Que tecnologia devo aprender?

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Saber por onde começar pode ser um desafio, mas estamos aqui para ajudar. Continue lendo para saber mais sobre por onde começar sua jornada de ciência e análise de dados.

Linguagens de ciência de dados e análise

Se você é novo em ciência de dados e análise, ou sua organização é, precisará escolher um idioma para analisar seus dados e uma maneira ponderada de tomar essa decisão. Leia nossa postagem no blog e tutorial para aprender como escolher entre os dois idiomas mais populares para ciência de dados – Python e R – ou continue lendo para um breve resumo.

Pitão

Python é uma das linguagens de programação mais populares do mundo. Está pronto para produção, o que significa que tem a capacidade de ser uma ferramenta única que se integra a todas as partes do seu fluxo de trabalho. Portanto, se você deseja criar um aplicativo da Web ou um modelo de aprendizado de máquina, o Python pode levá-lo até lá!

  • Linguagem de programação de uso geral (pode ser usada para fazer qualquer coisa)
  • Amplamente considerada uma das linguagens de programação acessíveis para ler e aprender
  • O idioma de escolha para aprendizado de máquina de ponta e aplicações de IA
  • Comumente usado para colocar modelos “em produção”
  • Possui alta facilidade de implantação e reprodutibilidade

R

O R tem sido usado principalmente em estudos e pesquisas, mas nos últimos anos, o uso da empresa expandiu-se rapidamente. Criado especificamente para trabalhar com dados, o R fornece uma interface intuitiva para os métodos estatísticos mais avançados disponíveis atualmente.

  • Construído especificamente para análise e visualização de dados
  • Tradicionalmente usado por estatísticos e pesquisadores acadêmicos
  • O idioma de escolha para estatísticas de ponta
  • Uma vasta coleção de pacotes contribuídos pela comunidade
  • Prototipagem rápida de aplicativos e painéis controlados por dados
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SQL

Muitos dos dados brutos do mundo residem em coleções organizadas de tabelas chamadas bancos de dados relacionais. Analistas de dados e cientistas de dados devem saber como organizar e extrair dados desses bancos de dados usando SQL.

  • Útil para qualquer organização que armazena informações em bancos de dados
  • Uma das habilidades mais procuradas nos negócios
  • Usado para acessar, consultar e extrair dados estruturados que foram organizados em um repositório formatado, por exemplo, um banco de dados
  • Seu escopo inclui consulta de dados, manipulação de dados, definição de dados e controle de acesso a dados

Bases de dados

Os cientistas, analistas e engenheiros de dados devem interagir constantemente com os bancos de dados, que podem armazenar uma grande quantidade de informações em tabelas sem diminuir o desempenho. Você pode usar o SQL para consultar dados de bancos de dados e modelar diferentes fenômenos em seus dados e os relacionamentos entre eles. Descubra as diferenças entre os bancos de dados mais populares em nossa postagem no blog ou continue lendo para obter um resumo.

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Microsoft SQL Server

  • Sistema de gerenciamento de banco de dados relacional comercial (RDBMS), construído e mantido pela Microsoft
  • Disponível nos sistemas operacionais Windows e Linux

PostgreSQL

  • RDBMS livre e de código aberto, mantido pelo PostgreSQL Global Development Group e sua comunidade
  • Apropriado para iniciantes

Banco de Dados Oracle

  • O RDBMS mais popular, usado por 97% das empresas da Fortune 100
  • Requer conhecimento de PL / SQL, uma extensão do SQL, para acessar e consultar dados

Planilhas

As planilhas são usadas em todo o mundo dos negócios para transformar montanhas de dados brutos em insights claros, organizando, analisando e armazenando dados em tabelas. O Microsoft Excel e o Google Sheets são os softwares de planilha mais populares, com uma estrutura flexível que permite a inserção de dados nas células de uma tabela.

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Planilhas Google

  • Grátis para usuários
  • Permite a colaboração entre usuários via compartilhamento e permissões de links
  • A análise estatística e a visualização devem ser feitas manualmente

Microsoft Excel

  • Requer uma licença paga
  • Não é tão favorável quanto o Planilhas Google para colaboração
  • Contém funções internas para análise e visualização estatística

As ferramentas de Business Intelligence (BI) tornam a descoberta de dados acessível para todos os níveis de habilidade – não apenas para profissionais avançados de análise. Eles são uma das maneiras mais simples de trabalhar com dados, fornecendo as ferramentas para coletar dados em um só lugar, obter informações sobre o que moverá a agulha, prever resultados e muito mais.

Quadro

O Tableau é um software de visualização de dados que é como um Microsoft Excel sobrecarregado. Sua funcionalidade fácil de arrastar e soltar facilita o acesso, a análise e a criação de visualizações de dados de alto impacto.

  • Um software de inteligência de negócios (BI) e análise amplamente utilizado, confiável por empresas como Amazon, Experian e Unilever
  • Funcionalidade de arrastar e soltar fácil de usar
  • Suporta várias fontes de dados, incluindo Microsoft Excel, Oracle, Microsoft SQL, Google Analytics e SalesForce

Microsoft Power BI

O Microsoft Power BI permite aos usuários conectar e transformar dados brutos, adicionar colunas e medidas calculadas, criar visualizações simples e combiná-las para criar relatórios interativos.

  • Ferramenta baseada na Web que fornece acesso a dados em tempo real
  • Funcionalidade de arrastar e soltar fácil de usar
  • Aproveita os sistemas Microsoft existentes, como Azure, SQL e Excel



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