente e flexível de ferramentas, bibliotecas e recursos comunitários que facilitam a computação numérica rápida e fácil em ML. O TensorFlow permite a criação e o treinamento fáceis de modelos de ML e a implantação de modelos de ML em qualquer lugar. Possui uma arquitetura elegante e flexível para estimular o desenvolvimento de modelos de última geração e a experimentação.

Graças à sua comunidade ativa, o TensorFlow é um kit de ferramentas em constante evolução, popular por suas altas habilidades computacionais e desempenho excepcional. Ele pode ser executado não apenas em CPUs e GPUs, mas também em plataformas TPU (uma adição recente). Foi isso que fez do TensowFlow uma ferramenta padrão e mundialmente reconhecida para aplicativos de ML.

Empacotando…

Data Science é um domínio complexo que requer uma ampla variedade de ferramentas para processar, analisar, limpar e organizar, munging, manipular e interpretar os dados. O trabalho não para por aí. Uma vez que os dados são analisados ​​e interpretados, os profissionais de Data Science também devem criar visualizações estéticas e interativas para facilitar o entendimento de todos os stakeholders envolvidos em um projeto. Além disso, os cientistas de dados precisam desenvolver modelos preditivos poderosos usando algoritmos de ML. Todas essas funções não podem ser realizadas sem a ajuda dessas ferramentas de Data Science.

Então, se você deseja construir uma carreira de sucesso em Data Science, é melhor começar logo a sujar as mãos com essas ferramentas!