Conheça as melhores ferramentas de ciência de dados

A versatilidade no uso de ferramentas de ciência de dados faz toda a diferença para quem deseja seguir carreira nessa área. Afinal, a dinâmica dessa profissão exige um conhecimento plural — seja na abordagem de problemas, na resolução deles ou mesmo na aplicação prática dos conhecimentos de um cientista de dados.

Assim, ter uma mentalidade flexível e a capacidade de se adaptar a novas tecnologias é um diferencial e tanto. Por isso, vamos te mostrar a importância em conhecer a fundo assuntos como banco de dados, código aberto, Big Data, Inteligência Artificial e o desenvolvimento de soluções por meio de ferramentas específicas. Confira!

A ciência de dados é um campo profissional que tende a combinar uma série de conhecimentos, como:

• Estatística;

• Matemática;

• Computação;

• Áreas específicas de aplicação de dados.

Isso tudo, com o propósito de extrair informações a partir dos dados coletados e compilados. Mas, para isso, o cientista de dados deve realizar uma série de tarefas com eles para garantir a precisão e assertividade na tomada de decisões.

É o que acontece, por exemplo, quando um e-commerce procura um cientista de dados para analisar o comportamento dos seus clientes e consumidores em potencial a partir dos dados gerados no próprio site do cliente.

Em seguida, a ciência de dados permite uma análise complexa que pode direcionar a recomendação de produtos personalizados a partir da identificação de padrões e tendências entre os hábitos de navegação dessas pessoas.

Como explicamos acima, a ciência de dados é muito versátil, o que exige o uso de uma variedade ampla de ferramentas de ciência de dados para alcançar determinados objetivos.

E para que você comece a entender melhor a amplitude de ações que um cientista de dados pode ter, no dia a dia, resgatamos algumas de suas principais atividades:

• Coleta de informações a partir de um banco de dados, APIs, arquivos CSV ou de dados não estruturados — como é o caso de textos e imagens — para obter uma análise completa do objeto de estudo;

• Limpeza e pré-processamento de dados, pois eles são raramente limpos e prontos para uso. Imagine, aqui, um cientista de dados trabalhando com dados médicos incompletos ou imprecisos. A limpeza é uma parte fundamental para obter a precisão dos resultados;

• Análise exploratória de dados para resumir as características dessas informações e, com isso, entender a estrutura dos dados e identificar padrões, anomalias ou relações interessantes;

• Modelagem e algoritmos por meio da construção de modelos que ajudem a prever ou explicar os fenômenos observados. Isso já é bastante aplicado, por exemplo, na área de serviços — quando uma empresa deseja prever quais clientes podem cancelá-lo e, com isso, a empresa consiga tomar medidas preventivas;

• Comunicação dos resultados de maneira clara e compreensiva e, assim, garantir que os tomadores de decisão possam agir com base nas informações analisadas pelas ferramentas do profissional.

Escolher as ferramentas certas para projetos de ciência de dados pode ser um desafio, especialmente com a quantidade de alternativas no mercado. 

Mas, em comum, as suas escolhas vão te guiar para a otimização do processo de análise, o aumento da eficiência operacional e garantir praticidade na geração de insights.

Daí, o cuidado em selecionar as ferramentas de ciência de dados com base em alguns fatores, como a natureza do projeto, a complexidade dos dados, o orçamento disponível e o nível de habilidade da equipe.

Abaixo, vamos explorar como é o desenvolvimento desse processo, esteja você  lidando com banco de dados, código aberto, Big Data, Inteligência Artificial ou uma mistura disso tudo.

• Ferramentas de visualização de dados

Seu trabalho está focado na visualização de dados? Então, escolha opções que ofereçam uma interface intuitiva e capaz de transformar dados complexos em insights visuais compreensíveis.

Já existem soluções que têm grande capacidade de criar gráficos interativos e dashboards dinâmicos, além de permitir alto grau de personalização para atender às necessidades de cada projeto.

Vale a pena analisar também, os produtos que oferecem facilidade de integração com outras fontes de dados, como o banco de dados SQL ou mesmo com plataformas de Big Data.

• Ferramentas de manipulação de dados

Um cientista de dados lida bastante com dados — em grandes volumes — para operações mais complexas. É aí que bibliotecas como Pandas ou a linguagem de programação Python (e outras soluções de código aberto) fazem a diferença na criação de produtos.

Lembre-se, apenas, de que as suas escolhas devem considerar a capacidade de integração com outras ferramentas e plataformas, como alertamos acima, porque isso ajuda a agregar mais conveniência e facilidades ao seu trabalho em ciência de dados.

• Ferramentas de modelagem de dados

A escolha de uma ferramenta para a modelagem de dados depende do tipo de análise e dos algoritmos necessários para a sua realização.

Nesse sentido, nós sempre recomendamos o uso de bibliotecas como Scikit-learn, que são renomadas por suas capacidades de aprendizado de máquina — o que oferece uma variedade maior de algoritmos supervisionados e não supervisionados para serem trabalhados.

Fique de olho, também, em tendências do setor de ciência de dados, como o treinamento de redes neurais complexas e avalie as soluções que promovam escalabilidade e eficiência na construção de modelos de aprendizado de máquina em grandes conjuntos de dados.

• Ferramentas de Big Data 

Por fim, trabalhe você com Inteligência Artificial ou com aprendizado de máquina, o auxílio de ferramentas de Big Data é fundamental para lidar com a quantidade crescente de dados.

Nesse sentido, busque por tecnologias que ofereçam infraestrutura escalável para o armazenamento e processamento de grandes volumes de dados. Em paralelo, vale observar cuidadosamente as ferramentas que possuam alta capacidade de processar dados com flexibilidade para integrar com outras ferramentas de análise.

Além disso, plataformas baseadas em cloud oferecem soluções de Big Data escaláveis e gerenciadas, permitindo que o especialista lide com dados massivos de forma mais eficiente e econômica.

A importância de um curso de ciência de dados deve ter ficado evidente, após aprender sobre os modelos de trabalho de um cientista de dados, certo?

Mas é importante destacar que, nos dias atuais, o dinamismo da nossa capacidade de aprendizagem não precisa ser limitada à formação acadêmica convencional.

E por mais que a ciência de dados seja configurada por áreas multidisciplinares de estatística, matemática, programação e conhecimento específico do domínio, um curso bem estruturado pode unir esses elementos e garantir a especialização necessária para que tenhamos cientistas de dados realmente preparados para o mercado.

A melhor parte disso tudo é que os futuros profissionais do setor nem precisam ficar anos e mais anos buscando uma especialização tão ampla para isso. Bootcamps de programação, por exemplo, são realmente dedicados no desenvolvimento de perfis alinhados com as tendências e os rumos da tecnologia.

Como é o caso dos cursos da TripleTen. Já ouviu falar? Seja na ciência de dados ou mesmo para formar analistas de dados, os nossos bootcamps podem te levar do zero ao preparo para o mercado de trabalho em menos de um ano!

E isso está longe de ser uma pegadinha, é a mais absoluta verdade, e podemos provar!

Bootcamps são programas intensivos e imersivos de conhecimento em que o foco principal está no ensino de habilidades específicas em um curto período de tempo. 

Ou seja: algo que tem tudo a ver com o que citamos, acima, sobre os cursos da TripleTen.

Inclusive, o bootcamp já é uma realidade consolidada no mundo inteiro. Especialmente, em áreas que estão em alta no mercado de trabalho, e que exige uma reciclagem contínua de profissionais e de conhecimentos para o setor, como é o caso da ciência de dados e de outras áreas relacionadas à tecnologia. 

Mas como funciona um bootcamp? Basicamente, ele conta com uma abordagem prática e imersiva, focada em preparar os participantes para o mercado de trabalho. Dessa maneira, os conhecimentos são compartilhados por meio de exercícios práticos e muito bem alinhados com a realidade do setor. Isso ajuda a acelerar o aprendizado, mas também direciona o foco dos alunos para questões que constroem perfis muito bem preparados para lidar com a prática do setor.

Esse é um dos maiores orgulhos, aqui na TripleTen, que já formou mais de 5 mil alunos ao redor do mundo — e você pode fazer parte desta lista em constante crescimento.

Quer aprender a usar as melhores ferramentas de ciência de dados e de código aberto para se tornar um profissional de destaque? Então, venha para o curso de cientista de dados da TripleTen Brasil!

Essa é uma jornada abrangente e prática projetada e que, em menos de um ano, vai te capacitar com as habilidades necessárias para se destacar no campo. Para isso, contamos com um programa intensivo que cobre tópicos essenciais, desde a manipulação e visualização de dados até a construção e avaliação de modelos de aprendizado de máquina. 

Isso tudo, com uma abordagem prática e orientada por projetos, o que deixa os nossos alunos com a oportunidade de trabalhar com dados e resolver problemas do mundo real, preparando-os para desafios profissionais.

Além disso, ao longo do curso, você terá a orientação de instrutores experientes e também terá acesso a uma variedade de recursos educacionais, incluindo exercícios interativos e projetos práticos. 

Sem falar que a TripleTen oferece suporte contínuo, com feedback personalizado de mentores e oportunidades de networking com profissionais — além de uma mentoria que vai te preparar, de verdade, para alcançar as suas primeiras oportunidades profissionais.

Quer saber mais sobre essa oportunidade de crescimento profissional? Então, fique por dentro de todo o programa do curso cientista de dados da TripleTen e aproveite as condições especiais de matrícula em nosso site!