Data Science é um campo amplo que envolve uma variedade de técnicas de manipulação de dados. Para concluir sua tarefa com sucesso como cientista de dados ou especialista em TI, você precisa conhecer as principais ferramentas de Data Science disponíveis no mercado. Você está ciente de que se prevê que a indústria mundial de Data Science se desenvolva a uma CAGR de 30% (taxa de crescimento anual composta)?

Saber usar as ferramentas de Data Science pode ajudá-lo a iniciar uma carreira de sucesso em Data Science. Continue lendo para conhecer algumas das melhores ferramentas de Data Science do mercado!

Melhores ferramentas de ciência de dados

SAS

SAS (Sistema de Análise Estatística ) é uma ferramenta de Data Science que existe há muito tempo. O SAS permite que os usuários realizem análises de dados textuais granulares e gerem resultados significativos. Muitos cientistas de dados preferem os relatórios do SAS porque são esteticamente mais atraentes.

O SAS também é usado para acessar/recuperar dados de várias fontes, além da análise de dados. É comumente usado para mineração de dados, análise de séries temporais, econometria e inteligência de negócios, entre outras atividades de Data Science. O SAS é um programa independente de plataforma que também pode ser usado para computação remota. A importância do SAS na melhoria da qualidade e no desenvolvimento de aplicativos não pode ser exagerada.

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APACHE HADOOP

Apache Hadoop é uma plataforma de código aberto comumente usada para processamento paralelo de dados. Qualquer arquivo grande é dividido em fragmentos e depois distribuído para vários nós. O Hadoop então usa os clusters de nós para processamento paralelo. O Hadoop é um sistema de arquivos distribuído que divide os dados em partes e os distribui em vários nós.

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Muitos outros componentes do Hadoop, como Hadoop YARN, Hadoop MapReduce e Hadoop Common, são usados ​​para manipular dados paralelamente, além do Hadoop File Distribution System.

QUADRO

Quadro é uma ferramenta de visualização de dados que auxilia na análise de dados e na tomada de decisões. O Tableau permite que você represente visualmente os dados em menos tempo para que todos possam compreendê-los. O Tableau pode ajudá-lo a lidar com problemas avançados de análise de dados em menos tempo. Ao usar o Tableau, você não precisa se preocupar em configurar os dados e, em vez disso, pode se concentrar nos insights avançados.

O Tableau, fundado em 2003, revolucionou a maneira como os cientistas de dados lidam com problemas de ciência de dados. O Tableau permite que os usuários aproveitem ao máximo seus dados e forneçam relatórios informativos.

TENSOFLOW

TensorFlow é frequentemente utilizado em tecnologias modernas, como Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial. O TensorFlow é um pacote Python que permite criar e treinar modelos de Data Science. Com o TensorFlow, você pode levar a visualização de dados para o próximo nível.

O TensorFlow é simples de usar e frequentemente usado para programação diferencial porque é desenvolvido em Python. O TensorFlow pode ser usado para implantar modelos de ciência de dados em vários dispositivos. O TensorFlow usa uma matriz N-dimensional, comumente conhecida como tensor, como seu tipo de dados.

BIGML

BigML é usado para criar conjuntos de dados que podem ser facilmente compartilhados com outros sistemas. O BigML, que foi originalmente criado para Machine Learning (ML), agora é frequentemente usado para criar métodos práticos de Data Science. Usando BigML, você pode simplesmente classificar dados e descobrir anomalias/outliers em um conjunto de dados.

A abordagem interativa de visualização de dados do BigML simplifica a tomada de decisões para os cientistas de dados. Previsão de séries temporais, modelagem de tópicos, descoberta de associações e outras atividades são todas possíveis com a plataforma Scalable BigML. BigML permite trabalhar com grandes quantidades de dados.

KNIME

Knime é uma ferramenta de relatório, mineração e análise de dados que é frequentemente usada em Data Science. Sua capacidade de extrair e transformar dados o torna uma das ferramentas mais importantes em Data Science. Knime é uma plataforma de código aberto que pode ser usada gratuitamente em muitas partes do mundo.

Ele faz uso do 'Lego of Analytics', um paradigma de pipeline de dados para combinar diversos componentes de Data Science. A GUI (Graphical User Interface) amigável do Knime permite que os cientistas de dados concluam tarefas com o mínimo de conhecimento de programação. Os pipelines de dados visuais do Knime são usados ​​para gerar visualizações interativas de um conjunto de dados.

RAPIDMINER

Rapid Miner é um produto de software de ciência de dados popular devido à sua capacidade de criar um ambiente de preparação de dados apropriado. O RapidMiner pode criar qualquer modelo de Data Science/ML desde o início. O RapidMiner permite que os cientistas de dados rastreiem dados em tempo real e executem análises de ponta.

Mineração de texto, análise preditiva, validação de modelo, relatórios abrangentes de dados e outras tarefas de ciência de dados são possíveis com o RapidMiner. Os fortes recursos de escalabilidade e segurança do RapidMiner também são impressionantes. O RapidMiner pode ser usado para criar aplicativos comerciais de ciência de dados desde o início.

EXCELENTE

Excel , que faz parte do pacote Office da Microsoft, é uma das melhores ferramentas para iniciantes em Data Science. Também ajuda a aprender os fundamentos da Ciência de Dados antes de passar para a análise avançada. É uma das ferramentas de visualização de dados mais importantes usadas por cientistas de dados. O Excel mostra os dados de maneira direta, usando linhas e colunas, para que até mesmo usuários não técnicos possam entendê-los.

O Excel também possui fórmulas para concatenação, localização de dados médios, soma e outras operações de Ciência de Dados. É uma das ferramentas mais importantes para Data Science devido à sua capacidade de processar grandes conjuntos de dados.

APACHE FLINK

É uma das melhores ferramentas de ciência de dados da Apache Software Foundation para 2020/2021. Apache Flink pode realizar análises de dados em tempo real rapidamente. O Apache Flink é uma plataforma de código aberto distribuída para cálculos de ciência de dados escaláveis. O Flink fornece pipeline de baixa latência e execução paralela de diagramas de fluxo de dados.

O Apache Flink também pode ser usado para processar um fluxo de dados ilimitado sem pontos iniciais e finais fixos. A Apache é conhecida por suas ferramentas e abordagens de Data Science, que podem ajudar a acelerar o processo de análise. A Flink ajuda os cientistas de dados a minimizar a complexidade enquanto processa dados em tempo real.

POWERBI

PowerBI é também uma das ferramentas mais importantes de ciência de dados e inteligência de negócios. Você pode usá-lo em conjunto com outros produtos Microsoft Data Science para visualizar dados. Com o PowerBI, você pode criar relatórios avançados e inteligentes a partir de qualquer conjunto de dados. Os usuários também podem usar o PowerBI para desenvolver seu próprio painel de análise de dados.

Usando o PowerBI, conjuntos de dados incoerentes podem ser transformados em conjuntos de dados coerentes. Usando o PowerBI, você pode criar um conjunto de dados logicamente coerente que gera insights avançados. O PowerBI pode ser usado para criar relatórios visualmente atraentes que também são compreensíveis por indivíduos não técnicos.

DATAROB

Robô de dados é uma das ferramentas mais importantes para atividades de Data Science que incluem aprendizado de máquina e inteligência artificial. Na interface de usuário do DataRobot, você pode arrastar e soltar rapidamente um conjunto de dados. Sua interface amigável torna a análise de dados acessível a cientistas de dados iniciantes e experientes.

O DataRobot permite criar e implantar mais de 100 modelos de Data Science simultaneamente, fornecendo uma riqueza de informações. Também é usado por empresas para fornecer automação de ponta a seus consumidores e clientes. A análise preditiva eficaz da DataRobot pode ajudá-lo a tomar decisões informadas e orientadas por dados.

APACHE SPARK

Apache Spark foi criado com latência reduzida em mente ao executar tarefas de ciência de dados. O Apache Spark, que é baseado no Hadoop MapReduce, pode lidar com consultas interativas e processamento de fluxo. Por causa de sua computação em cluster na memória, ela se tornou uma das maiores ferramentas de Data Science do mercado. Sua computação na memória pode acelerar consideravelmente o processamento.

As consultas SQL são suportadas pelo Apache Spark, permitindo derivar várias associações de sua coleção. O Spark também possui APIs para construir aplicativos de ciência de dados em Java, Scala e Python.

SAP HANA

Sap Hana é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional fácil de usar para armazenar e recuperar dados. Seu mecanismo de gerenciamento de dados em memória e baseado em colunas o torna uma ferramenta útil em Data Science. O Sap Hana pode processar bancos de dados que possuem objetos armazenados em um espaço geométrico (dados espaciais).

O Sap Hana também pode ser usado para pesquisa e análise de texto, processamento de dados gráficos, análise preditiva e outras tarefas de ciência de dados. Seu armazenamento de dados na memória mantém os dados na memória principal em vez de em um disco, permitindo consultas e processamento de dados mais eficientes.

MONGODB

MongoDB é um banco de dados de alto desempenho que também é uma das ferramentas de Data Science mais populares. A coleção do MongoDB (documentos do MongoDB) permite armazenar grandes quantidades de dados. Possui todos os recursos do SQL, bem como a capacidade de executar consultas dinâmicas.

MongoDB é um banco de dados que armazena dados na forma de documentos no estilo JSON e permite alta replicação de dados. O MongoDB torna o gerenciamento de big data muito mais fácil, pois oferece alta disponibilidade de dados. O MongoDB pode realizar análises complexas além de consultas simples ao banco de dados. A escalabilidade do MongoDB o torna uma das ferramentas de Data Science mais amplamente utilizadas.

PITÃO

Bancos de dados e frameworks não são as únicas ferramentas e tecnologias de Data Science disponíveis. É fundamental escolher a linguagem de programação correta para Data Science. Muitos cientistas de dados usam Python para raspagem da web. O Python possui várias bibliotecas desenvolvidas especificamente para tarefas de Ciência de Dados.

Pitão permite executar rapidamente uma variedade de cálculos matemáticos, estatísticos e científicos. NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Keras e outras bibliotecas Python para Data Science são algumas das mais amplamente utilizadas.

TRIFACTA

Trifacta é uma ferramenta de limpeza e preparação de dados que é comumente usada em Data Science. A Trifacta pode limpar um data lake na nuvem que contém dados estruturados e não estruturados. Quando comparado a outras plataformas, o Trifacta acelera drasticamente o processo de preparação de dados. O Trifacta simplifica a identificação de erros, discrepâncias e outras anomalias em um conjunto de dados.

A Trifacta também pode ajudá-lo a preparar dados mais rapidamente em um cenário de várias nuvens. O Trifacta permite automatizar a visualização de dados e o gerenciamento de pipeline de dados.

MINITAB

Minitab é uma ferramenta de software de manipulação e análise de dados que é frequentemente usada. Em um conjunto de dados não estruturado, o Minitab o ajudará a identificar tendências e padrões. O Minitab pode ser usado para simplificar o conjunto de dados que será usado como entrada para análise de dados. O Minitab também pode ajudar os cientistas de dados com cálculos de ciência de dados e desenvolvimento de gráficos.

O Minitab exibe estatísticas descritivas com base no conjunto de dados inserido, destacando vários pontos significativos nos dados, como média, mediana, desvio padrão e assim por diante. O Minitab pode ser usado para criar uma variedade de gráficos, bem como realizar análises de regressão.

R

R é uma das muitas linguagens de programação proeminentes usadas no campo da Ciência de Dados e fornece um ambiente de software escalável para análise estatística. Usando R, o agrupamento e a classificação de dados podem ser feitos em menos tempo. R pode ser usado para gerar uma variedade de modelos estatísticos, incluindo modelos lineares e não lineares.

R é uma ferramenta poderosa para limpeza e visualização de dados. R visualiza os dados de maneira fácil de entender para que todos possam entendê-los. DBI, RMySQL, dplyr, ggmap, xtable e outros complementos de Data Science estão disponíveis em R.

APACHE KAFKA

Apache Kafka é um sistema de mensagens distribuído que permite que enormes quantidades de dados sejam transferidas de um aplicativo para outro. Com o Apache Kafka, pipelines de dados em tempo real podem ser construídos em menos tempo. O Kafka, conhecido por sua tolerância a falhas e escalabilidade, garantirá que nenhum dado seja perdido durante o transporte de dados entre aplicativos.

O Apache Kafka é um sistema de mensagens de publicação-assinatura que permite que os editores enviem mensagens aos assinantes com base em tópicos. O sistema de mensagens de publicação-assinatura permite que os assinantes consumam todas as mensagens em um assunto.

QLIKVIEW

QlikViewName é uma das ferramentas de Data Science mais amplamente utilizadas, bem como uma ferramenta de inteligência de negócios. Os cientistas de dados podem usar o QlikView para derivar correlações entre dados não estruturados e fazer análises de dados. O QlikView também pode ser usado para mostrar uma representação visual dos relacionamentos de dados. A agregação e compactação de dados podem ser feitas mais rapidamente com o QlikView.

Você não precisa perder tempo descobrindo como as entidades de dados estão relacionadas, pois o QlikView lida com isso automaticamente. Quando comparado a outras ferramentas de Data Science do mercado, seu processamento de dados in-memory produz resultados mais rápidos.

MICROESTRATÉGIA

Os cientistas de dados que também estão interessados ​​em business intelligence utilizam a MicroStrategy. A MicroStrategy fornece uma ampla gama de recursos de análise de dados, além de visualizações e descobertas de dados aprimoradas. A MicroStrategy pode acessar dados de uma variedade de data warehouses e sistemas relacionais, aprimorando sua acessibilidade de dados e recursos de descoberta.

MicroStrategy permite dividir dados não estruturados e complexos em bits menores para facilitar a análise. A MicroStrategy permite a criação de melhores relatórios de análise de dados, bem como o monitoramento de dados em tempo real.

JÚLIA

Muitos profissionais de Data Science consideram Julia a sucessora do Python. Julia é uma linguagem de programação desenvolvida especificamente para Data Science. Julia pode igualar a velocidade de linguagens de programação populares como C e C++ durante as operações de Data Science graças à sua compilação JIT (Just-in-Time).

Júlia permite concluir cálculos estatísticos difíceis em Data Science em menos tempo. Julia permite que você controle manualmente o processo de coleta de lixo e elimina a necessidade de gerenciamento de memória. É uma das linguagens de programação mais populares para Data Science por causa de sua sintaxe amigável à matemática e gerenciamento autônomo de memória.

SPSS

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) é comumente usado por pesquisadores para analisar dados estatísticos. O SPSS também pode ser usado para agilizar o processamento e a análise dos dados da pesquisa. O aplicativo Modeler do SPSS pode ser usado para criar modelos de previsão.

Dados de texto estão presentes em pesquisas e o SPSS pode extrair insights desses dados. Você também pode usar o SPSS para produzir diferentes tipos de visualizações de dados, como um gráfico de densidade ou um boxplot radial.

MATLAB

MATLAB é uma ferramenta proeminente de Data Science usada por empresas e organizações. É uma plataforma de programação para cientistas de dados que permite acessar informações de arquivos simples, bancos de dados, plataformas de nuvem e outras fontes. Com o MATLAB, você pode fazer engenharia de recursos rapidamente em um conjunto de dados. Os tipos de dados no MATLAB são desenvolvidos especificamente para Data Science e economizam uma quantidade significativa de tempo no pré-processamento de dados.

Conclusão

Ao processar dados enormes, os cientistas de dados empregam uma variedade de métodos para reduzir a latência e os erros. Algumas das ferramentas de Data Science mais usadas estão incluídas na lista acima.

Inscrever-se em uma escola respeitável que fornecerá as principais ferramentas de ciência de dados é uma ótima escolha se você deseja se tornar um cientista de dados profissional.