Python prevalece: 57% escolhem Python como sua ferramenta de ciência de dados preferida

Sobre ciência de dados

A ciência de dados é onde estatísticas, programação e comunicação se cruzam. Um cientista de dados faz uma pergunta e usa dados para respondê-la por meio de mecanismos de complexidade variada. Eles têm o conhecimento e o kit de ferramentas para saber quais testes e métodos aplicar a cada tipo de dados. E eles têm a capacidade de extrair respostas dos dados e retransmitir essas respostas em uma forma geral de comunicação cotidiana.

Os dados podem variar de simples a altamente complexos. Pode ser “limpo” e pode ser “bagunçado”. Às vezes temos uma pergunta, mas não temos os dados. Um cientista e/ou analista de dados deve transformar dados confusos em dados limpos usando ferramentas especializadas. Eles também podem desenvolver ' raspagem ' programas projetados para buscar dados se não tiverem o que precisam para responder à pergunta. Depois que os dados são obtidos e estão em uma forma utilizável, eles são enviados para testes e modelos estatísticos por meio de programas e ferramentas como Python, RStudio etc. Mas quais ferramentas são as melhores?

Leitores do HackerNoon

As enquetes semanais do HackerNoon (10/4/2023 a 16/4/2023) foram usadas para avaliar onde nossos leitores se enquadram neste tópico. A comunidade HackerNoon foi questionada sobre qual é sua ferramenta de ciência de dados de trabalho, dadas algumas das opções mais populares e 374 pessoas responderam. Os resultados podem ser vistos na imagem abaixo:

• [ ] Mais de 50% dos leitores do HackerNoon, que são em grande parte da comunidade de tecnologia, escolheram o Python como sua principal ferramenta de ciência de dados. Isso não é tão surpreendente. Pitão é de código aberto, o que o torna acessível a todos 🙂🙃🙂🙃🙂🙃🙂🙃🙂🙃🙂🙃

• [ ] 18% selecionado excel como sua ferramenta de ciência de dados de primeira escolha.
• [ ] O Power BI foi selecionado apenas por 9% dos entrevistados**.**
• [ ] Também uma ferramenta de código aberto, RStudioGenericName levou apenas 9% dos votos.
• [ ] Finalmente, apenas 5% escolheram Quadro como sua principal ferramenta para ciência de dados

Ferramentas

Por que existem tantas ferramentas para escolher? Este campo vem ganhando complexidade ao longo do tempo, então, naturalmente, a escolha das ferramentas também. Existem tantos fluxos de ciência de dados que cada indivíduo deve decidir por si mesmo qual ferramenta é a certa para eles. E, realisticamente, você usará várias ferramentas em conjunto.

Vamos ver alguns destaques de cada ferramenta da enquete. Claro, existem mais ferramentas não discutidas aqui 😆

excel

❌ Código aberto.

✅ É amigável ao estilo da Microsoft!

❌ Não é avançado o suficiente para projetos complexos de ciência de dados.

✅ Gera tabelas e gráficos elegantes que podem ser facilmente exportados.

Estamos todos familiarizados com o Excel. Claro, é ótimo para tarefas diárias, como manipulação de dados, limpeza e visualizações, mas não é suficiente para projetos mais avançados. Você pode ser habilidoso com a criação de painéis e relatórios e pode até configurar APIs especializadas no Excel.

Rstudio

✅ Código aberto.

❌ Tem uma curva de aprendizado significativa.

✅ Pode gerar gráficos, tabelas e resultados organizados e personalizáveis.

❌ Pode ser limitado em algumas das ferramentas de aprendizado de máquina mais avançadas.

✅ Especializado em problemas de base estatística.

Um programa de código aberto versátil que é excelente para análise de dados e ciência de dados é RStudioGenericName , que agora está usando o nome novo e brilhante Posicionar .

** “Nossa missão é criar software de código aberto para ciência de dados, pesquisa científica e comunicação técnica. Fazemos isso para potencializar a produção e o consumo de conhecimento por todos, independentemente dos meios econômicos”. -- Positivo \ Semelhante ao Python, a versatilidade da linguagem de programação R é vasta, permitindo que os cientistas de dados executem tarefas complexas usando várias abordagens. Bibliotecas e pacotes estão sendo constantemente desenvolvidos para assumir tarefas especializadas das quais os programadores podem tirar proveito. E se eles não tiverem o pacote que você está procurando, desenvolva um você mesmo !

Power BI

❌ Código aberto.

✅ Cria belos relatórios.

❌ Pode parecer fácil de usar, mas tem complexidade oculta.

✅ Ótimo para disputa e manipulação de dados.

❌ Habilidades limitadas para projetos complexos de ciência de dados.

✅ Pode coletar dados de várias fontes.

O Power BI realmente se destaca como um ferramenta de visualização de dados e relatórios em vez de uma ferramenta laboriosa para ciência de dados. Ele detém a capacidade de executar manipulações de dados especializadas por meio de operações codificadas personalizadas, como expressões regulares, etc. Mas é provável que, se você estiver trabalhando em um projeto complexo de ciência de dados, use o Power BI no estágio final do projeto de uma ferramenta de apresentação.

Pitão

✅ Código aberto.

❌ Tem uma curva de aprendizado significativa.

✅ Pode criar gráficos, tabelas e resultados organizados.

✅ Tem inúmeras bibliotecas de ciência de dados como TensorFlow, Scikit-learn, NumPy, Pandas, PyTorch, etc.

✅ É uma linguagem de programação multifuncional que faz com que seus esforços de aprendizado cheguem mais longe.

Pitão é uma linguagem de programação multifuncional orientada a objetos. É conhecida por ser uma linguagem de programação fácil de aprender e versátil. Devido à sua versatilidade, existe uma enorme comunidade de programadores, pelo que os recursos educativos são intermináveis. Há uma infinidade de bibliotecas de ciência de dados que estão prontos para usar.

Quadro

❌ código aberto.

✅ Cria belos painéis.

❌ Habilidades limitadas de pré-processamento de dados, como limpeza e disputa.

✅ Ótimo para análise de dados.

❌ Habilidades limitadas para projetos complexos de ciência de dados.

✅ Relatórios e painéis são facilmente compartilháveis com outras pessoas.

Quadro é um excelente software de análise e visualização de dados que é frequentemente usado em equipes maiores devido ao seu custo. Ele pode criar painéis de estilo de apresentação bonitos e intuitivos que podem destacar vários aspectos de seus dados. No entanto, certamente não é uma ferramenta laboriosa, pois é mais especializada nos estágios de geração de relatórios e não nos estágios inicial e intermediário de um projeto de dados.

Pensamentos finais

Nossa pesquisa mostrou que o Python subiu para o topo das opções dadas para ferramentas de ciência de dados. Dada a sua versatilidade, dentro e fora do campo da ciência de dados, isso não foi surpresa. Python é apresentado como uma linguagem de programação fácil de aprender. Vamos ser honestos, se você for um completo iniciante em codificação de computador, não será “ fácil ” no começo, mas com a prática, acabará se tornando uma segunda natureza para você.