Principais ferramentas para ciência de dados

Data Science está relacionada com a extração, manipulação, processamento e geração de previsões a partir de dados. Para realizar essas tarefas, precisamos de várias ferramentas estatísticas e linguagens de programação. Neste artigo, vamos compartilhar algumas das conhecidas ferramentas de ciência de dados usadas por cientistas de dados para realizar suas operações de dados. Tentaremos entender as principais características das ferramentas, benefícios que elas podem proporcionar.

Breve Introdução à Ciência de Dados

Data Science emergiu como um dos campos mais populares do mundo da computação. As empresas estão contratando Cientistas de Dados para ajudá-las a obter insights sobre o mercado e melhorar seus produtos. Os Cientistas de Dados trabalham como tomadores de decisão e são os grandes responsáveis ​​por analisar e processar uma grande quantidade de dados estruturados e não estruturados. Para fazer isso, ele precisa de várias ferramentas especialmente projetadas e   linguagens de programação para Data Science para realizar a tarefa da forma que ele deseja. Os cientistas de dados usam essas ferramentas de ciência de dados para analisar e gerar previsões.

Principais ferramentas de ciência de dados

Aqui está a lista das melhores ferramentas de ciência de dados que a maioria dos cientistas de dados usou.

1. SAS

O SAS é uma daquelas ferramentas de ciência de dados projetadas especificamente para operações estatísticas pesadas. É um software proprietário de código fechado que é usado por grandes organizações para analisar dados nos dias de hoje. O SAS usa a linguagem de programação básica do SAS para realizar modelagem estatística. É amplamente utilizado por profissionais de ciência de dados e empresas que trabalham em software comercial confiável. O SAS oferece inúmeras bibliotecas e ferramentas estatísticas que um Cientista de Dados pode usar para modelar e organizar seus enormes dados. É altamente confiável e tem forte apoio da empresa, por isso é muito caro e é usado apenas por indústrias maiores. Além disso, o SAS empalidece em comparação com algumas ferramentas modernas de código aberto. O SAS possui várias bibliotecas e pacotes, mas o dome não está disponível no pacote básico e pode exigir uma atualização cara.

2. Apache Spark

Apache Spark ou simplesmente Spark é uma ferramenta todo-poderosa com motor de análise e é uma das ferramentas de Data Science mais utilizadas em todo o mundo. O Spark foi projetado especificamente para lidar com processamento em lote e processamento de fluxo. Ele vem com muitas APIs que facilitam aos Cientistas de Dados fazerem acesso repetido aos dados para Aprendizado de Máquina, Armazenamento em SQL, etc. É uma melhoria em relação ao Hadoop e pode ter um desempenho 100 vezes mais rápido que o MapReduce. O Spark tem muitas APIs de Machine Learning que podem ajudar os Cientistas de Dados a fazer previsões poderosas com os dados fornecidos.

O Spark se sai melhor do que outras plataformas de Big Data em sua capacidade de lidar com dados de streaming. Isso significa que o Spark pode processar dados em tempo real em comparação com outras ferramentas analíticas que processam apenas dados históricos em lotes. O Spark oferece várias APIs programáveis ​​em Python, Java e R. Mas a conjunção mais poderosa do Spark é com a linguagem de programação Scala, que é baseada em Java Virtual Machine e é multiplataforma por natureza.

O Spark é altamente eficiente no gerenciamento de cluster, o que o torna muito melhor que o Hadoop, pois o último é usado apenas para armazenamento. É esse sistema de gerenciamento de cluster que permite ao Spark processar aplicativos em alta velocidade.

3. BigML

É outra ferramenta muito utilizada pelos profissionais de Data Science. O BigML fornece um ambiente de GUI baseado em nuvem excelente e totalmente intratável que você pode usar para processar algoritmos de aprendizado de máquina. Ele fornece um software padronizado usando computação em nuvem para os requisitos do setor. Por meio dele, as empresas podem usar algoritmos de Machine Learning em várias partes de sua empresa. Por exemplo, ele pode usar esse software para previsão de vendas, análise de risco e inovação de produtos. BigML é especializado em modelagem preditiva. Ele usa uma ampla variedade de algoritmos de aprendizado de máquina, como clustering, classificação, previsão de séries temporais, etc.

O BigML fornece uma interface da Web fácil de usar usando APIs Rest e você pode criar uma conta gratuita ou uma conta premium com base em suas necessidades de dados. Ele permite visualizações interativas de dados e oferece a capacidade de exportar gráficos visuais em seus dispositivos móveis ou IOT.

Além disso, o BigML vem com vários métodos de automação que podem ajudá-lo a automatizar o ajuste de modelos de hiperparâmetros e até automatizar o fluxo de trabalho de scripts reutilizáveis.

4. D3.js

O conhecido “Javascript” é usado principalmente como uma linguagem de script do lado do cliente. D3.js , uma biblioteca Javascript permite que você faça visualizações interativas e ótimas em seu navegador da web. Com diversas APIs do D3.js, você pode utilizar diversas funções para criar visualização dinâmica e análise de dados em seu navegador. Outro recurso poderoso do D3.js é o uso de transições animadas. O D3.js torna os documentos dinâmicos, permitindo atualizações no lado do cliente e usando ativamente as alterações nos dados para refletir as visualizações no navegador.

Você pode combinar isso com CSS para criar visualizações ilustres e transitórias que ajudarão você a implementar gráficos personalizados em páginas da web. No geral, pode ser uma ferramenta muito útil para cientistas de dados que trabalham em dispositivos baseados em IOT que exigem interação do lado do cliente para visualização e processamento de dados.

5. MATLAB

MATLAB é um ambiente de computação numérica multiparadigma para processamento de informações matemáticas. É um software de código fechado que facilita funções matriciais, implementação algorítmica e modelagem estatística de dados. MATLAB é mais amplamente utilizado em várias disciplinas científicas.

Em Data Science, o MATLAB é usado para simular redes neurais e lógica fuzzy. Usando a biblioteca de gráficos MATLAB, você pode criar visualizações poderosas. O MATLAB também é usado no processamento de imagens e sinais. Isso o torna uma ferramenta muito versátil para Cientistas de Dados, pois eles podem resolver todos os problemas, desde limpeza e análise de dados até algoritmos de Deep Learning mais avançados.

Além disso, a fácil integração do MATLAB para aplicativos corporativos e sistemas embarcados o torna uma ferramenta ideal para Data Science. Também ajuda a automatizar várias tarefas que vão desde a extração de dados até a reutilização de scripts para tomada de decisão. No entanto, sofre com a limitação de ser um software proprietário de código fechado.

6. Excel

Provavelmente o Excel é a ferramenta mais utilizada para Análise de Dados. A Microsoft desenvolveu o Excel especialmente para cálculos de planilhas, mas hoje também é usado para processamento de dados, visualização e cálculos complexos. O Excel é uma ferramenta analítica robusta para Data Science .

O Excel vem com várias fórmulas, tabelas, filtros, etc. predefinidos. Você também pode criar suas próprias funções e fórmulas personalizadas usando o Excel. O Excel não é para calcular a enorme quantidade de dados como outras ferramentas, mas ainda é uma escolha ideal para criar visualizações de dados e planilhas poderosas. Você também pode conectar o SQL ao Excel e usá-lo para manipular e analisar seus dados. Muitos cientistas de dados estão usando o Excel para manipulação de dados, pois ele fornece um ambiente GUI fácil e intratável para pré-processar informações facilmente.

Planilhas do Google : a planilha do Google é outro exemplo de ótima ferramenta de análise de dados. É quase como o MS Excel. É muito útil para o dia a dia. O principal benefício desta ferramenta é que ela é baseada em nuvem, gratuita, funciona em vários dispositivos e também possui algum complemento para ela. Por exemplo, este rastreador de licenças gratuito foi feito pelo Google Sheets. Você pode verificar seu arquivo on-line e editar de qualquer lugar que desejar, o que não pode ser feito pelo Excel sem uma unidade compartilhada.

7. ggplot2

ggplot2 é um software avançado para visualização de dados para a linguagem de programação R. Os desenvolvedores criaram esta ferramenta para substituir o pacote gráfico nativo da linguagem R. Ele usa comandos poderosos para criar grandes visualizações ilustres. É a biblioteca amplamente usada que os Cientistas de Dados usam para criar visualizações atraentes a partir de dados analisados.
O Ggplot2 faz parte do arrumaverse, um pacote em R projetado para Data Science. Uma maneira pela qual o ggplot2 é muito melhor do que o restante das visualizações de dados é a estética. Com o ggplot2, os cientistas de dados podem criar visualizações personalizadas para se envolver em uma narrativa aprimorada. Usando o ggplot2, você pode anotar seus dados em visualizações, adicionar rótulos de texto a pontos de dados e aumentar a intratabilidade de seus gráficos. Você também pode criar vários estilos de mapas como coropletos, cartogramas, hexbins, etc. É a ferramenta de ciência de dados mais utilizada.

8. Quadro

O Tableau é um software de visualização de dados repleto de gráficos poderosos para criar visualizações interativas e atraentes. É focado nas necessidades das indústrias que trabalham na área de inteligência de negócios. O aspecto mais importante do Tableau é sua capacidade de fazer interface com bancos de dados, planilhas, cubos OLAP (Processamento Analítico Online) etc. Além desses recursos, o Tableau tem a capacidade de visualizar dados geográficos e traçar longitudes e latitudes em mapas.

Além de criar visualizações, você também pode usar sua ferramenta de análise para analisar dados. O Tableau vem com uma comunidade ativa e você pode compartilhar suas descobertas na plataforma online com outros usuários. Embora o Tableau seja um software empresarial, ele vem com uma versão gratuita chamada Tableau Public.

9. Júpiter

O Project Jupyter é uma ferramenta de código aberto baseada em IPython para ajudar os desenvolvedores a criar software de código aberto e experiências de computação interativa. O Jupyter tem suporte para vários idiomas, como Julia, Python e R. É uma das melhores ferramentas de aplicativos da Web usadas para escrever código ao vivo, visualizações e apresentações. O Jupyter é uma ferramenta amplamente popular projetada para atender aos requisitos da Ciência de Dados.

É um ambiente interativo por meio do qual os Cientistas de Dados podem desempenhar todas as suas responsabilidades. É também uma ferramenta poderosa para contar histórias, pois vários recursos de apresentação estão presentes nele. Usando Jupyter Notebooks, é possível realizar limpeza de dados, computação estatística, visualização e criar modelos de aprendizado de máquina preditivos. É 100% open-source e, portanto, livre de custos. Existe um ambiente online Jupyter chamado Collaboratory que roda na nuvem e armazena os dados no Google Drive.

10. Matplotlib

Matplotlib é uma biblioteca de plotagem e visualização desenvolvida para Python. É a escolha mais popular dos cientistas de dados para gerar gráficos com os dados analisados. É usado principalmente para plotar gráficos complexos usando linhas simples de código. Usando isso, pode-se gerar gráficos de barras, histogramas, gráficos de dispersão, etc. O Matplotlib possui vários módulos essenciais. Um dos módulos mais utilizados é o pyplot. Oferece um MATLAB como uma interface. O Pyplot também é uma alternativa de código aberto aos módulos gráficos do MATLAB.

O Matplotlib é uma ferramenta preferida para visualizações de dados e é usado por cientistas de dados em relação a outras ferramentas contemporâneas. De fato, a NASA usou o Matplotlib para ilustrar visualizações de dados durante o pouso da espaçonave Phoenix. Também é uma ferramenta ideal para iniciantes no aprendizado de visualização de dados com Python.

11. SolarWinds Loggly

O SolarWinds Loggly é uma agregação de logs baseada em nuvem para gerenciar todos os seus logs em um único painel da Web com facilidade. Com a ajuda desta ferramenta, você pode registrar mais sem desperdiçar seu tempo e recursos.

Você pode obter maiores volumes de dados e taxas de retenção com melhor TCO com esta ferramenta. Gerenciar o Loggly é simples e não requer configuração complexa. Ele também oferece suporte a logs de várias fontes, incluindo Lucene, MongoDB, AWS Scripts, Fluentd, Hadoop e muito mais.

Resumo

A ciência de dados requer uma grande variedade de ferramentas. As ferramentas para ciência de dados são para analisar dados, criar visualizações atrativas estéticas e interativas e criar modelos preditivos robustos usando algoritmos de aprendizado de máquina. A maioria das ferramentas de ciência de dados mencionadas acima oferece operações complexas de ciência de dados em um só lugar. Isso torna mais fácil para o usuário ou cientista de dados implementar funcionalidades de ciência de dados sem ter que escrever seu código do zero.