As 10 melhores ferramentas de análise de dados para analistas de dados em 2026

As 9 melhores ferramentas de análise de dados

Levando em conta os fatores acima, aqui está a lista das 9 melhores ferramentas de análise de dados para analistas de dados.

1. Python

Em primeiro lugar nos índices de popularidade de várias linguagens de programação, o Python é uma ferramenta essencial para analistas de dados. Python é uma linguagem de programação de código aberto e super versátil, com ampla aplicabilidade na indústria de ciência de dados e outras áreas, como desenvolvimento web e desenvolvimento de videogames. Você pode ler mais sobre para que o Python é usado em uma postagem separada.

Python pode fazer qualquer tarefa de ciência de dados. Isso é principalmente por causa do seu rico ecossistema de bibliotecas. Com milhares de pacotes poderosos apoiados por uma enorme comunidade de usuários, o Python pode fazer todo tipo de operação, desde pré-processamento de dados, visualização e análise estatística até a implantação de modelos de machine learning e aprendizado profundo.

Por causa da sua sintaxe simples e fácil de entender, o Python é frequentemente considerado uma das linguagens de programação mais fáceis de aprender para quem está começando.

Mas, quando se trata de processar um monte de dados, outras linguagens de programação e soluções, como Julia ou Spark, podem oferecer um desempenho e eficiência melhores do que o Python.

Se você quer ser um especialista em Python, o DataCamp está aqui para ajudar. Você vai encontrar vários cursos de Python para todos os níveis no nosso catálogo de cursos. Dá uma olhada no nosso programa de Analista de Dados com Python e se prepara pra sua jornada de aprendizado de Python.

2. Programação em R

Mesmo não sendo tão popular quanto Python, R ainda é uma das melhores opções para quem trabalha com análise de dados. Frequentemente retratada como a principal concorrente do Python, aprender uma (ou ambas) dessas duas linguagens é um passo fundamental para se tornar um analista de dados. Dá uma olhada na nossa comparação entre Python e R pra saber mais.

R é uma linguagem de código aberto, específica para um domínio, criada especialmente para ciência de dados e computação avançada. Muito popular no mundo das finanças e na academia, o R é uma linguagem perfeita para manipulação, processamento, visualização, computação estatística e machine learning de dados.

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

Comparado com o Python, quem tá começando pode achar o R mais complicado e menos versátil. Mas, se você é novo na ciência de dados ou quer adicionar novas linguagens ao seu arsenal, aprender R é uma escolha perfeita. Dá uma olhada no nosso catálogo cheio de cursos de R, incluindo o nosso famoso Curso de Introdução ao R, para aprimorar suas habilidades hoje mesmo. Você também pode seguir nosso programa de Analista de Dados com R .

3. SQL

Grande parte dos dados do mundo está guardada em bancos de dados. SQL (Structured Query Language) é uma linguagem específica que permite aos programadores se comunicarem com bancos de dados, editarem e extraírem dados deles. É essencial ter um bom conhecimento de bancos de dados e SQL se você quer ser analista de dados.

Saber SQL vai te ajudar a trabalhar com diferentes bancos de dados relacionais, incluindo sistemas populares como SQLite, MySQL e PostgreSQL.

Se você escolher Python ou R para começar sua jornada como analista de dados, também deve pensar em aprender SQL. Por causa da sua sintaxe simples e declarativa, o SQL é bem fácil de aprender comparado com outras linguagens e vai te ajudar bastante no caminho.

Mas, mesmo que a sintaxe do SQL pareça simples e básica, escrever consultas SQL avançadas pode ser complicado, principalmente quando se lida com bancos de dados grandes e complexos.

Quer começar a usar SQL? Dá uma olhada no nosso programa de Analista de Dados em SQL para te tornares um mestre em consultas.

4. Julia

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

Julia é uma nova e empolgante linguagem de programação concebida desde o início para ser a linguagem ideal para computação científica, machine learning e mineração de dados. Julia consegue isso juntando a velocidade do C, a capacidade geral de programação do Python e a habilidade estatística do R.

Nos últimos anos, Julia tem ganhado cada vez mais força, com mais e mais profissionais de dados escolhendo Julia em vez de Python por causa do seu desempenho incrível. Você pode ler mais sobre para que o Julia é usado em nosso guia separado.

Mas, o Julia ainda não é tão popular quanto linguagens como Python e R. Tem uma comunidade menor e não tem tantas bibliotecas quanto seus principais concorrentes.

DataCamp tem trabalhado bastante para atualizar seu catálogo com novos cursos de Julia. Para começar a aprender sobre essa estrela em ascensão da ciência de dados, dê uma olhada em nosso programaJulia Fundamentals.

5. Excel

O Microsoft Excel não precisa de muita apresentação, porque todo mundo conhece. Uma ferramenta clássica na análise de dados, muitos especialistas já previram o seu fim nas últimas décadas. Mas, as previsões não podiam estar mais erradas. Mesmo com o surgimento de ferramentas mais flexíveis e poderosas, o Excel ainda é a escolha certa para muitas tarefas diárias de análise de dados.

O Excel junta recursos poderosos com uma interface fácil de usar, o que o torna perfeito tanto para analistas de dados experientes quanto para usuários menos técnicos. É também uma ótima ferramenta graças à sua integração perfeita com o conjunto de ferramentas de BI da Microsoft, incluindo o PowerBI.

O Excel foi feito especialmente para ser acessível e fácil de usar. Mas 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.

Mas, aprender Excel é uma escolha inteligente, porque é bem provável que parte do seu trabalho como analista de dados envolva lidar com planilhas do Excel. Dá uma olhada no nosso catálogo, onde você encontra cursos sobre o assunto, como Análise de Dados no Excel, Preparação de Dados no Excel e Visualização de Dados no Excel.

6. Spark

Ferramentas convencionais de análise de dados, como Python ou R, podem não ser suficientes quando se trata de conjuntos de dados enormes. É preciso um conjunto diferente de ferramentas para processar conjuntos de dados com milhões de linhas em alta velocidade, usando técnicas avançadas para garantir um ótimo desempenho.

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

Um ponto importante do Spark é como ele se integra com outras ferramentas de análise de dados, tipo o Python. PySpark é o pacote Python que faz a mágica acontecer. Essas integrações facilitam o início do trabalho com o Spark para os analistas de dados.

Quer aprender Spark? Nosso curso Introdução ao PySpark é um ótimo lugar para começar.

7. Power BI

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

De acordo com o Quadrante Mágico da Gartner, o PowerBI da Microsoft é o líder do setor em soluções de BI. O Power BI facilita o acesso aos 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
• Usando o Power Query para importar, filtrar e traduzir dados
• Uma experiência de usuário adaptável e amigável.

Mas, assim como o Excel, o Power BI às vezes troca flexibilidade por acessibilidade. Algumas operações podem ser difíceis de fazer e as funcionalidades em certas áreas podem ser limitadas. Da mesma forma, mesmo com uma interface intuitiva, o PowerBI pode ser complicado, principalmente quando você usa junto com outras ferramentas 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. O DataCamp tem vários materiais sobre a ferramenta, desde o nosso curso Introdução ao Power BI até assuntos mais avançados, como o nosso curso Relatórios no Power BI.

8. Tableau

Fundada em 2003 na Universidade de Stanford, a Tableau é uma ferramenta de visualização de dados poderosa e popular que permite analisar dados de várias fontes ao mesmo tempo.

O Tableau é uma das melhores ferramentas de BI da categoria. É usado por grandes empresas para extrair insights de grandes quantidades de dados brutos. Graças à sua plataforma intuitiva e poderosa, tanto usuários técnicos quanto não técnicos podem criar painéis visuais e planilhas.

Em muitos aspectos, o Tableau oferece os mesmos recursos que o Power BI. Mas, é uma ferramenta mais complicada para quem tá começando. Então, se você só quer fazer gráficos simples, é melhor escolher opções menos complicadas. Além disso, uma grande desvantagem do Tableau é que não tem versão gratuita, então você vai ter que pagar uma assinatura bem cara pra usar.

Mesmo assim, muitas empresas estão escolhendo o Tableau por causa dos seus recursos únicos e poderosos. Dá uma olhada no nosso curso Introdução ao Tableau e no curso Criação de painéis no Tableau para conhecer essa ferramenta incrível.

9. DataLab

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

Tem vários IDEs populares por aí, tipo o JupyterLab ou o RStudio, mas não dá pra deixar de falar do DataLab, que é do próprio DataCamp.

Feito pensando em democratizar os dados, o DataLab é uma ferramenta super útil para a galera trabalhar em equipe e aprender em várias áreas.

Com o novo Assistente de IA, o DataLab quer deixar a ciência de dados ainda mais acessível e produtiva para quem usa. As principais funcionalidades do Assistente de IA incluem o botão “Corrigir erro”, que não só corrige erros de código, mas também os explica, permitindo que os usuários aprendam e evitem repetir os mesmos erros.

O recurso “Gerar código” permite que você crie código com base em consultas em linguagem natural e responda a perguntas importantes sobre um conjunto de dados. Além disso, o Assistente de IA dá sugestões inteligentes com base no código e no contexto existentes, tornando a escrita de código mais inteligente e eficiente.

Disponível nos planos gratuitos e pagos do DataLab, o Assistente de IA promete uma integração mais perfeita com as ferramentas usadas pelos cientistas de dados modernos, ajudando qualquer pessoa que trabalhe com dados a tomar decisões mais informadas. Você pode começar a usar o DataLab de graça.

10. Google BigQuery

O Google BigQuery é um warehouse totalmente gerenciado e sem servidor que permite a análise escalável de grandes conjuntos de dados. Faz parte da Nuvem Google e foi criado para fazer consultas rápidas em grandes volumes de dados.

O BigQuery é super útil para empresas que analisam grandes conjuntos de dados de forma rápida e eficiente, sem precisar cuidar da infraestrutura por trás disso.

O BigQuery é super útil para empresas que lidam com análise de dados em grande escala, principalmente aquelas que já usam os serviços da nuvem do Google. Mas, os custos podem aumentar dependendo da quantidade de dados processados, então é importante gerenciar suas consultas de forma eficiente para otimizar os custos.

Adicionar essas ferramentas à sua caixa de ferramentas pode ajudá-lo a lidar com uma gama mais ampla de tarefas de análise de dados, especialmente em áreas especializadas ou ao lidar com o processamento de dados em grande escala.

Dá uma olhada no nosso curso Introdução ao BigQuery pra saber mais sobre essa ferramenta incrível. 

Tendências futuras em ferramentas de análise de dados

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

Isso fica bem claro com a revolução da IA que rolou depois do lançamento do chatGPT. Com suas capacidades 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 concebidos.

Essas ferramentas logo vão virar parte essencial do kit de ferramentas do analista de dados. Então, aprender isso é essencial. Por sorte, a gente do DataCamp tá aqui pra te ajudar. Estamos trabalhando duro para oferecer a você os melhores cursos e materiais para você se orientar na revolução da IA, incluindo nosso popular Curso de Conceitos de IA Generativae nosso Programa de Habilidades Essenciais em IA.

Considerações finais

Tornar-se analista de dados é uma das melhores decisões que alguém interessado em ciência de dados pode tomar. Aprender a usar as ferramentas certas de análise de dados vai ser uma parte importante da sua jornada. Só nos resta desejar-lhe uma boa viagem e esperar que nossos cursos, tutoriais, folhas de referência e outros materiais possam ajudá-lo.

Aqui está uma lista das nossas recomendações de aprendizagem para começar:

Analista de dados com Python

Este programa começa com o básico da linguagem de programação Python para análise de dados. Depois de aprender o básico, você vai se aprofundar nas técnicas de manipulação e visualização de dados.

Você também vai aprender a buscar dados de diferentes fontes, como a web, bancos de dados e arquivos JSON. Por fim, este programa oferece uma visão geral das técnicas de análise exploratória de dados e aprimora as habilidades do aluno em bancos de dados relacionais e conceitos de SQL.

Analista de dados com R

Esse programa foca nas principais habilidades que os analistas de dados precisam ter pra trabalhar com a linguagem de programação R. Ele oferece conteúdo completo sobre os pacotes R mais usados, como tidyverse, ggplot e dplyr.

Assim como o programa de Python, esse curso ajuda a desenvolver um entendimento intermediário 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 entender melhor o SQL Server, os conceitos de bancos de dados relacionais, seu design e otimização de desempenho.