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Essas ferramentas de análise de dados poderão te ajudar a descobrir insights que possam estar ocultos em meio a uma gama de dados.

Com o avanço da tecnologia, cada vez mais se faz necessário que as organizações voltaem seus olhares para obter ferramentas projetadas para organizar, categorizar e inferir conclusões estatísticas de várias fontes de dados.

Sabemos que, dentre tantas opções, é importante fazer uma escolha para encontrar um aplicativo correto e usar seus recursos com eficácia para que possa levar a uma transformação radical.

1 – Trifacta Wrangler

Este aplicativo fora projetado para ajudar os analistas de dados a limpar e preparar dados confusos de diversas fontes. Depois que os conjuntos de dados são importados para o Trifacta Wrangler, o aplicativo irá organizar e estruturar os dados automaticamente. Algoritmos de aprendizado de máquina ajudam a preparar dados para análises mais detalhadas, sugerindo transformações e agregações comuns.

O Trifacta Wrangler pode importar dados do Microsoft Excel, arquivos JSON e arquivos CSV brutos. A ferramenta também faz o perfil dos dados para indicar a porcentagem de linhas com valores ausentes, incompatíveis ou inconsistentes e categoriza visualmente os dados por tipo, como a data ou hora, a string ou o endereço IP associado a cada ponto de dados. O Trifacta Wrangler está limitado a 100 MB de dados e está disponível para download em dispositivos Windows e MacOS.

https://www.trifacta.com/products/wrangler

2- DataMelt

Também conhecida como DMelt, é uma plataforma computacional para análise estatística de Big Data e visualização científica. O programa é usado com mais frequência em ciências naturais, engenharia e modelagem e análise de mercados financeiros. A plataforma suporta muitas linguagens de programação, incluindo Python, BeanShell, Groovy, Ruby, Java e outras.

As organizações podem acessar vastas bibliotecas por meio de scripts dinâmicos, incluindo mais de 40 mil classes Java para computação e visualização e 500 módulos Python. Recursos mais avançados exigem uma licença de desenvolvedor ou comercial, mas a edição gratuita da DataMelt inclui muitos dos principais recursos necessários para explorar, analisar e visualizar dados.

Roda em dispositivos Windows, Linux, macOS e Android.

http://jwork.org/dmelt/

Confira também nossos artigos sobre BIG DATA

3-Tableau Public

Este é um aplicativo de análise e visualização de dados que permite aos usuários publicar dados interativos na web. A versão gratuita do Tableau é limitada a 1 GB de armazenamento de dados e 1 milhão de linhas de dados. A simplicidade e a intuição do Tableau Public tornaram-no uma das ferramentas de análise de dados mais populares.

O Tableau Public pode extrair dados do Planilhas Google, do Microsoft Excel, arquivos CSV, arquivos JSON, arquivos estatísticos, arquivos espaciais, conectores de dados da Web e OData. Os usuários podem gerar gráficos interativos, gráficos e mapas para serem compartilhados em mídias sociais ou incorporados em sites para disponibilidade pública. O Tableau Public está disponível para download no Windows e no macOS.

https://public.tableau.com/pt-br/s/download

4- R

R é uma linguagem de programação amplamente utilizada para pesquisa em metodologia estatística. As organizações também podem aproveitar um conjunto integrado de software para manipulação de dados, cálculo e exibição gráfica. As principais características estatísticas incluem modelagem linear e não linear, testes estatísticos clássicos, análise de séries temporais, classificação e agrupamento.

R roda no Unix, Windows e macOS.

https://www.r-project.org/

5- Orange

Esta é a ferramenta de análise e visualização de dados de código aberto desenvolvida na Universidade de Ljubljana, na Eslovênia. Os usuários podem extrair dados via programação visual ou scripts Python em uma janela de terminal, explorar estatísticas, box plots ou scatter plots e aprofundar seus dados com árvores de decisão, agrupamento hierárquico, heatmaps e projeções lineares.

A interface gráfica do usuário da Orange permite que os usuários se concentrem na análise exploratória de dados, em vez de codificação. A ferramenta também possui componentes para Machine Learning e complementos que estendem a funcionalidade de mineração de dados de fontes externas para execução de processamento de linguagem natural, mineração de texto, bioinformática, análise de rede e mineração de regras de associação.

A Orange suporta Windows, macOS e Linux.

https://orange.biolab.si

6- OpenRefine

O OpenRefine, antigo Google Refine, ajuda as organizações a lidar com dados confusos. O Google deixou de apoiar o projeto em 2012, mas o aplicativo ainda está disponível e é atualizado regularmente por voluntários. Ele pode executar várias tarefas em dados, incluindo limpeza, transformação e formatação de dados para torná-los mais adequados para análise e exploração. A ferramenta também permite que os usuários recuperem dados de serviços da Web externos para reconciliar e correlacionar dados de várias origens.

O OpenRefine não é a melhor ferramenta para grandes bancos de dados, mas continua sendo uma opção importante e bem vista por muitas organizações, devido à quantidade significativa de tempo que os analistas gastam na limpeza de dados para modelagem preditiva.

Está disponível para download no Windows, macOS e Linux.

http://openrefine.org/

7- KNIME Analytics Platform

A Plataforma KNIME Analytics foi projetada para ajudar as organizações a manipular, analisar e modelar dados por meio de programação visual. O software inclui mais de mil módulos, centenas de exemplos prontos para uso e uma variedade de ferramentas integradas para ajudar os usuários a descobrir possíveis insights ocultos em seus dados e prever futuros com o auxílio do aprendizado de máquina.

Em vez de escrever código, o KNIME permite que as organizações arrastem e soltem os pontos de conexão entre as atividades. A ferramenta de análise de dados também oferece suporte à combinação de dados entre arquivos de texto simples, bancos de dados, documentos, imagens, redes e dados baseados no Hadoop em um único fluxo de trabalho visual. A KNIME Analytics Platform é de código aberto e atualizada com novos lançamentos em uma base semestral.

Está disponível para dispositivos Windows, macOS e Linux.

https://www.knime.com/knime-analytics-platform

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Resolvemos fazer essa lista para te lembrar que é imprescindível estar atualizado a respeito do que acontece no mercado de forma geral, sobretudo, ficar por dentro das pesquisas que estão sendo desenvolvidas no setor.

De uns anos para cá o entusiasmo público pela ciência de dados aumentou. Atualmente é considerado um tópico comum nas notícias, nas questões governamentais e em nossos feeds de mídia social.

A proficiência em dados está se transformando em uma habilidade excepcionalmente exigida em cada setor e os consumidores inserem dados em enormes estruturas de inteligência de negócios constantemente.

1. “Manual de ciência de dados: conselhos e idéias de 25 cientistas surpreendentes de dados” de Carl Shan, William Chen, Henry Wang e Max Song:

O “The Data Science Handbook” entrevista os principais cientistas de dados, desde o anterior diretor de dados dos EUA a agrupar líderes de organizações proeminentes e cientistas de dados em ascensão que fazem seus próprios projetos, a fim de oferecer uma visão única dos negócios.

A entrevista guiará os recém-chegados nos negócios, oferecendo conselhos sobre a vida de dados, erros de aprendizado, dicas de progressão na carreira e técnicas para prevalecer no campo da ciência de dados. O livro não se aprofunda nas partes técnicas do assunto ou tenta ser um guia abrangente. Ou talvez ofereça uma grande quantidade de conselhos e conhecimentos práticos.

2. “A Arte da Ciência de Dados”, de Roger D. Peng e Elizabeth Matsui:

“The Art of Data Science” faz uma imersão no ato de explorar e realizar descobertas em qualquer tipo de dados disponíveis.

Os autores têm envolvimento com a supervisão de projetos de dados. Eles falam sobre suas próprias experiências sobre o que produzirá resultados bem-sucedidos com segurança e quais armadilhas tornam os projetos de dados destinados a falhar.

3. Introdução ao aprendizado de máquina com Python: um guia para cientistas de dados – por Andreas Muller:

Para iniciantes em Python que esperam aplicar o Python na utilização genuína do Machine Learning, este livro fornecerá tudo o que eles precisam. Este livro centra-se em instruir o Python aos clientes para ajudá-los a criar suas soluções de aprendizado de máquina.

Este livro mostrará os principais algoritmos de aprendizado de máquina e mostrará os conceitos básicos da biblioteca scikit-learn, geralmente famosa em Python. Ele não apenas ensinará Python, além disso, o básico do Machine Learning com o objetivo de você se tornar um cientista de dados qualificado. Você descobrirá como avaliar seu modelo e fornecerá recomendações para se desenvolver como cientista de dados.

4. Curso Intensivo de Python – por Eric Matthes:

Este livro é para iniciantes em Python. Embora o Python seja mais simples de aprender, é difícil de dominar. Este livro é destinado às pessoas que precisam aprender rapidamente Python para entrar na Data Science.

Este livro é separado em duas seções: O segmento inicial mostra o Python através de diferentes conceitos, como condições, loops, dicionários, listas e assim por diante. A segunda parte concentra-se na construção de diferentes projetos utilizando o Python.

Com este livro, você não só aprenderá, mas também descobrirá como resolver problemas com o Python. Você também irá conhecer sobre as diferentes bibliotecas Python utilizadas na análise, visualizações e desenvolvimento de aplicativos da web. Em geral, este livro é perfeito para indivíduos que desejam aprender Python de uma só vez para atualizar seus conhecimentos em situações reais.

5. Estatísticas práticas para cientistas de dados – por Peter Bruce:

Este livro é para aspirantes a cientistas de dados sem experiência em estatística. Ele fornece apenas as idéias importantes para os cientistas de dados.

Além disso, também dá exemplos de estatística utilizando R. Isso permitirá que você pratique os conceitos necessários e aprimore suas habilidades em R. A estrutura deste livro está de acordo com os usos reais da ciência de dados.

6. R for Data Science – de Hadley Wickham e Garrett Grolemund:

Este livro utiliza R para mostrar a ciência de dados. Ele instrui todas as habilidades necessárias para ser um cientista de dados, como limpeza, visualização, disputa de dados e, além disso, apresenta o RStudio. Isso faz com que você se familiarize com pacotes significativos de R, como o verso organizado que é útil na Data Science.

Ele é para pessoas que leram o livro anterior “Programação Prática com R”. Destina-se especificamente às atribuições que um cientista de dados deve atuar em sua prática diária regular.

Ele o ajudará a utilizar os recursos intelectuais por meio dos pacotes de R para organizar e visualizar os dados. Da mesma forma que o livro “Programação Prática com R”, o livro é acessível na Internet.

Resumo:

Enquanto a ciência de dados é um campo enormemente vasto é preciso buscar os recursos corretos para obter proficiência com a largura e a profundeza desse campo. Embora necessitemos de Estatística como a fórmula principal para resolvermos nossos problemas de Ciência de Dados, as diferentes linguagens e ferramentas de programação são as soluções básicas.

Por fim, conclui-se que, para dominar a Ciência de Dados, é preciso ler os livros acima para adquirir domínio nas duas áreas importantes de Estatísticas e Programação.

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