Ferramentas de processamento de dados de computador:uma visão geral abrangente
As ferramentas de processamento de dados do computador são aplicativos de software projetados para manipular, analisar e interpretar dados para gerar informações úteis. Eles capacitam os usuários a extrair informações valiosas, tomar decisões informadas e automatizar tarefas repetitivas. Aqui está uma quebra categorizada das ferramentas essenciais de processamento de dados:
1. Ferramentas de aquisição e extração de dados: *
Ferramentas de raspagem na web: Raspe dados de sites, como bibliotecas Python (bela sopa, navegação) e ferramentas como o Octoparse.
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Ferramentas de integração da API: Acesse e integre dados de APIs externas, como Zapier e Integromat.
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Software de extração de dados: Extraia dados estruturados de documentos, planilhas, bancos de dados e outras fontes (por exemplo, software OCR, ferramentas de mineração de dados).
2. Ferramentas de limpeza e transformação de dados: *
Ferramentas de limpeza de dados: Identifique e corrija erros, inconsistências e valores ausentes em conjuntos de dados, incluindo ferramentas como bibliotecas Trifacta Wrangler, OpenRefine e Python, como os pandas.
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Ferramentas de transformação de dados: Converta dados em formatos, estruturas e representações desejados, como ferramentas ETL (por exemplo, Informatica PowerCenter, Talend), plataformas de integração de dados e linguagens de script como Python.
3. Ferramentas de análise e visualização de dados: *
Pacotes de software estatístico: Analise os dados usando métodos estatísticos, como bibliotecas R, SPSS, SAS e Python, como Scipy e StatsModels.
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Ferramentas de visualização de dados: Crie gráficos, gráficos e painéis interativos para visualizar padrões e insights de dados, como Tableau, Power BI, Google Data Studio e Bibliotecas Python como Matplotlib e Seaborn.
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plataformas de inteligência de negócios (BI): Forneça um conjunto abrangente de ferramentas para análise de dados, relatórios e painel, os exemplos incluem Qlik Sense, Domo e ThoughtSpot.
4. Ferramentas de armazenamento e gerenciamento de dados: * Bancos de dados relacionais: Armazene dados estruturados em tabelas com relacionamentos (por exemplo, MySQL, PostgreSQL, Oracle).
* bancos de dados
NOSQL: Armazene dados não estruturados ou semiestruturados em formatos flexíveis (por exemplo, MongoDB, Cassandra).
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Data Warehouses: Armazene e gerencie grandes volumes de dados para análise e relatório (por exemplo, Snowflake, Amazon Redshift).
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Lagos de dados: Armazene os dados em seu formato bruto para análises futuras (por exemplo, Amazon S3, Azure Blob Storage).
5. Machine Learning &AI Tools: *
Bibliotecas de aprendizado de máquina: Desenvolva e implante modelos de aprendizado de máquina para análise preditiva, classificação e outras tarefas (por exemplo, Scikit-Learn, Tensorflow, Pytorch).
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Estruturas de aprendizado profundo: Crie e treine redes neurais complexas para tarefas como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e muito mais (por exemplo, Keras, Tensorflow, Pytorch).
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plataformas AI: Forneça um ambiente abrangente para a construção, treinamento e implantação de modelos de IA (por exemplo, Google Cloud AI Platform, Amazon Sagemaker, Azure Machine Learning).
6. Ferramentas de segurança e governança de dados: *
Ferramentas de criptografia de dados: Seguro de armazenamento de dados e transmissão usando métodos de criptografia.
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Ferramentas de controle de acesso de dados: Restrinja o acesso não autorizado a dados confidenciais e garantir a privacidade dos dados.
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Plataformas de governança de dados: Estabeleça e aplique políticas para a qualidade, segurança e conformidade dos dados.
7. Outras ferramentas de processamento de dados: *
software de planilha: Execute a análise e visualização básica de dados (por exemplo, Microsoft Excel, Google Sheets).
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Editores de texto: Processar e manipular dados de texto, incluindo linguagens de script como Python, R e JavaScript.
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Ferramentas de automação do fluxo de trabalho: Automatize tarefas e fluxos de trabalho de processamento de dados (por exemplo, fluxo de ar Apache, prefeito).
A escolha das ferramentas depende de necessidades específicas de processamento de dados, nível de experiência, restrições orçamentárias e a natureza dos dados. A combinação de diferentes ferramentas e técnicas pode fornecer uma abordagem abrangente para o processamento de dados.
