As 5 principais ferramentas de análise que todo cientista de dados precisa conhecer

Quando você pergunta a alguém quais são as cinco coisas sem as quais eles não podem viver, eles geralmente respondem com comida, carro e internet. Quando você faz a mesma pergunta a um cientista de dados, ele fornece um resumo das cinco principais ferramentas de análise, aquelas que facilitam o gerenciamento do trabalho e da vida. Vamos dar uma olhada no que são essas ferramentas de análise e o que elas fazem com um pouco mais de detalhes:

1. Python

Pitão é uma linguagem de programação de uso geral popular que é simples de aprender, tem menos linhas de código do que outras linguagens, é muito legível e é de código aberto. Possui um ecossistema bem desenvolvido e em expansão de ferramentas de análise de dados e matemática de código aberto, tornando-se um bom candidato ao título de “ferramenta do futuro”. É extremamente rápido e vem com uma grande coleção de dados estatísticos. É uma das linguagens com as quais um grande número de programadores está familiarizado, permitindo uma transição suave para a análise do ponto de vista de TI.

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É uma habilidade para aprender se alguém quiser entrar no setor de análise a partir de um histórico de programação. Ele só recentemente ganhou popularidade entre os profissionais no domínio da análise, portanto, há menos vagas de emprego, mas é definitivamente uma habilidade a ser aprendida se alguém quiser entrar no setor de análise com experiência em programação. O Python facilita a codificação e a depuração devido à sua melhor sintaxe, o que resulta em uma curva de aprendizado muito mais curta.

Prós

• A sintaxe direta do Python facilita o aprendizado. Muitos programadores já estão familiarizados com o Python e acham mais fácil aprender Python para análise do que uma nova linguagem como R.
• Python é uma linguagem de programação totalmente gratuita.
• As bibliotecas estatísticas do Python estão se expandindo rapidamente, tornando-se uma ferramenta bastante versátil atualmente.

Contras

• Recentemente, o Python fez a mudança de uma linguagem de programação para uma ferramenta de análise. Como resultado, falta a versatilidade de R e SAS.
• Python está ganhando força rapidamente no campo de análise. A popularidade do Python só crescerá à medida que mais programadores de TI migrarem para a análise. Python é inquestionavelmente uma ferramenta que vale a pena aprender.

2. Excel para um Cientista de Dados

Microsoft Excel é um programa de planilha que está incluído no pacote de software de produtividade Microsoft Office. Todos nós já o usamos para fazer listas e tabelas em algum momento de nossas vidas, seja na escola ou na faculdade. O Excel, no entanto, é capaz de muito mais. O Excel possui uma ampla gama de recursos, incluindo classificação e manipulação de dados, além de apresentá-los em gráficos e tabelas. Ele pode executar uma ampla gama de operações aritméticas, incluindo aquelas relacionadas a estatísticas, engenharia e finanças. Também permite programar usando VBA (Visual Basic for Application).

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Devido à sua disponibilidade onipresente, o Excel é uma das ferramentas de dados mais fáceis de aprender e usar. Não há muitos computadores que não tenham o MS Office (premium e gratuito) e, por extensão, o MS Excel instalado. A vantagem mais significativa do Excel é que ele permite que os usuários alterem GUIs (interfaces gráficas de usuário) e façam um nível razoável de visualização de dados (embora nada muito complexo). Embora possa gerenciar pequenas quantidades de dados, não foi projetado para lidar com grandes quantidades de dados ou executar tarefas como modelagem preditiva.

No entanto, ainda é uma das ferramentas de manipulação de dados mais amplamente usadas disponíveis e beneficiará todos os aspirantes a cientista de dados. Ele também possui uma interface muito amigável para usuários não técnicos que desejam se envolver em pesquisa de dados.

Prós

• O Excel é um programa com o qual todos estão familiarizados. Mesmo que não tenham nenhum software de análise adicional, a maioria dos usuários tem o Excel instalado em seus computadores.
• O Excel é um programa amigável. A interface do usuário é simples e fácil de usar.
• O Excel tem muitas possibilidades de visualização.

Contras

• O Excel não foi projetado para análises estatísticas complexas. Técnicas simples de modelagem preditiva, como clustering e regressão, podem ser realizadas no Excel com a ajuda de complementos, mas abordagens mais complicadas, como aprendizado de máquina, não.
• O Excel pode gerenciar mais de 16.000 colunas e 1 milhão de linhas. Lidar com até 100.000 linhas e 1.000 colunas, por outro lado, é excruciante.
• Se você executar um pivô com tantos dados, por exemplo, o Excel fica lento e pode travar.

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3. SAS

SAS é um pacote de software para análise avançada, modelagem preditiva, inteligência de negócios e gerenciamento de dados desenvolvido pelo SAS Institute. Apesar de sua reputação de ser difícil de usar e entender, o SAS, ao contrário de muitos de seus concorrentes, pode lidar com uma ampla variedade de tarefas de gerenciamento e análise de dados. É ótimo para usuários avançados e é um dos conjuntos de software de análise mais confiáveis ​​e rápidos do mundo, bem como um dos melhores para análises complexas.

Apesar do fato de seus preços e licenciamento serem um ponto delicado, muitas empresas de médio a grande porte ainda o usam pelo poder de processamento que ele fornece. Apesar de sua falta de visualização, ainda é a ferramenta ideal para análises de dados complicadas em grandes conjuntos de dados.

Prós

• O SAS é uma ferramenta poderosa que pode lidar com conjuntos de dados pequenos a grandes e pode ser usado para tudo, desde análises simples de fatias e dados até análises multivariadas complexas.
• O SAS vem com muita ajuda online.

Contras

• É um equipamento caro. As licenças SAS (incluindo as versões sem GUI) podem ser tão caras ou mais do que contratar um cientista de dados.
• A visualização é limitada.

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4. R

R , uma linguagem de computador e ambiente de software para computação estatística e gráficos, é o rival mais formidável do SAS. Por causa de seu status de código aberto, tem fãs fortes. É uma excelente ferramenta que pode realizar qualquer tipo de análise estatística. Nada deixa os geeks mais felizes do que software de código aberto e gratuito. O R permite que os usuários adaptem o software às suas próprias necessidades de análise e vem com um ecossistema de pacotes robusto que facilita ainda mais o trabalho com ele.

Tem sido cada vez mais robusto desde a sua criação, e agora tem uma comunidade vibrante de usuários que ajudam uns aos outros. Para qualquer organização que não tenha análise em seu núcleo, mas mesmo assim trabalhe com dados, R é o caminho a seguir. É o melhor software para fazer análises repetíveis e de alta qualidade. Ainda é uma ferramenta de análise muito boa, apesar de suas deficiências de segurança e gerenciamento de memória.

Prós

• R é uma linguagem flexível. Alguns usuários acreditam que agora é ainda mais flexível que o SAS. Os usuários do R raramente precisam usar qualquer outro software.
• R é gratuito porque é de código aberto.
• O R funciona bem com as tecnologias de código aberto que prevalecem no mundo do big data.

Contras

• A curva de aprendizado para R é bastante severa. É uma ferramenta difícil de dominar.
• Embora haja muita informação na Internet, ela não é tão bem organizada quanto, por exemplo, os materiais do SAS.

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5. SQL

SQL (Structured Query Language) é uma linguagem de programação de propósito especial que é usada para interagir e administrar bancos de dados, especificamente em um RDBMS (sistema de gerenciamento de banco de dados relacional) ou RDSMS (sistema de gerenciamento de sistema de banco de dados relacional). É simples de entender e aplicar, mas tem sido utilizado para lidar com uma variedade de situações difíceis.

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Embora não seja a melhor ferramenta para análise estatística, é uma das melhores para manipulação de dados e pode lidar com grandes conjuntos de dados. A manipulação de dados ainda ocupa cerca de metade do tempo do projeto, e o SQL se encaixa perfeitamente. Ele interage e lê facilmente dados não estruturados e funciona bem com bancos de dados antigos e novos.

Prós

• SQL é extremamente rápido e pode lidar com conjuntos de dados de qualquer tamanho.
• Como o SQL é usado em muitos lugares fora da análise, a maioria dos usuários já está familiarizada com ele.
• SQL é uma linguagem simples de entender.

Contras

• SQL é ótimo para fatiar e cortar, mas não tanto para análise estatística. Como resultado, a gama de aplicações é muito limitada.

Poucas ferramentas podem igualar a velocidade e facilidade de uso do SQL quando se trata de manipulação de dados. Para cientistas de dados, o SQL é uma ferramenta complementar muito popular. Funciona bem com SAS, R, Python e outras linguagens de programação.

Então aí está! Estas são as cinco ferramentas que qualquer cientista de dados deve ter. Quantos você conhece? Quantos ainda não entraram na sua lista?