As 10 melhores ferramentas de ciência de dados para usar em 2026

O mundo da ciência de dados está crescendo rápido, e tem várias ferramentas disponíveis para ajudar os cientistas de dados no trabalho deles. Neste post, vamos falar sobre as 10 principais ferramentas de ciência de dados que você pode usar em 2026. Essas ferramentas vão te ajudar a coletar, limpar, processar, analisar, visualizar e modelar dados. Além disso, algumas ferramentas também oferecem ecossistemas de machine learning para rastreamento, desenvolvimento, implantação e monitoramento de modelos.

O papel das ferramentas de ciência de dados

As ferramentas de ciência de dados são essenciais para ajudar cientistas e analistas de dados a extrair insights valiosos dos dados. Essas ferramentas são úteis para limpar, mexer, visualizar e modelar dados.

Com o surgimento do chatGPT, cada vez mais ferramentas estão se integrando aos modelos GPT-3.5 e GPT-4. A integração de ferramentas com suporte de IA torna ainda mais fácil para os cientistas de dados analisarem dados e criarem modelos.

Por exemplo, recursos de IA generativa (PandasAI) chegaram a ferramentas mais simples, como pandas, permitindo que os usuários obtenham resultados escrevendo comandos em linguagem natural. Mas essas novas ferramentas ainda não são muito usadas pelos profissionais de dados.

Além disso, as ferramentas de ciência de dados não se limitam a realizar apenas uma função. Eles oferecem recursos extras pra fazer tarefas avançadas e, em alguns casos, trazem ciência de dados pro ecossistema. Por exemplo, o MLFlow é usado principalmente para rastreamento de modelos. Mas também dá pra usar pra registrar modelos, fazer implantação e inferência.

Critérios para escolher ferramentas de ciência de dados

A lista das 10 melhores ferramentas é baseada nas seguintes características principais:

1. Popularidade e adoção: Ferramentas com muitas pessoas usando e apoio da comunidade têm mais recursos e documentação. Ferramentas populares de código aberto são sempre melhorando.
2. Fácil de usar: Fluxos de trabalho intuitivos, sem precisar de muita programação, permitem prototipagem e análise mais rápidas.
3. Escalabilidade: A capacidade de lidar com conjuntos de dados grandes e complexos.
4. Recursos completos: Ferramentas que dão suporte a várias tarefas, como preparação de dados, visualização, modelagem, implantação e inferência.
5. Conectividade de dados: Flexibilidade para se conectar a várias fontes e formatos de dados, como bancos de dados SQL, nosql, APIs, dados não estruturados, etc.
6. Interoperabilidade: Integração perfeita com outras ferramentas.

Análise completa das principais ferramentas de ciência de dados para 2026

Nesta análise, vamos explorar ferramentas novas e já conhecidas que se tornaram essenciais para os cientistas de dados no trabalho. Essas ferramentas têm várias coisas em comum: são fáceis de usar, intuitivas e oferecem recursos robustos para análise de dados e machine learning.

Ferramentas baseadas em Python para ciência de dados

Python é muito usado pra análise de dados, processamento e machine learning. Sua simplicidade e grande comunidade de desenvolvedores fazem dele uma escolha popular.

1. pandas

O pandas facilita a limpeza, manipulação, análise e engenharia de recursos de dados no Python. É a biblioteca mais usada por profissionais de dados para todo tipo de tarefa. Agora você também pode usá-lo para visualização de dados.

Nossa folha de dicas sobre pandas pode te ajudar a dominar essa ferramenta de ciência de dados.

2. Seaborn

Seaborn é uma biblioteca poderosa de visualização de dados que foi criada com base no Matplotlib. Ele vem com vários temas padrão bonitos e bem projetados e é super útil quando você está trabalhando com DataFrame do pandas. Com o Seaborn, você pode criar visualizações claras e expressivas de forma rápida e fácil.

3. Scikit-learn

O Scikit-learn é a biblioteca Python ideal para machine learning. Essa biblioteca oferece uma interface consistente para algoritmos comuns, incluindo regressão, classificação, agrupamento e redução de dimensionalidade. É otimizado para desempenho e muito usado por cientistas de dados.

Ferramentas de ciência de dados de código aberto

Os projetos de código aberto têm sido essenciais para o avanço da ciência de dados. Eles oferecem várias ferramentas e recursos que podem ajudar os cientistas de dados a trabalhar de forma mais eficiente e eficaz.

4. Cadernos Jupyter

O Jupyter Notebooks é um aplicativo web de código aberto bem popular que permite que cientistas de dados criem documentos compartilháveis combinando código ao vivo, visualizações, equações e explicações em texto. Ótimo para análises exploratórias, colaboração e relatórios.

5. Pytorch

O Pytorch é uma estrutura de machine learning super flexível e de código aberto, muito usada pra 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 suporte para GPU e TPU, você pode acelerar o treinamento do seu modelo em 10 vezes.

Domine o Pytorch com a nossa prática folha de dicas

6. MLFlow

O MLFlow é uma plataforma de código aberto da Databricks para gerenciar o ciclo de vida completo do machine learning. Ele programa experimentos, modelos de pacotes e implantação em produção, mantendo a reprodutibilidade. Também é compatível com LLMs de programa e suporta tanto a interface de linha de comando quanto a interface gráfica do usuário. Ele também oferece API para Python, Java, R e Rest.

7. Hugging Face

O Hugging Face virou uma solução completa para o desenvolvimento de machine learning de código aberto. Ele dá acesso fácil a conjuntos de dados, modelos modernos e inferência, facilitando o treinamento, a avaliação e a implantação dos seus modelos usando várias ferramentas do ecossistema Hugging Face. Além disso, dá acesso a GPUs de ponta e soluções empresariais. Se você é estudante, pesquisador ou profissional de machine learning, essa é a única plataforma que você precisa para criar soluções de primeira para seus projetos.

Ferramentas de ciência de dados exclusivas

Plataformas próprias e robustas oferecem recursos de nível 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 inteligência empresarial. Ele permite visualizações de dados interativas e intuitivas, além de painéis que revelam insights a partir de dados em grande escala. Com o Tableau, os usuários podem se conectar a várias fontes de dados, limpar e preparar os dados para análise e, em seguida, criar visualizações incríveis, como tabelas, gráficos e mapas. O software foi feito pra ser fácil de usar, permitindo que pessoas sem conhecimentos técnicos criem relatórios e painéis com a simplicidade do recurso arrastar e soltar.

9. RapidMiner

O RapidMiner é uma plataforma de análise avançada completa para criar pipelines de machine learning e pipelines de dados, que oferece um designer de fluxo de trabalho visual para simplificar o processo. Da preparação dos dados à implantação do modelo, o RapidMiner oferece todas as ferramentas necessárias para gerenciar cada etapa do fluxo de trabalho de ML. O designer visual de fluxo de trabalho no centro do RapidMiner permite que os usuários criem pipelines com facilidade, sem precisar 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 inteligência artificial que pode te ajudar em várias tarefas de ciência de dados. Ele permite gerar código Python e executá-lo, além de poder criar relatórios de análise completos. Mas isso não é tudo. O chatGPT vem com vários plug-ins que podem ser super úteis pra pesquisa, experimentação, matemática, estatística, automação e revisão de documentos. Algumas das funcionalidades mais legais são o DALLE-3 (geração de imagens), o navegador com o Bing e o chatGPT Vision (reconhecimento de imagens).

Você pode conferir o Guia de uso do chatGPT para projetos de ciência de dados pra aprender como usar o chatGPT e criar projetos completos de ciência de dados.

Projetos práticos e recursos

Quer saber como usar essas ferramentas de dados em conjuntos de dados reais? DataCamp tem tudo o que você precisa. Eles oferecem projetos guiados e não guiados que podem ser carregados em um notebook com inteligência artificial chamado DataLab, permitindo que você comece a trabalhar em um projeto imediatamente. A lista de projetos do DataCamp é bem grande e abrange vários assuntos, como processamento de dados, machine learning, engenharia de dados, MLOps, LLMs, NLP e muito mais.

Aqui estão os links para mais projetos que vão te ajudar a usar ferramentas de ponta no seu conjunto de dados:

• 7 projetos de IA bem legais para quem tá começando, já tem um pouco de experiência e quer ir além
• 5 projetos criados com modelos generativos e ferramentas de código aberto
• Mais de 60 projetos Python para todos os níveis de especialização
• 6 projetos do Tableau para ajudar a desenvolver suas habilidades
• 10 projetos SQL prontos para o portfólio para todos os níveis
• 20 projetos de análise de dados para todos os níveis
• 25 projetos de machine learning para todos os níveis

Conclusão

Coisas legais estão rolando no mundo da ciência de dados, onde inovar é o normal. Esta postagem do blog trouxe uma visão geral completa das 10 principais ferramentas de ciência de dados que estão ficando mais populares e provavelmente serão mais usadas em 2026.

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 Tableau e RapidMiner permitem inteligência empresarial em escala corporativa e gerenciamento completo do ciclo de vida do machine learning. E novos assistentes de IA, como o chatGPT, criam códigos e insights, aumentando a produtividade.

Se você quer ser um cientista de dados craque e aprender a usar essas ferramentas, inscreva-se no programa de Cientista de Dados com Python. Esse programa vai te dar as habilidades essenciais necessárias para se destacar como cientista de dados, desde a manipulação de dados até o machine learning.