As 15 principais ferramentas de ciência de dados para iniciantes

Descubra 15 ferramentas de ciência de dados para iniciantes que o ajudarão a aprender e aplicar habilidades de ciência de dados. Do Python ao Tableau, essas ferramentas são essenciais para qualquer cientista de dados.

Python

Para começar no mundo da ciência de dados, você deve aprender e dominar uma linguagem de programação – elas são a chave para várias funções da ciência de dados.

Python é uma das melhores opções disponíveis para você – você poderá gerenciar todo o fluxo de trabalho de análise de dados apenas com essa linguagem de programação, se esse for seu objetivo.

De acordo com Stack Overflow, Python é atualmente a linguagem de programação mais popular do mundo, o que faz com que valha a pena aprender.

Python é conhecido por sua versatilidade e curva de aprendizado mais fácil, em comparação com outras linguagens. Embora a curva de aprendizado mais fácil venha principalmente da sintaxe limpa e simples, a versatilidade está no número de bibliotecas de código aberto, que permitem fazer muitas coisas.

Você pode aproveitar as seguintes bibliotecas, por exemplo:

O poder dos pandas de manipular dados de qualquer maneira que você possa imaginar.

A flexibilidade do matplotlib para criar lindos gráficos.

A integridade do scikit-learn para aprendizado de máquina.

Você também pode fazer o seguinte:

Crie APIs para implantar um modelo de aprendizado de máquina on-line com FastAPI, uma estrutura da Web.

Crie um aplicativo front-end simples usando apenas código Python com streamlit.

R

Semelhante ao Python, R é uma linguagem de programação famosa para trabalhar com dados – é principalmente reconhecida por suas aplicações científicas e estatísticas.

Ao programar em R, você pode utilizar diversos pacotes, que lhe proporcionarão grande flexibilidade para a realização de atividades de ciência de dados.

Você pode aproveitar alguns dos seguintes pacotes:

Faça a conversão de dados em geral com dplyr e use ggplot2 para criar qualquer tipo de gráfico que você possa precisar.

Crie, treine e teste algoritmos de aprendizado de máquina com facilidade e até mesmo implante-os em um aplicativo da Web usando o Shiny.

Você tem duas opções poderosas de linguagem de programação disponíveis. Embora alguns possam considerá-los rivais, você pode dominar um deles e depois tentar obter um bom conhecimento do outro – isso o colocará alguns passos à frente ao procurar um emprego na área de dados.

Aqui está uma comparação objetiva das duas linguagens de programação.

Caderno Jupyter

Os notebooks Jupyter são interfaces baseadas na Web para executar tudo, desde a simples manipulação de dados até projetos complexos de ciência de dados, incluindo a criação de visualização e documentação de dados.

Mantidos pela organização do Projeto Jupyter, notebooks Jupyter suporta Python, R e a linguagem de programação Julia.

Aqui estão suas maiores vantagens:

Você pode executar o código diretamente no navegador

Você pode executar diferentes partes do código separadamente

Você pode obter o resultado de cada um antes de passar para o próximo, o que torna o fluxo de trabalho da ciência de dados muito mais simples.

Os notebooks também suportam a exibição de resultados como HTML, LaTeX e SVG, e também a criação de texto usando Markdown e LaTeX para documentar todo o seu processo de ciência de dados.

Certifique-se de verificar este tutorial para iniciantes para aprender o Jupyter Notebook. Se você já conhece o assunto, este tutorial avançado e esta lista de truques e atalhos podem ser úteis.

SQL

Depois de começar a conhecer o fluxo de trabalho de análise de dados, você ocasionalmente perceberá a necessidade de interagir com bancos de dados, que é de onde virá a maioria dos dados que você usará, especialmente em um ambiente profissional.

A maioria dos bancos de dados consiste em inúmeras tabelas contendo dados sobre vários aspectos do negócio com o qual você está lidando, que se conectam entre si, criando um enorme ecossistema de dados.

A maneira mais comum de interagir com esses bancos de dados — chamados de bancos de dados relacionais — é por meio de Structured Query Language, ou simplesmente SQL.

SQL permite ao usuário inserir, atualizar, excluir e selecionar dados de bancos de dados e criar novas tabelas.

Embora seja importante saber tudo isso, entender como escrever consultas adequadamente para extrair dados de bancos de dados é fundamental para qualquer analista de dados e está se tornando cada vez mais importante para analistas de negócios.

NoSQL

Os tipos mais comuns de bancos de dados são compostos por um grande número de tabelas que interagem entre si, que chamamos de bancos de dados relacionais. O outro tipo de banco de dados é chamado NoSQL não relacional ou simples.

NoSQL é na verdade um termo genérico usado para se referir a todos os bancos de dados que não armazenam dados de forma tabular.

Diferente do SQL, os bancos de dados NoSQL lidam com dados semiestruturados ou não estruturados que são armazenados como pares de valores-chave, documentos como JSON ou até mesmo gráficos.

Essa diferença torna os bancos de dados NoSQL ideais para trabalhar com grandes quantidades de dados sem possuir um esquema pré-determinado e rígido (como temos no SQL), o que permite ao usuário alterar o formato e os campos dos dados sem nenhum problema.

Os bancos de dados NoSQL geralmente possuem as seguintes características:

Eles são mais rápidos.

Eles são facilmente escalonáveis.

Possuem maior disponibilidade, o que os torna adequados para aplicações móveis e IoT, bem como análises em tempo real.

A linha de comando

Ao falar sobre análise de dados e habilidades em ciência de dados, a linha de comando nunca é a primeira que vem à mente. No entanto, é uma ferramenta de ciência de dados muito importante e uma boa habilidade para adicionar ao seu currículo.

A linha de comando (também conhecida como terminal ou shell) permite navegar e editar arquivos e diretórios com mais eficiência do que usar uma interface gráfica.

Esse é o tipo de habilidade que pode não estar no topo da sua lista ao iniciar no campo de dados. No entanto, você deve ficar atento a isso, pois será útil ao progredir em sua jornada de aprendizado de dados.

Se você quiser saber mais sobre por que deve aprender, aqui estão onze razões para aprender a trabalhar com linha de comando e doze ferramentas de linha de comando essenciais para cientistas de dados. Se quiser aprender praticando, você pode aprender com o curso Linha de Comando para Ciência de Dados.

Nuvem

A computação em nuvem fica cada vez mais forte ano após ano, o que significa que é uma habilidade ainda mais importante de ser dominada.

Assim como a linha de comando, esta não é uma habilidade que você precisará no início, mas quando você começar a trabalhar como profissional de dados, provavelmente se verá lidando com computação em nuvem em algum nível.

Atualmente, as três maiores plataformas de nuvem são as seguintes:

AWS

Azul

Plataforma Google Cloud — GCP

Todos possuem aplicativos online para criação de aprendizado de máquina, ETLs (Extração, Transformação e Carregamento de dados) e dashboards. Aqui está uma lista dos benefícios dessas plataformas para profissionais de dados.

Se estiver interessado em entrar no mundo da nuvem, você pode fazer o seguinte:

Comece configurando um ambiente gratuito de ciência de dados no GCP.

Familiarize-se com os conceitos e comece a praticar com o curso introdutório ao Microsoft Azure.

Crie sua primeira solução de dados com o Azure.

Git

Git é a ferramenta padrão para controle de versão. Depois de começar a trabalhar com uma equipe, você entenderá a importância do controle de versão.

O Git permite que uma equipe tenha vários ramos do mesmo projeto, para que cada pessoa possa fazer suas próprias alterações, implementações e desenvolvimentos, e então os ramos podem ser mesclados com segurança.

Aprender Git é mais importante para quem opta por trabalhar com linguagens de programação para análise de dados e ciência de dados, pois provavelmente precisará compartilhar seu código com várias pessoas e também ter acesso ao código de outras pessoas.

A maior parte do uso do Git ocorre na linha de comando, portanto, compreender ambos é certamente uma boa combinação.

Se você deseja dar os primeiros passos com Git e controle de versão, este curso é para você.

Ações do GitHub

Ainda no assunto de nuvem e controle de versão, GitHub Actions permite que você crie integração e entrega contínuas: pipeline de CI/CD para envio automático testar e implantar aplicativos de aprendizado de máquina, bem como executar processos automatizados, criar alertas e muito mais.

O pipeline é executado quando um evento específico acontece em seu repositório (entre outras possibilidades), o que significa que você pode implantar uma nova versão de sua aplicação apenas submetendo esta nova versão, por exemplo.

É possível configurar vários pipelines para serem executados em diferentes gatilhos e realizar diferentes tarefas, dependendo de suas necessidades.

Esta não é uma ferramenta para análise de dados ou modelos de treinamento. Sua maior vantagem é permitir que os cientistas de dados implantem seus modelos de aprendizado de máquina usando as melhores práticas de DevOps sem configurar uma infraestrutura de nuvem inteira, o que exige muito mais esforço e dinheiro.

Código do Visual Studio

Como profissional de dados, você provavelmente gastará muito tempo escrevendo código em um notebook Jupyter. Conforme você evolui, eventualmente você precisará ter seu código em um arquivo .py em vez de um notebook, para poder implantá-lo diretamente na produção. Para esta tarefa, existem IDEs (Ambientes de Desenvolvimento Integrados) mais adequados do que notebooks. Visual Studio Code (ou apenas VSCode) é um deles.

Desenvolvido pela Microsoft, o VSCode é uma ferramenta incrível para escrever, editar e depurar código.

Suporta vários idiomas.

Ele vem com atalhos de teclado integrados e padrões de realce de código que o tornarão mais produtivo.

Existem centenas de extensões disponíveis para instalação, o que pode aumentar o poder desta ferramenta.

Possui um terminal integrado onde você poderá colocar sua linha de comando e habilidades de Git para funcionar.

Você pode esperar fácil integração com todo o ambiente Microsoft, pois é uma ferramenta Microsoft.

Existem outros ótimos editores de código que são ótimas ferramentas de ciência de dados, mas o VSCode é certamente uma excelente escolha. Se você optar por usá-lo, veja como configurá-lo de maneira fácil.

Fagulha

Apache Spark é uma ferramenta poderosa usada para transmitir e processar dados em escalas muito grandes em curtos períodos de tempo, por meio de processamento paralelo em clusters de computadores.

Originalmente desenvolvido em Scale, o Spark oferece suporte a muitas linguagens de programação, como Python, R e Java. Ao usar Python, por exemplo, você pode aproveitar a estrutura PySpark para se conectar à API do Spark e escrever aplicativos Spark diretamente do Python.

Ele não apenas oferece suporte a muitas linguagens, mas também é escalonável e possui várias bibliotecas que permitem passar da manipulação geral de dados ao aprendizado de máquina.

Se você pretende entrar no big data, terá que aprender o Spark mais cedo ou mais tarde. Aqui está uma introdução fácil ao Spark e um conteúdo mais robusto para você começar.

Docker

Docker é uma plataforma de código aberto usada para criar e gerenciar ambientes isolados que chamamos de contêineres. Ao se isolar dos sistemas, um contêiner permite configurar e executar aplicativos de forma totalmente independente do resto do seu sistema operacional.

Digamos que você esteja usando uma máquina virtual Linux em um provedor de nuvem e queira usar essa VM para implantar seu novo modelo de aprendizado de máquina. Você pode usar o Docker para construir um contêiner com apenas o necessário para a execução do seu aplicativo e expor um endpoint de API que chama seu modelo.

Usando essa mesma abordagem, você pode implantar vários aplicativos no mesmo sistema operacional sem conflitos entre eles.

Aqui está um tutorial em vídeo de uma API de aprendizado profundo com Docker e Azure que vale a pena conferir.

Outro caso de uso é configurar um servidor Jupyter dentro de um contêiner para desenvolver seus aplicativos de ciência de dados. Isso permite que o ambiente seja isolado do sistema operacional original.

O Docker também é comumente integrado a provedores de nuvem e usado em ambientes DevOps. Aqui está um exemplo de uso conjunto do Docker e de um provedor de nuvem.

Fluxo de ar

O Airflow é uma ferramenta de código aberto desenvolvida pela Apache Foundation, usada para criar, gerenciar e monitorar fluxos de trabalho que coordenam tarefas determinadas são executados.

Comumente usado para orquestrar pipelines de ETL por equipes de engenharia de dados, o Airflow também é uma boa ferramenta para cientistas de dados agendarem e monitorarem a execução de tarefas.

Por exemplo, digamos que temos um aplicativo em execução dentro de um contêiner acessado por uma API. Sabemos que esta aplicação só precisa de acesso em dias pré-determinados, então podemos usar o Airflow para agendar quando o contêiner deve ser parado e quando ele precisa ser executado novamente para expor o endpoint da API. Também agendaremos um script para chamar esse endpoint quando o contêiner estiver em execução usando o Airflow.

Por fim, durante todo o processo, o Airflow produz logs, alertas e avisos que permitem aos usuários acompanhar as múltiplas tarefas diversificadas que gerenciam com o Airflow.

Fluxo MLF

Fluxo MLF é uma ferramenta de código aberto usada para gerenciar todo o ciclo de vida de um modelo de aprendizado de máquina, desde os primeiros experimentos até testes e implantações.

Aqui estão algumas das principais vantagens do MLFlow:

É possível automatizar e acompanhar o treinamento e teste, ajuste de hiperparâmetros, seleção de variáveis, implantação e controle de versão de seus modelos com algumas linhas de código.

Ele fornece uma interface amigável que permite ao usuário analisar visualmente todo o processo e comparar diferentes modelos e resultados.

Ele se integra perfeitamente com as estruturas de aprendizado de máquina mais usadas, como scikit-learn, TensorFlow, Keras e XGBoost, com linguagens de programação como Python, R e Java, e plataformas de aprendizado de máquina em nuvem, como AWS Sagemaker e Azure Machine Learning .

Se você quiser levar suas habilidades de aprendizado de máquina para o próximo nível, provavelmente será necessário o MLFlow.

Blocos de dados

Databricks é uma plataforma que unifica todo o fluxo de trabalho de dados em um só lugar, não apenas para cientistas de dados, mas também para engenheiros de dados, analistas de dados e analistas de negócios.

Para profissionais de dados, o Databricks fornece um ambiente colaborativo semelhante a um notebook no qual você pode executar tarefas de ciência e análise de dados com suporte multilíngue – o que significa que você pode usar idiomas diferentes no mesmo notebook com flexibilidade e escalabilidade.

Quando se trata de aprendizado de máquina, é importante ressaltar que a Databricks é a desenvolvedora do MLFlow, o que significa que essas ferramentas foram feitas para trabalhar em conjunto e facilitar a vida dos cientistas de dados.

Por fim, o Databricks se integra facilmente ao Spark e aos IDEs e provedores de nuvem mais famosos. Por exemplo, aqui está uma introdução ao seu uso no Azure.

Tudo isso coloca o Databricks na vanguarda das ferramentas modernas de ciência de dados, e você definitivamente encontrará isso à medida que avança em sua carreira.

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