Se você está interessado em trabalhar como Cientista de Dados, certamente já se perguntou quais são as ferramentas de trabalho desse profissional. Basta uma pesquisa rápida para você descobrir que há uma imensa variedade de listas e ferramentas diferentes que podem te deixar confuso na hora de saber quais as mais importantes.
Por isso, neste texto eu vou falar de quatro das ferramentas mais utilizadas por um profissional de Data Science ou Data Intelligence ー incluídas no Programa de Capacitação da Oi em parceria com a Faculdade Phorte ー e listar algumas mais comuns nesse trabalho, que serão muito úteis para o seu dia a dia como cientista de dados.
1. Microsoft Excel
O Excel é um dos softwares mais populares do mundo, e uma das ferramentas mais utilizadas para a análise de dados.
Embora não consiga manipular Big Data, o Excel continua sendo uma das principais fontes de dados no dia a dia. Os Cientistas de Dados podem conectar SQL com Excel e usá-lo para limpeza e manipulação de dados, além de gerenciar informações de pré-processamento com facilidade.
2.Tableau Public
O Tableau Public é uma plataforma gratuita para explorar, criar e compartilhar publicamente visualizações de dados on-line.
O Tableau é uma das principais opções no moderno ambiente de business intelligence, a plataforma de análise facilita o seu trabalho de explorar e gerenciar os dados; além de agilizar a descoberta e o compartilhamento de informações.
Nele você consegue criar gráficos interativos, mapas fascinantes e painéis dinâmicos em questão de minutos. Aliás, o Tableau Public, além de gratuito, é extremamente fácil de usar.
No entanto, é prudente frisar que, como essa versão salva os dados em uma nuvem pública do Tableau, não é recomendável trabalhar com dados corporativos usando essa versão, nesse caso, o recomendável seria a aquisição de uma licença Desktop, Online ou Server.
3. Jupyter Notebook (Python)
O Jupyter Notebook é um aplicativo de código aberto que permite criar e compartilhar documentos que contêm código Python, R e outras linguagens abertas (open source), equações, visualizações e texto narrativo.
Com essa ferramenta, você consegue fazer limpeza e transformação de dados, simulação numérica, modelagem estatística, visualização de dados, aprendizado de máquina e muito mais.
4. SQL Server Express
O Microsoft SQL Server Express é a versão gratuita do sistema de gerenciamento de banco de dados relacional do Microsoft SQL Server. Compreende também um banco de dados direcionado especificamente para aplicativos integrados e de menor escala.
Essa ferramenta permite o gerenciamento de bancos de dados (relacionais e BI) e oferece suporte a ferramentas de desenvolvimento comuns para rede local e em nuvem. Uma das vantagens do SQL Server Express é permitir o gerenciamento eficiente de bancos de dados com mínimos recursos de TI.
Com o SQL Server Express você consegue criar tabelas relacionadas sem precisar armazenar dados redundantes em vários locais dentro de um banco de dados. Além disso, trata-se de uma ferramenta ideal para desenvolvimento e produção de aplicações de área de trabalho, Web e pequenos servidores.
Dica extra: Outras ferramentas comuns em Ciência de Dados
A ciência de dados é um amplo espectro que requer manipulação de dados de uma maneira única; assim, mesmo que essas ferramentas possam não ser necessárias para todos os cargos, são igualmente importantes para o sucesso dos projetos em Data Science.
Além das quatro ferramentas mencionadas acima, é bom que você esteja familiarizado com:
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Linux - as ferramentas e o ambiente desse sistema operacional de código aberto ajudam os Cientistas de Dados a trabalhar com mais eficiência e em um ritmo mais rápido.
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Git - um dos melhores sistemas de controle de versão para sistemas de dados.
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APIs REST - com APIs, os Cientistas de Dados podem acessar dados de serviços remotos ou construí-los para fornecer recursos de ciência de dados através da empresa.
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Docker e Kubernetes - o uso do Docker e do Kubernetes ajuda os Cientistas de Dados a acelerarem suas iniciativas de ciência de dados, como projeto de infraestrutura, ferramentas, implantação e escalonamento.
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Apache Airflow - a parte mais desafiadora no trabalho de um Data Science é obter os dados em um formato, quantidade ou qualidade especificados. Airflow é um framework baseado em Python que permite que Cientistas e Engenheiros de Dados criem, agendem e monitorem fluxos de trabalho de maneira programática.
Quer saber mais sobre esse tema e se tornar um profissional da carreira que mais cresce no mercado? Conheça o Programa de Capacitação Data Science + Data Intelligence.
