Neste artigo vamos compartilhar 7 ferramentas essenciais para Data Science para ajudar as pessoas que estão no início de sua carreira, ou buscando entender um pouco mais sobre a área.

Sabemos que a lista é muito maior, e vamos aos poucos trazendo novos conteúdos abordando novidades, assim como ferramentas muito importantes e que não foram apresentadas neste post.

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Como vocês podem ver na imagem abaixo, falaremos de ferramentas relacionadas a habilidades técnicas, comunicação efetiva e experiência direta na área onde Data Science será aplicado.

 

 

Fizemos isto para conectar as ferramentas com os pilares do nosso blog, assim como as habilidades essenciais que todo cientista de dados deve possuir conforme apresentadas pela equipe da Gartner em um webinar incrível.

 

 

São elas:

Habilidades técnicas relacionadas à linguagem de programação

• Jupyter Notebook
• Biblioteca Pandas

Comunicação Efetiva

• Power BI
• Livro Storytelling com Dados

Experiência direta na função

• Mckinsey
• Harvard Business Review
• Gartner

Ferramentas para habilidades técnicas como programação

As duas primeiras ferramentas são relacionadas ao conjunto de ferramentas para habilidades técnicas, e envolve a linguagem Python para programação.

Desta forma citamos o Jupyter Notebook e a Biblioteca Pandas, que são duas ferramentas muito importante dentre tantas outras envolvendo esta linguagem de programação.

Jupyter Notebook

O Jupyter Notebook é uma poderosa ferramenta para desenvolvimento de modelos utilizando a linguagem Python e por este motivo entra em nossa lista de ferramentas essenciais Data Science.

 

Jupyter Notebook e suas possibilidades
Disponível em: https://jupyter.org/

Seu principal benefício é facilitar a colaboração entre cientistas de dados e suas equipes durante o desenvolvimento do modelo.

 

Alguns exemplos de aplicação do Jupyter Notebook
Disponível em: https://jupyter.org/

Outro ponto positivo do Jupyter Notebook é seu acesso diretamente pelo navegador sem a necessidade de instalação de aplicativos, que auxilia usuários que não trabalham com um determinado sistema operacional, e ainda traz mobilidade para acessar de vários dispositivos diferentes.

 

Jupyter Notebook sendo acessado diretamente no navegador
Disponível em: https://jupyter.org/try-jupyter/retro/notebooks/?path=notebooks/Intro.ipynb

Biblioteca Pandas

A biblioteca Pandas faz parte do pacote essencial de ferramentas que toda pessoa que pretende trabalhar com Data Science utilizando a linguagem Python deve
conhecer.

 

Biblioteca Pandas
Disponível em: https://pandas.pydata.org/

Um de seus grandes benefícios é oferecer ótimas funções para trabalhar com manipulação e limpeza de bancos de dados complexos, principalmente aqueles em formato CSV além de ser uma poderosa ferramenta para algoritmos de machine learning e excelente aliada para quem planeja criar visualizações efetivas de dados.

 

Exemplos de aplicação da Biblioteca Pandas
Disponível em: https://pandas.pydata.org/

Comunicação efetiva e Visualização de Dados

Neste item falaremos sobre duas ferramentas essenciais para comunicação efetiva e visualização de dados, assim focaremos no Power BI e no livro Storytelling com Dados.

Power BI

O Power BI é uma poderosa ferramenta para compartilhar resultados e obter insights a partir de dashboards desenvolvidos para os mais variados objetivos.

Um de seus principais benefícios é facilitar a conexão de diferentes bases de dados para obter insights de forma simples e colaborativa.

 

Aplicações do Power BI
Disponível em: https://powerbi.microsoft.com/pt-br/

Mas não se engane, há uma diferença muito grande em criar um dashboard e tirar insights dele, e para isso recomendamos um estudo maior em tópicos de visualização de dados e data storytelling, para que você possa utilizar o Power BI com ainda mais assertividade.

Livro Storytelling com Dados

Pelo motivo apresentado acima, gostaria de destaca um livro e não uma ferramenta diretamente falando para que você possa aprofundar seus conhecimentos no quesito data storytelling e visualização de dados.

Trata-se do livro Storytelling com Dados da autora Core Nussbaumer, que compartilha vários insights sobre como criar visualizações poderosas de dados independentemente da ferramenta utilizada.

 

Livro Storytelling com dados
Disponível em: https://www.storytellingwithdata.com/books

Experiência direta na função

Este tópico se refere a área em que se aplica os conhecimentos de Data Science, independentemente da indústria em que você atua, sendo fundamental conhecer um pouco mais sobre ela e suas principais tendências.

Como o Blog Venda Mais com Dados trabalha com insights na área de negócios, sugerimos os aplicativos mobile, ou então acesso aos portais da Mckinsey, Harvard Business Review (HBR) e Gartner, onde vocês poderão acessar, inúmeros artigos, conhecer opinião de especialistas e participar de eventos e webinars.

Conclusão

Existem muitas outras ferramentas essenciais para Data Science, e que vocês cientistas de dados podem nos ajudar a conhecer muitas outras.

Aproveitando, deixo aqui o convite para interagir conosco no chat e nos comentários! Qual ferramenta você considera essencial, e que não está representada aqui no post?

Sua participação é de extrema importância e nos ajudará a continuar desenvolvimento de conteúdos que ajudem as pessoas a desenvolverem seus conhecimentos e Data Science e aplicá-los em diversas áreas de negócios.