As 10 principais ferramentas de ciência de dados a serem usadas em 2024

O cenário da ciência de dados está crescendo rapidamente, e muitas ferramentas estão disponíveis para ajudar os cientistas de dados em seu trabalho. Nesta publicação, discutiremos as 10 principais ferramentas de ciência de dados que você poderá usar em 2024. Essas ferramentas o ajudarão a ingerir, limpar, processar, analisar, visualizar e modelar dados. Além disso, algumas ferramentas também oferecem ecossistemas de aprendizado de máquina para rastreamento, desenvolvimento, implementação e monitoramento de modelos.

O papel das ferramentas de ciência de dados

As ferramentas de ciência de dados são essenciais para ajudar os cientistas e analistas de dados a extrair insights valiosos dos dados. Essas ferramentas são úteis para a limpeza, a manipulação, a visualização e a modelagem de dados.

Com o advento do ChatGPT, mais e mais ferramentas estão sendo integradas aos modelos GPT-3.5 e GPT-4. A integração de ferramentas com suporte de IA facilita ainda mais a análise de dados e a criação de modelos pelos cientistas de dados.

Por exemplo, os recursos de IA generativa(PandasAI) chegaram a ferramentas mais simples, como o pandas, permitindo que os usuários obtenham resultados escrevendo prompts em linguagem natural. No entanto, essas novas ferramentas ainda não são amplamente utilizadas pelos profissionais de dados.

Além disso, as ferramentas de ciência de dados não se limitam a executar apenas uma função. Eles fornecem recursos adicionais para executar tarefas avançadas e, em alguns casos, oferecem ciência de dados ao ecossistema. Por exemplo, o MLFlow é usado principalmente para rastreamento de modelos. No entanto, ele também pode ser usado para registro, implementação e inferência de modelos.

Critérios para a seleção de ferramentas de ciência de dados

A lista das 10 principais ferramentas se baseia nos seguintes recursos principais:

1. Popularidade e adoção: As ferramentas com grandes bases de usuários e suporte da comunidade têm mais recursos e documentação. As ferramentas populares de código aberto se beneficiam de melhorias contínuas.
2. Facilidade de uso: Fluxos de trabalho intuitivos sem codificação extensiva permitem a criação de protótipos e análises mais rápidas.
3. Escalabilidade: Capacidade de lidar com conjuntos de dados grandes e complexos.
4. Recursos de ponta a ponta: Ferramentas que oferecem suporte a diversas tarefas, como preparação de dados, visualização, modelagem, implementação e inferência.
5. Conectividade de dados: Flexibilidade para conectar-se a diversas fontes e formatos de dados, como bancos de dados SQL, NoSQL, APIs, dados não estruturados, etc.
6. Interoperabilidade: Integração perfeita com outras ferramentas.

Análise abrangente das principais ferramentas de ciência de dados para 2024

Nesta análise, exploraremos ferramentas novas e estabelecidas que se tornaram essenciais para os cientistas de dados no local de trabalho. Essas ferramentas têm vários recursos em comum: são facilmente acessíveis, fáceis de usar e oferecem recursos robustos para análise de dados e aprendizado de máquina.

Ferramentas baseadas em Python para ciência de dados

O Python é amplamente usado para análise de dados, processamento e aprendizado de máquina. Sua simplicidade e a grande comunidade de desenvolvedores fazem dele uma escolha popular.

1. pandas

O pandas facilita a limpeza, a manipulação, a análise e a engenharia de recursos de dados em Python. É a biblioteca mais usada por profissionais de dados para todos os tipos de tarefas. Agora você também pode usá-lo para visualização de dados.

Nossa folha de dicas sobre o pandas pode ajudá-lo a dominar essa ferramenta de ciência de dados.

2. Seaborn

O Seaborn é uma biblioteca avançada de visualização de dados criada com base no Matplotlib. Ele vem com uma variedade de temas padrão bonitos e bem projetados e é particularmente útil ao trabalhar com DataFrames do pandas. Com o Seaborn, você pode criar visualizações claras e expressivas de forma rápida e fácil.

3. Scikit-learn

Scikit-learn é a biblioteca Python ideal para aprendizado de máquina. Essa biblioteca oferece uma interface consistente para algoritmos comuns, incluindo regressão, classificação, agrupamento e redução de dimensionalidade. Ele é otimizado para desempenho e amplamente utilizado por cientistas de dados.

Ferramentas de ciência de dados de código aberto

Os projetos de código aberto têm sido fundamentais para o avanço do campo da ciência de dados. Eles oferecem uma grande variedade de ferramentas e recursos que podem ajudar os cientistas de dados a trabalhar de forma mais eficiente e eficaz.

4. Notebooks Jupyter

O Jupyter Notebooks é um popular aplicativo da Web de código aberto que permite que os cientistas de dados criem documentos compartilháveis combinando código ao vivo, visualizações, equações e explicações de texto. Excelente para análise exploratória, colaboração e geração de relatórios.

5. Pytorch

O Pytorch é uma estrutura de aprendizado de máquina altamente flexível e de código aberto que é amplamente usada para desenvolver modelos de redes neurais. Ele oferece modularidade e um enorme ecossistema de ferramentas para lidar com vários tipos de dados, como texto, áudio, visão e dados tabulares. Com o suporte de GPU e TPU, você pode acelerar o treinamento do modelo em 10 vezes.

Domine o Pytorch com nossa útil folha de dicas

6. MLFlow

O MLFlow é uma plataforma de código aberto da Databricks para gerenciar o ciclo de vida do aprendizado de máquina de ponta a ponta. Ele rastreia experimentos, empacota modelos e implementa na produção, mantendo a reprodutibilidade. Ele também é compatível com LLMs de rastreamento e suporta interface de linha de comando e interface gráfica de usuário. Ele também fornece API para Python, Java, R e Rest.

7. Cara de abraço

O Hugging Face tornou-se uma solução completa para o desenvolvimento de aprendizado de máquina de código aberto. Ele fornece acesso fácil a conjuntos de dados, modelos de última geração e inferência, tornando conveniente treinar, avaliar e implantar seus modelos usando várias ferramentas no ecossistema Hugging Face. Além disso, ele fornece acesso a GPUs de ponta e soluções empresariais. Seja você um estudante, pesquisador ou profissional de aprendizado de máquina, esta é a única plataforma de que você precisa para desenvolver soluções de alto nível para seus projetos.

Ferramentas proprietárias de ciência de dados

Plataformas proprietárias robustas oferecem recursos de escala empresarial, configuração com um clique e facilidade de uso. Eles também oferecem suporte e segurança para seus dados.

8. Tableau

A Tableau é líder em software de business intelligence. Ele permite visualizações de dados interativas e intuitivas e painéis que revelam insights de dados em escala. Com o Tableau, os usuários podem se conectar a uma grande variedade de fontes de dados, limpar e preparar os dados para análise e, em seguida, gerar visualizações avançadas, como tabelas, gráficos e mapas. O software foi projetado para ser fácil de usar, permitindo que usuários não técnicos criem relatórios e painéis com a simplicidade de arrastar e soltar.

9. RapidMiner

O RapidMiner é uma plataforma de análise avançada de ponta a ponta para a criação de pipelines de dados e aprendizado de máquina que oferece um designer de fluxo de trabalho visual para simplificar o processo. Desde a preparação dos dados até a implantação do modelo, o RapidMiner fornece todas as ferramentas necessárias para gerenciar cada etapa do fluxo de trabalho de ML. O designer visual de fluxo de trabalho no núcleo do RapidMiner permite que os usuários criem pipelines com facilidade, sem a necessidade de escrever código.

Ferramentas de IA

No último ano, as ferramentas de IA se tornaram essenciais para a análise de dados. Eles são usados para geração de código, validação, compreensão de resultados, geração de relatórios e muito mais.

10. ChatGPT

O ChatGPT é uma ferramenta com tecnologia de IA que pode ajudá-lo em várias tarefas de ciência de dados. Ele oferece a capacidade de gerar código Python e executá-lo, e também pode gerar relatórios de análise completos. Mas isso não é tudo. O ChatGPT vem equipado com uma variedade de plug-ins que podem ser muito úteis para pesquisa, experimentação, matemática, estatística, automação e revisão de documentos. Alguns dos recursos mais notáveis incluem o DALLE-3 (geração de imagens), o navegador com o Bing e o ChatGPT Vision (reconhecimento de imagens).

Você pode consultar um Guia de uso do ChatGPT para projetos de ciência de dados para saber como usar o ChatGPT e criar projetos de ciência de dados de ponta a ponta.

Projetos e recursos práticos

Está procurando maneiras de aplicar essas ferramentas de dados a conjuntos de dados reais? O DataCamp tem tudo o que você precisa. Eles oferecem projetos guiados e não guiados que podem ser carregados em um notebook com tecnologia de IA chamado DataLab, permitindo que você comece a trabalhar em um projeto imediatamente. A lista de projetos do DataCamp é extensa e abrange uma variedade de tópicos, incluindo processamento de dados, aprendizado de máquina, engenharia de dados, MLOps, LLMs, PNL e muito mais.

Aqui estão os links para mais projetos que o ajudarão a aplicar ferramentas de ponta ao seu conjunto de dados:

• 7 projetos empolgantes de IA para alunos iniciantes, intermediários e avançados
• 5 projetos criados com modelos generativos e ferramentas de código aberto
• Mais de 60 projetos Python para todos os níveis de conhecimento
• 6 projetos do Tableau para ajudar a desenvolver suas habilidades
• 10 projetos de SQL prontos para o portfólio para todos os níveis
• 20 projetos de análise de dados para todos os níveis
• 25 projetos de aprendizado de máquina para todos os níveis

Conclusão

Desenvolvimentos empolgantes estão acontecendo no reino dinâmico da ciência de dados, onde a inovação é a norma. Esta publicação do blog apresentou uma visão geral abrangente das 10 principais ferramentas de ciência de dados que estão ganhando popularidade e que provavelmente terão maior adoção em 2024.

As bibliotecas baseadas em Python, como Pandas, Seaborn e Scikit-learn, oferecem recursos robustos para preparação, análise, visualização e modelagem de dados. Plataformas de código aberto como MLflow, Pytorch e Hugging Face aceleram a experimentação, o desenvolvimento e a implantação. Soluções proprietárias como o Tableau e o RapidMiner permitem o business intelligence em escala empresarial e o gerenciamento completo do ciclo de vida do aprendizado de máquina. E os novos assistentes de IA, como o ChatGPT, geram códigos e insights, aumentando a produtividade.

Se você deseja se tornar um cientista de dados proficiente e adquirir experiência no uso dessas ferramentas, inscreva-se em um curso de carreira de cientista de dados com Python. Este programa o equipará com as habilidades essenciais necessárias para se destacar como cientista de dados, desde a manipulação de dados até o aprendizado de máquina.