Todo bom profissional de qualquer área precisa contar com ferramentas adequadas para realizar o seu trabalho. Essa regra também se aplica àqueles que lidam com Big Data Analytics, segmento que tem crescido muito nos últimos anos e promete expandir ainda mais com o tempo.
Pensando nas ferramentas que esses profissionais utilizam em seu dia a dia, resolvemos criar esta lista com as principais delas e explicar para que elas servem. Além disso, também vamos indicar onde conseguir essas ferramentas, se elas são pagas ou gratuitas, e como elas ajudam a vida de um especialista em Big Data Analytics.
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Big Data Analytics
- 1. Apache Hadoop
Uma das ferramentas mais importantes de Big Data, o Hadoop é capaz de aumentar ou diminuir o tamanho de qualquer arquivo, possibilitando o trabalho sobre uma base de dados muito grande e complexa. O software faz isso de maneira rápida e eficiente, mesmo lidando com uma quantidade massiva de dados.
O Apache Hadoop pode ser encontrado neste link e é um programa open-source de uso gratuito.
- 2. MongoDB
O MongoDB é um dos principais bancos de dados NoSQL (Not Only SQL) atualmente disponível no mercado. Trata-se de um programa open-source e disponível para Windows, Linux e MacOS.
Esse software é a ferramenta indicada para quem pretende trabalhar com Big Data Analytics, atuando como um banco de dados orientado a documentos de alta performance e capacidade elevada de realizar operações de escrita e leitura.
Um dos diferenciais do MongoDB é a propriedade conhecida como ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade), incluído no programa em suas mais recentes versões.
- 3. Anaconda
Considerada uma das melhores plataformas para o desenvolvimento de Data Science e Machine Learning, o Anaconda é uma distribuição das linguagens Python e R, as mais usadas no mundo. O programa possui pacotes e bibliotecas específicos para o trabalho com Big Data, podendo ser instalado em múltiplos sistemas operacionais (Windows, MacOS e Linux).
O Anaconda também pode ser considerado uma plataforma de desenvolvimento, integrando de forma eficiente as sintaxes das linguagens que atende.
O programa possui uma versão gratuita e individual para estudantes e pesquisadores, mas é paga para usos comerciais e de pesquisa em equipes – entenda mais aqui.
- 4. Tableau
A visualização das informações de forma clara é um dos aspectos principais dentro da análise de Big Data. Uma das principais ferramentas que contribui para essa finalidade é o Tableau, software que permite criar mapas, tabelas e outros recursos gráficos que facilitam a compreensão dos dados – tudo isso de forma rápida e em tempo real.
O programa conta com versões gratuitas, mas há recursos específicos disponíveis apenas em um modelo pago.
- 5. Import.io
Utilizado para extrair dados de fontes open source sem que o especialista precise digitar uma linha de código, o Import.io é uma plataforma muito utilizada em diversos projetos. O programa é muito fácil de usar, bastando apenas inserir a URL da fonte para que o software faça o trabalho de encontrar todos os dados que são considerados relevantes.
As informações extraídas podem ser enviadas para os servidores do Import.io, mas também exportados nos formatos CSV, JSON e Excel. O programa é pago e somente liberado após uma consultoria.
Como se especializar em Big Data Analytics
Essas são apenas algumas das ferramentas utilizadas no dia a dia do profissional de Big Data Analytics. Muitas outras poderiam ter sido mencionadas, como Cassandra, Splunk, Qubole, Sisense, Oracle Data Mining, Statwing, Knime, Pentaho, Watson Analytics, etc.
Mas se o seu desejo é se aprofundar nesse assunto, iniciar a sua carreira de Big Data Analytics, migrar de área ou simplesmente expandir o seu conhecimento, temos uma sugestão para você: o Instituto Infnet, referência na formação de profissionais ligados à tecnologia.
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