7 Ferramentas Essenciais Para Cientistas de Dados

7 Ferramentas Essenciais Para Cientistas de Dados

Cientistas de Dados manipulam e geram insights a partir de dados. E para fazer seu trabalho, os Cientistas de Dados aplicam estatística, linguagens de programação, visualização de dados, bancos de dados, etc.

Portanto, quando observamos as habilidades necessárias para um Cientista de Dados em qualquer descrição de vaga de trabalho, entendemos que a ciência de dados está associada principalmente a Python, SQL e R. As habilidades e conhecimentos comuns esperados de um Cientista de Dados incluem: probabilidade, estatística, cálculo, álgebra, programação, visualização de dados, aprendizado de máquina, aprendizado profundo e computação em nuvem. Além disso, espera-se habilidades não técnicas, como visão de negócios, comunicação e curiosidade intelectual.

No entanto, quando você pergunta a Cientistas de Dados experientes, eles podem compartilhar uma visão completamente diferente. A experiência deles diz que o conhecimento dos Cientistas de Dados deve estar além das habilidades mencionadas em uma descrição de vaga de trabalho típica. Essas ferramentas e plataformas tornam um profissional de ciência de dados mais competente para demonstrar uma abordagem holística em seus projetos de ciência de dados.

Vamos entender algumas das ferramentas e plataformas diferentes de Python, SQL, R ou as habilidades normalmente mencionadas em uma descrição de vaga de trabalho, que ajudariam um Cientista de Dados a brilhar ainda mais em sua carreira.

1- Sistema Operacional Linux

Como a ciência de dados também lida com programação, o conhecimento do sistema operacional Linux é essencial para um Cientista de Dados. As ferramentas e o ambiente que um sistema operacional Linux fornece ajudam os Cientistas de Dados a trabalhar com mais eficiência e em um ritmo mais rápido. A usabilidade do Linux é muito boa, sendo compatível com praticamente todos os frameworks e pacotes usados em ciência de dados.

2- Git

Git é o melhor sistema de controle de versão para sistemas de dados. Um sistema de controle de versão é uma ferramenta que salva diferentes versões de arquivos ou controla as alterações feitas nos arquivos. É útil para Cientistas de Dados, pois eles normalmente trabalham em equipe.

3- APIs REST

Uma compreensão das APIs e de seus usos torna você um Cientista de Dados mais competente. Com APIs, os Cientistas de Dados podem acessar dados de serviços remotos ou construí-los para fornecer recursos de ciência de dados através da empresa.

4- Docker e Kubernetes

Como todos sabemos, o docker é um ambiente de contêiner popular, enquanto o Kubernetes é uma plataforma que orquestra contêineres docker ou qualquer outro tipo de contêiner. Ambos são importantes para o modo de ciclo de vida do aprendizado de máquina em relação aos aspectos de desenvolvimento e implantação. Na verdade, torna o fluxo de trabalho muito simples, escalonável e consistente.

Aprender Docker e o Kubernetes ajuda os Cientistas de Dados a acelerar suas iniciativas de ciência de dados, como projeto de infraestrutura, ferramentas, implantação e escalonamento.

5- Apache Airflow

Obter os dados em um formato, quantidade ou qualidade especificados é a parte mais desafiadora para qualquer Cientista de Dados. Airflow, um framework baseado em Python permite que Cientistas e Engenheiros de Dados criem, agendem e monitorem fluxos de trabalho de maneira programática. Também pode ser automatizado. Além disso, você tem logs e recursos de tratamento de erros para corrigir as falhas.

6- Microsoft Excel

Embora o Excel não consiga manipular Big Data, continua sendo uma das principais fontes de dados no dia a dia. Os Cientistas de Dados podem conectar SQL com Excel e usá-los para limpeza e manipulação de dados e informações de pré-processamento com facilidade.

7- Elasticsearch

Muitos Cientistas de Dados hoje usam Elasticsearch em vez de MongoDB ou SQL por seus recursos surpreendentes. Recomenda-se estar familiarizado com o uso dessa tecnologia, pois ela pode ser usada para uma fácil pesquisa de texto quando incorporada à plataforma analítica.

Conclusão

Embora essas ferramentas possam não ser necessárias para todos os cargos, elas são igualmente importantes para o sucesso dos projetos de ciência de dados. A ciência de dados é um vasto espectro que requer tratamento de dados de uma maneira única. Essas ferramentas de ciência de dados atendem a diferentes estágios do ciclo de vida da ciência de dados e permitem que você seja mais proficiente.

Deixe nos comentários qualquer outra ferramenta que você esteja usando em seus projetos de Ciência de Dados.

David Matos

Referências:

7 Essential Tools for a Competent Data Scientist

Cientista se Dados – Por Onde Começar em 8 Passos

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