Data Science: linguagens e ferramentas imprescindíveis da área

Até pouco tempo atrás o profissional de Data Science tinha que lidar com a preparação dos dados por meio da linguagem Python ou Java. Hoje o trabalho é ainda mais minucioso e completo, com ferramentas mais sofisticadas que atendem a diversas demandas.

Falar de Data Science não é algo simples: a área vem ganhando cada vez mais espaço no mercado de tecnologia da informação, e muito desse caminho ainda é pouco explorado. Por isso, é importante conhecer as linguagens e ferramentas imprescindíveis da área.

Com a rotina sendo lapidada a cada instante, as ferramentas de Data Science se moldaram, criando um universo próprio e cada vez mais otimizado para quem precisa trabalhar com análise e captação de dados diariamente. Entender como funciona esse setor é fundamental para não se tornar um profissional obsoleto.

É possível afirmar que muitas ferramentas surgiram da necessidade de tornar esse campo de trabalho mais prático, fácil e acessível. Portanto, conhecer as ferramentas que ajudam você a realizar o melhor trabalho como cientista de dados é fundamental. 

Quer incrementar o seu trabalho na área? Confira o texto a seguir e saiba o que é tendência em Data Science e quais são as linguagens e ferramentas que estão dando o que falar no campo da TI. 

Facilitando o trabalho por meio de novas tecnologias

Se há um campo no mercado de trabalho que vive em constante atualização é, sem dúvidas, o das carreiras que envolvem TI. Afinal, o setor tecnológico ainda é considerado algo “novo” em nossas vidas, e trabalhar para otimizar as ferramentas é ainda mais recente. 

Se antes o foco do mercado estava em lançar plataformas otimizadas para captação, leitura e análise de dados, hoje as ferramentas buscam otimizar esses processos e centralizar ações em torno de aplicativos completos e facilitadores. 

Softwares modernos permitem trabalhos mais assertivos e resultados ainda melhores, portanto é fundamental que o profissional de Data Science esteja sempre atento sobre as atualizações do mercado. 

O mercado tem oferecido ferramentas cada vez mais completas, com o objetivo de agrupar rotinas e padronizar sistemas de planilhas e gráficos estruturais.

As ferramentas de Data Science que você deve conhecer

Tanto os cientistas quanto os analistas de dados necessitam de algoritmos inteligentes para prever tendências de mercado, e por isso a demanda por ferramentas otimizadoras é cada vez mais comum no mercado. 

Não é mais preciso dominar a programação Python para começar na área, mas você precisa, sim, conhecer algumas ferramentas essenciais. E é pensando nisso que resolvemos criar uma lista de softwares inteligentes que prometem facilitar o dia a dia do trabalho, além de gerar resultados muito mais claros. Confira a seguir. 

Domino

Quando falamos em plataformas multifuncionais, logo vem à mente a figura das IDEs – sigla em inglês para Integrated Development Environment, ou em português mais claro, Ambiente de Desenvolvimento Integrado. 

Os IDEs são uma mão na roda para quem precisa trabalhar com diferentes plataformas ao mesmo tempo, e o Domino faz parte dessa categoria.

Além de oferecer inúmeras possibilidades, o Domingo ainda permite a integração com outras ferramentas, tornando seu trabalho ainda mais completo. Sua principal função gira em torno da transformação de dados em modelos, isso é, relatórios bem estruturados de resultados.

O Domino é considerado ainda um sistema operacional de nuvem, capaz de armazenar dados e atualizar suas revisões constantemente de forma compartilhada com várias outras ferramentas. 

Alteryx

Outra ferramenta considerada uma IDE é o Alteryx, bastante conhecida entre os cientistas de dados. Mais focada na programação visual, ela permite aos usuários criar ícones e desenhos gráficos, facilitando o trabalho de quem não está acostumado a codificar dados em texto.

Além de otimizar o trabalho de análise dos dados, essa plataforma permite maior interação entre os diferentes setores das empresas, já que pode ser compartilhada por meio de um servidor central e distribuída de maneira prática por meio de resumos simples e intuitivos. 

RapidMiner

A plataforma RapidMiner é uma das ferramentas mais completas e automatizadas do mercado da TI. Assim como o Alteryx, sua IDE permite aos usuários criar uma descrição visual do grande número de dados disponibilizados em sistema, porém de maneira mais completa. 

É possível adicionar inúmeras extensões ao programa para centralizar os processos em uma só plataforma, permitindo ao software inúmeras possibilidades de análises e construção de relatórios. 

Talend

Não é muito fã dos sistemas de open source ou nuvem? O Talend pode ser uma ótima opção para desktop. Suas ferramentas multicamadas permitem uma análise profunda de dados, por meio de um design responsivo e prático.

É possível extrair dados de várias fontes e analisá-los em conjunto com extensões de Python, o que torna o trabalho do cientista de dados ainda mais completo. Os relatórios criados pelo Talend também facilitam na busca por padrões de comportamento e sugerem melhores estratégias.

Looker

Outro serviço que vem ganhando cada vez mais espaço é o da ferramenta Looker, responsável por criar uma sólida fonte de dados e controlados que podem ser mapeados em qualquer dispositivo. Esse conglomerado de ferramentas beneficia não apenas os cientistas de dados, mas toda a cadeia de TI, passando por desenvolvedores, programadores etc.

Desenvolvida em código aberto, a plataforma do Looker permite visualizações de painéis da D3.js além de dados em SQL. Recentemente, a ferramenta ficou famosa por ser adquirida pelo Google, o que significa que será possível trabalhar em nuvem de maneira integrada.

Enquanto até pouco tempo atrás o cientista de dados estava acostumado a lidar apenas com a preparação dos dados – por meio da linguagem Python ou Java –, hoje o trabalho é ainda mais minucioso e completo. As ferramentas estão mais sofisticadas e prontas para atender diversas demandas. 

Manter-se atualizado sobre as principais linguagens e ferramentas do mercado facilitam não apenas a rotina de trabalho, mas também os resultados das empresas.

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