As 9 melhores ferramentas de análise de dados para analistas de dados em 2023

As 9 principais ferramentas de análise de dados

Com os fatores acima em mente, aqui está a lista das 9 principais ferramentas de análise de dados para analistas de dados.

1. Python

Classificado em primeiro lugar em vários índices de popularidade de linguagens de programação, o Python é uma ferramenta indispensável para analistas de dados. Python é uma linguagem de programação de código aberto e extremamente versátil, com ampla aplicabilidade no setor de ciência de dados e em outras disciplinas, como desenvolvimento web e desenvolvimento de videogames. Você pode ler mais sobre o uso do Python em uma postagem separada.

Qualquer tarefa de ciência de dados que você possa imaginar pode ser feita com Python. Isso se deve principalmente ao seu rico ecossistema de bibliotecas. Com milhares de pacotes avançados apoiados por sua enorme comunidade de usuários, o Python pode realizar todos os tipos de operações, desde o pré-processamento de dados, a visualização e a análise estatística até a implantação de modelos de aprendizagem automática e profunda.

Graças à sua sintaxe simples e legível, Python é muitas vezes considerada uma das linguagens de programação mais fáceis de aprender para iniciantes.

Entretanto, quando se trata de processar grandes quantidades de dados, outras linguagens de programação e soluções, como Julia ou Spark, podem oferecer melhor desempenho e eficiência do que Python.

Se você deseja se tornar um especialista em Python, o DataCamp está aqui para ajudar. Em nosso catálogo de cursos, você encontrará uma grande variedade de cursos de Python para todos os níveis. Confira nosso programa de carreira de analista de dados com Python e prepare-se para sua jornada de aprendizado de Python.

2. Programação R

Embora não esteja tão em alta quanto o Python, o R ainda é uma das principais opções para analistas de dados. Frequentemente retratado como o principal concorrente do Python, aprender uma (ou ambas) dessas duas linguagens é uma etapa essencial para se tornar um analista de dados. Confira nossa comparação entre Python e R para obter mais detalhes.

O R é uma linguagem de código aberto, específica do domínio, projetada explicitamente para a ciência de dados e a computação avançada. Muito popular nos setores financeiro e acadêmico, o R é uma linguagem perfeita para manipulação, processamento e visualização de dados, bem como para computação estatística e aprendizado de máquina.

O R tem uma grande comunidade de usuários e uma vasta coleção de bibliotecas especializadas para análise de dados e aprendizado de máquina. Alguns dos mais notáveis pertencem à família Tidyverse, uma coleção de pacotes de ciência de dados. Ele inclui o dplyr para manipulação de dados e o poderoso ggplot2, a biblioteca padrão para visualização de dados em R.

Em comparação com o Python, os iniciantes podem achar o R mais difícil e menos versátil. No entanto, se você é novo na ciência de dados ou deseja adicionar novas linguagens ao seu arsenal, aprender R é a escolha perfeita. Confira nosso rico catálogo de cursos de R, incluindo o popular Curso de Introdução ao R, para começar a aprimorar suas habilidades hoje mesmo. Você também pode seguir nosso programa de carreira de Analista de dados com R .

3. SQL

Grande parte dos dados do mundo é armazenada em bancos de dados. SQL (Structured Query Language, Linguagem de Consulta Estruturada) é uma linguagem específica de domínio que permite que os programadores se comuniquem, editem e extraiam dados de bancos de dados. Ter um conhecimento sólido de bancos de dados e SQL é imprescindível se você quiser se tornar um analista de dados.

Conhecer o SQL permitirá que você trabalhe com diferentes bancos de dados relacionais, incluindo sistemas populares como SQLite, MySQL e PostgreSQL.

Independentemente de escolher Python ou R para iniciar sua jornada de analista de dados, você também deve considerar aprender SQL. Devido à sua sintaxe simples e declarativa, o SQL é muito fácil de aprender em comparação com outras linguagens e o ajudará muito ao longo do caminho.

No entanto, embora a sintaxe do SQL pareça simples e rudimentar, escrever consultas SQL avançadas pode ser complicado, especialmente quando se lida com bancos de dados grandes e complexos.

Quer começar a usar o SQL? Dê uma olhada em nosso programa de carreira de Analista de Dados em SQL para se tornar um assistente de consultas.

4. Julia

Apesar de ser uma linguagem relativamente nova - lançada em 2011 -, a Julia já impressionou o mundo da computação numérica.

A Julia é uma nova e empolgante linguagem de programação projetada desde seus fundamentos para ser a linguagem ideal para computação científica, aprendizado de máquina e mineração de dados. O Julia atinge esse objetivo englobando a velocidade do C, a capacidade de programação geral do Python e a proeza estatística do R.

Nos últimos anos, o Julia ganhou impulso constante, com cada vez mais profissionais de dados optando pelo Julia em vez do Python, devido ao seu desempenho surpreendente. Você pode ler mais sobre o uso da Julia em nosso guia separado.

No entanto, Julia ainda não é tão amplamente adotada quanto linguagens como Python e R. Ela tem uma comunidade menor e não possui tantas bibliotecas quanto seus principais concorrentes.

A DataCamp tem trabalhado arduamente para atualizar seu catálogo com novos cursos da Julia. Dê uma olhada em nosso programa de habilidades Fundamentos da Julia para começar a trabalhar com essa estrela em ascensão da ciência de dados.

5. Excel

O Microsoft Excel não precisa de muita apresentação porque todo mundo o conhece. Uma ferramenta clássica na análise de dados, sua morte foi prevista por muitos gurus nas últimas décadas. No entanto, as previsões não poderiam estar mais equivocadas. Apesar do surgimento de ferramentas mais flexíveis e poderosas, o Excel ainda é a ferramenta preferida para muitas tarefas diárias de análise de dados.

O Excel combina recursos avançados com uma interface fácil de usar, o que o torna uma ferramenta perfeita tanto para analistas de dados experientes quanto para usuários menos técnicos. Também é uma ótima ferramenta graças à sua integração suave com a pilha de BI da Microsoft, incluindo o PowerBI.

O Excel foi projetado especificamente para ser uma ferramenta acessível e fácil de usar. No entanto, isso tem um preço: O Excel não é tão flexível quanto outras ferramentas, como Python ou R, e algumas operações complexas podem não ser tão simples.

No entanto, aprender Excel é uma escolha inteligente, pois é muito provável que parte do seu trabalho como analista de dados envolva lidar com planilhas do Excel. Confira nosso catálogo, onde você pode encontrar cursos sobre o tema, como Análise de dados no Excel, Preparação de dados no Excel e Visualização de dados no Excel.

6. Faísca

Quando se trata de lidar com grandes conjuntos de dados, as ferramentas convencionais de análise de dados, como Python ou R, podem ser insuficientes. Para processar conjuntos de dados com milhões de linhas em alta velocidade, é necessário um conjunto diferente de ferramentas, que incorporam técnicas avançadas para proporcionar alto desempenho.

Entre essas soluções, o Apache Spark é provavelmente a mais popular. O Spark é uma plataforma para computação em cluster. O Spark permite que você distribua dados e cálculos em clusters com vários nós (pense em cada nó como um computador separado). A divisão de seus dados facilita o trabalho com conjuntos de dados muito grandes, pois cada nó trabalha apenas com uma pequena quantidade de dados.

Um dos pontos principais do Spark é sua integração com outras ferramentas de análise de dados, incluindo o Python. O PySpark é o pacote Python que faz a mágica acontecer. Essas integrações facilitam o início da utilização do Spark pelos analistas de dados.

VocÊ quer aprender Spark? Nosso curso de Introdução ao PySpark é um ótimo lugar para começar,

7. PowerBI

O Power BI é uma solução de análise de negócios baseada na nuvem que permite reunir diferentes fontes de dados, analisá-las e apresentar a análise de dados por meio de visualizações, relatórios e painéis.

De acordo com o Quadrante Mágico da Gartner, o PowerBI da Microsoft é o líder em soluções de BI no setor. O Power BI facilita o acesso a dados em praticamente qualquer dispositivo dentro e fora da organização.

Entre seus recursos essenciais, o Power BI inclui:

• Conectividade direta com o Excel e fácil integração com outros produtos da Microsoft
• Capacidade de compactar dados e extrair insights de grandes conjuntos de dados
• Personalização usando R e Python
• Usar o Power Query para importar, filtrar e traduzir dados
• Uma experiência de usuário adaptável e amigável.

Entretanto, assim como no Excel, o Power BI às vezes sacrifica a flexibilidade em nome da acessibilidade. Algumas operações podem ser difíceis de executar e as funcionalidades em determinadas áreas podem ser limitadas. Da mesma forma, apesar de sua interface intuitiva, o PowerBI pode ser complexo, especialmente quando usado em conjunto com outras ferramentas inter-relacionadas.

Todo aspirante a analista de dados deve ser fluente em pelo menos uma ferramenta de BI. O Power BI é, sem dúvida, um dos melhores candidatos. A DataCamp tem muitos materiais sobre a ferramenta, desde o nosso curso de Introdução ao Power BI até tópicos mais avançados, como o nosso curso de Relatórios no Power BI.

8. Tableau

Fundado em 2003 na Universidade de Stanford, o Tableau é uma ferramenta de visualização de dados poderosa e popular que permite analisar dados de várias fontes simultaneamente.

O Tableau é uma das melhores ferramentas de BI disponíveis no mercado. Ele é usado pelas principais empresas para extrair insights de toneladas de dados brutos. Graças à sua plataforma intuitiva e avançada, usuários técnicos e não técnicos podem criar painéis e planilhas visuais.

Em muitos aspectos, o Tableau oferece os mesmos recursos do Power BI. No entanto, é considerada uma ferramenta mais complexa para iniciantes. Portanto, se você estiver interessado apenas em criar gráficos simples, deve optar por opções menos complexas. Além disso, uma desvantagem importante do Tableau é que não existe uma versão gratuita, portanto, você terá que pagar uma assinatura bastante cara para usá-lo.

Ainda assim, muitas organizações estão escolhendo o Tableau por seus recursos exclusivos e avançados. Confira nosso Curso de introdução ao Tableau e nosso Curso de criação de painel no Tableau para descobrir essa maravilhosa ferramenta.

9. DataLab

O trabalho de um analista de dados não seria possível sem os IDEs (Integrated Development Environments). Essas ferramentas de codificação oferecem interfaces poderosas e intuitivas que facilitam a escrita, a depuração e o teste do código.

Há muitos IDEs populares no mercado, como o JupyterLab ou o RStudio, mas não queremos perder a oportunidade de falar sobre o DataLab do DataCamp.

Projetado com a democratização dos dados em mente, o DataLab é uma ferramenta valiosa para a colaboração em equipe e o aprendizado organizacional em vários setores.

Com o novo AI Assistant, o DataLab pretende tornar a ciência de dados ainda mais acessível e produtiva para seus usuários. Os principais recursos do AI Assistant incluem o botão "Fix Error", que não apenas corrige erros de código, mas também os explica, permitindo que os usuários aprendam e evitem repetir os erros.

O recurso "Generate Code" permite que você gere códigos com base em consultas de linguagem natural e responda a perguntas importantes sobre um conjunto de dados. Além disso, o AI Assistant fornece sugestões inteligentes com base no código e no contexto existentes, tornando a criação de códigos mais inteligente e eficiente.

Disponível nos planos gratuitos e pagos do DataLab, o AI Assistant promete uma integração mais perfeita à pilha de ferramentas dos cientistas de dados modernos, capacitando qualquer pessoa que trabalhe com dados a tomar decisões informadas. Você pode começar a usar o DataLab gratuitamente.

Tendências futuras em ferramentas de análise de dados

Tudo evolui rapidamente no setor de ciência de dados. Qualquer pequena inovação pode mudar completamente o cenário tecnológico. As ferramentas e soluções que hoje parecem ser as principais podem se tornar obsoletas amanhã, à medida que tecnologias emergentes com recursos novos e poderosos chegam ao mercado.

Isso é claramente ilustrado pela revolução da IA que resultou do lançamento do ChatGPT. Com seus recursos impressionantes, o ChatGPT e muitas outras tecnologias de IA generativa alimentadas por grandes modelos de linguagem, a IA está mudando rapidamente a forma como a ciência de dados e o desenvolvimento de software são pensados.

Essas ferramentas logo se tornarão uma parte essencial da caixa de ferramentas do analista de dados. Portanto, é essencial aprendê-las. Felizmente, na DataCamp, você tem o que precisa. Estamos trabalhando arduamente para oferecer os melhores cursos e materiais da categoria para navegar na revolução da IA, incluindo o nosso popular Curso de Conceitos de IA Generativa e o nosso Programa de Habilidades Essenciais de IA.

Considerações finais

Tornar-se um analista de dados é uma das melhores decisões que qualquer pessoa interessada em ciência de dados pode tomar. Aprender as ferramentas corretas de análise de dados será uma parte central de sua jornada. Só podemos lhe desejar uma viagem segura e esperar que nossos cursos, tutoriais, folhas de dicas e outros materiais possam ajudá-lo ao longo do caminho.

Aqui está uma lista de nossas recomendações de aprendizado para começar:

Analista de dados com Python

Este programa começa com os conceitos básicos da linguagem de programação Python para análise de dados. Depois de abordar os conceitos básicos, você se aprofundará nas técnicas de organização e visualização de dados.

Você também aprenderá a obter dados de diferentes fontes, como a Web, bancos de dados e arquivos JSON. Por fim, esse programa oferece uma visão geral das técnicas de análise exploratória de dados e aprimora o aluno nos conceitos de bancos de dados relacionais e SQL.

Analista de dados com R

Esse programa concentra-se nas principais habilidades exigidas dos analistas de dados que trabalham com a linguagem de programação R. Ele oferece um conteúdo abrangente que cobre os pacotes R mais usados, como tidyverse, ggplot e dplyr.

Semelhante ao Programa de Python, o curso ajuda a desenvolver uma compreensão intermediária das habilidades de analista de dados, como obtenção, manipulação e visualização de dados.

Analista de dados com SQL

Esse programa de carreira ajuda o aluno a desenvolver uma compreensão aprofundada do SQL Server, dos conceitos de bancos de dados relacionais, de seu design e da otimização do desempenho.