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Antes de qualquer análise e tomada de decisão baseada em dados, o primeiro passo é tirá-los de algum lugar. Com a quantidade crescente de informações disponíveis, é essencial contar com ferramentas de extração de dados para fazer isso.
A tecnologia abre portas para o processamento de quantidades imensas de dados, além de oferecer velocidade e agilidade que nenhum processo manual é capaz de alcançar. Saber o que o mercado mais usa é um passo importante para se tornar um bom profissional de dados.
Neste artigo, vamos explorar a importância de conhecer essas ferramentas e como elas podem ajudar no seu trabalho. Depois, apresentaremos uma lista das principais ferramentas utilizadas na análise de dados, tanto em âmbito mundial quanto brasileiro.
Vamos lá!
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Data Analysis
A importância de conhecer as ferramentas de extração de dados
Existem diversos benefícios em utilizar os recursos apropriados para atuar na área. O primeiro é, certamente, a eficiência.
As ferramentas de extração de dados automatizam o processo de coleta. Elas podem percorrer grandes volumes de dados e extrair as informações relevantes de maneira rápida e precisa. Isso economiza tempo e esforço, permitindo que os profissionais se concentrem na análise e interpretação posterior.
Além disso, elas também garantem a consistência e qualidade dos dados, porque seguem regras e padrões predefinidos. Isso evita erros humanos e é especialmente importante quando se lida com dados de diferentes fontes e formatos. O que significa que as ferramentas podem trabalhar com uma ampla variedade, como planilhas, documentos HTML, bancos de dados, entre outros. Tudo isso ajuda muito nas atuações dentro da ciência de dados.
Principais ferramentas de extração de dados
Agora que você já sabe como elas são importantes, veja algumas das principais ferramentas de extração de dados amplamente utilizadas no mercado global.
Python (Beautiful Soup e Selenium)
Python é uma linguagem de programação amplamente utilizada na análise de dados. Bibliotecas (ou pacotes) Python podem servir a propósitos específicos, como é o caso da Beautiful Soup e da Selenium. Ambas fornecem recursos para extrair dados de páginas da web e realizar scraping de informações de forma programática.
Apache Nutch
O Apache Nutch é um projeto de rastreador de código aberto, que permite a coleta e extração de informações de páginas da web. Ele é altamente escalável e extensível e pode ser configurado para extrair dados de sites de maneira automatizada. Pode ser uma boa se o que você precisa está na internet.
IBM Watson Discovery
Esta plataforma de inteligência artificial oferece recursos avançados de extração de informações a partir de documentos estruturados e não estruturados. Ela utiliza técnicas de processamento de linguagem natural para extrair insights de dados em larga escala, em particular de textos.
Tabula
Esta é uma ferramenta focada na extração de dados de PDFs. Como esse é um formato de arquivo fechado, é bem comum que as pessoas encontrem dificuldade em extrair dados deles. O Tabula ajuda com isso, permitindo a retirada de tabelas e dados estruturados dos documentos, mesmo que estejam em formato não editável.
KNIME
Mais uma plataforma de código aberto, o KNIME possui uma variedade de recursos para extração, transformação e integração de dados. Com uma interface visual e componentes pré-construídos, ele facilita a criação de fluxos de trabalho personalizados para a extração de dados de várias fontes.
Octoparse
O Octoparse é uma ferramenta de scraping de dados baseada em nuvem que permite extrair informações de sites, páginas da web e APIs. Sua interface é bem intuitiva e possui recursos avançados. É uma opção popular para coleta automatizada.
Scrapy
Trata-se de um framework de scraping de dados em Python. O Scrapy fornece uma estrutura flexível e escalável para extrair informações de diferentes sites. Ele permite navegação e extração e é amplamente utilizado para projetos com dados mais complexos.
Realmente, as ferramentas de extração de dados desempenham um papel fundamental na análise de dados. Agora que você conhece as opções populares acima, está na hora de investir na sua educação para aproveitá-las da melhor maneira.
Há muito o que aprender no campo de Ciência de Dados, desde Big Data até Machine Learning. Qualquer que seja seu objetivo com Data Science, não esqueça: investir nos estudos é investir em você.
