Data Warehousing e Ferramentas de mineração
Aqui está uma lista de ferramentas populares de data warehousing e mineração, categorizadas por suas funções principais:
Ferramentas de data warehousing: 1. Bancos de dados relacionais: * Banco de dados
Oracle: Conhecido por seu desempenho, segurança e escalabilidade, especialmente para o Warehousing de dados em nível corporativo.
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Microsoft SQL Server: Uma escolha popular para as empresas devido à sua integração com as outras ferramentas e sistemas operacionais do Windows da Microsoft.
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mysql: Faça uma fonte aberta e econômica, comumente usada para data warehouses de menor escala.
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postgreSQL: Outra opção de código aberto com recursos robustos e forte suporte para análise de dados complexos.
2. Plataformas de data warehousing: *
Amazon Redshift: Um Serviço de Data Warehouse em escala Petabyte totalmente gerenciada da Amazon Web Services (AWS).
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Google BigQuery: Um data warehouse sem servidor do Google Cloud Platform (GCP) com poderosos recursos de consulta.
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floco de neve: Uma plataforma de data warehouse baseada em nuvem conhecida por sua escalabilidade e desempenho.
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Analytics do Azure Synapse: Um serviço de data warehouse e análise totalmente gerenciado e baseado em nuvem da Microsoft Azure.
3. ETL (Extrair, Transformar, Carregar) Ferramentas: *
Informatica PowerCenter: Uma ferramenta ETL abrangente com uma ampla gama de recursos e suporte para várias fontes de dados.
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talend Open Studio: Uma ferramenta ETL de código aberto gratuito com uma interface amigável.
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DataStage: Um produto IBM, comumente usado para processos ETL de nível corporativo.
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Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services): Um componente do Microsoft SQL Server para integração e transformação de dados.
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FiveTren: Uma ferramenta ETL baseada em nuvem que simplifica o carregamento de dados de várias fontes em data warehouses.
4. Ferramentas de modelagem de dados: *
Erwin Data Modeler: Uma ferramenta abrangente de modelagem de dados para projetar e documentar os data warehouses.
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Microsoft Visio: Uma ferramenta de diagramação de uso geral que pode ser usada para modelagem de dados.
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Power Bi Desktop: Uma ferramenta de visualização de dados e inteligência de negócios com recursos de modelagem de dados.
Ferramentas de mineração de dados: 1. Pacotes estatísticos: *
r: Uma linguagem de programação gratuita e de código aberto para computação estatística e mineração de dados.
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Python (com bibliotecas como Scikit-Learn, Pandas, Numpy): Uma escolha popular para ciência de dados e aprendizado de máquina, com poderosas bibliotecas para tarefas de mineração de dados.
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sas: Um poderoso pacote de software estatístico usado para análise de dados e modelagem preditiva.
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SPSS: Um pacote abrangente de software estatístico com recursos avançados de mineração de dados.
2. Algoritmos e técnicas de mineração de dados: *
Árvores de decisão: Uma estrutura semelhante a uma árvore que representa uma série de decisões que levam a uma conclusão.
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Regressão: Um método estatístico para prever uma variável dependente com base em variáveis independentes.
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Clustering: Agrupar os pontos de dados em clusters com base em suas semelhanças.
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Mineração de regra da associação: Descobrindo relações interessantes entre os itens de dados.
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Redes neurais: Um modelo de aprendizado de máquina inspirado na estrutura do cérebro humano.
3. Plataformas de aprendizado de máquina: *
Azure Machine Learning Studio: Uma plataforma baseada em nuvem para criar e implantar modelos de aprendizado de máquina.
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AWS Sagemaker: Um serviço totalmente gerenciado para o aprendizado de máquina na AWS.
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Plataforma do Google Cloud AI: Uma plataforma para criar e implantar modelos de aprendizado de máquina no Google Cloud.
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h2o.ai: Uma plataforma de código aberto para criar e implantar modelos de aprendizado de máquina.
4. Ferramentas de visualização: *
Tableau: Uma ferramenta popular de visualização de dados que ajuda os usuários a criar painéis e relatórios interativos.
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Power BI: Um produto da Microsoft para criar relatórios e painéis interativos, com fortes recursos de mineração de dados.
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qlik Sense: Uma ferramenta de visualização e inteligência de negócios com painéis intuitivos e recursos de descoberta de dados.
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d3.js: Uma biblioteca JavaScript para criar visualizações de dados interativas.
5. Outras ferramentas: *
Apache Spark: Uma estrutura de computação de cluster rápida e de uso geral, com foco no processamento de big data.
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Hadoop: Uma estrutura de software de código aberto para armazenamento e processamento distribuído de grandes conjuntos de dados.
* bancos de dados
NOSQL: Bancos de dados projetados para dados não estruturados, geralmente usados para data warehousing em cenários específicos.
Esta lista não é exaustiva e a escolha das ferramentas dependerá de requisitos específicos do projeto, orçamento e conhecimento técnico. Lembre -se de pesquisar e avaliar várias ferramentas com base em suas necessidades antes de tomar uma decisão.
