Neste artigo você encontrará:
As distribuições Linux para Data Science são sistemas operacionais baseados em Linux que são especialmente configurados e otimizados para atender às necessidades dos profissionais de ciência de dados. Essas distribuições vêm pré-instaladas com uma variedade de ferramentas e bibliotecas populares usadas para análise de dados, machine learning, visualização de dados e outras tarefas relacionadas.
Essas distribuições oferecem um ambiente de desenvolvimento estável, seguro e personalizável, permitindo que os profissionais de Data Science se concentrem em suas análises e experimentos, sem se preocupar com questões de compatibilidade de software ou configurações de sistema operacional.
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SOBRE DATA SCIENCE
O que é distribuição Linux?
Diferente do Windows e do Mac, o Linux possibilita ao usuário escolher, dentre as diversas opções, qual a versão do sistema operacional ele quer utilizar. Tais versões, conhecidas também como distribuições, são sempre originadas uma das outras. Algumas são bem parecidas entre si – com poucas alterações –, enquanto outras são muito diferentes.
Veja abaixo algumas distribuições que estão disponíveis no mercado atualmente:
- Ubuntu;
- Red Hat;
- Debian;
- Kali Linux;
- Linux Mint;
- Fedora;
- Arch Linux;
- Manjaro
4 melhores distribuições Linux para Data Science
Diante de tantas opções, como escolher a melhor versão para o Linux? A verdade é que não há uma resposta única. Para que a decisão seja a mais acertada possível, ela deve estar sempre pautada nas necessidades e expectativas pessoais de cada um.
Mas, para te ajudar nesta empreitada, trouxemos aqui 4 melhores distribuições Linux, que hoje atendem perfeitamente às demandas de quem trabalha na área de ciência de dados e Tecnologia da Informação.
- Dat Linux
Essa distribuição é uma versão atualizada do Ubuntu 22.04 “jammy jellyfish”, que traz uma série de recursos para quem trabalha ou se interessa pela área de ciência de dados. Entretanto, como a plataforma ainda não está totalmente desenvolvida, a versão pode apresentar alguns bugs.
Veja a seguir suas principais funcionalidades:
- Painel de controle personalizado;
- Informações centralizadas em um painel único, que reúne as principais ferramentas e aplicativos para projetos de Data Science;
- Fácil execução e gerenciamento de programas de ciência de dados;
- Debian
É uma das distribuições mais antigas do Linux e um dos projetos open source mais bem-sucedidos atualmente. Completo e universal, esse sistema operacional traz diversos pacotes de softwares, além de ser base para criação de outras distribuições, como o famoso Ubuntu.
Confira a seguir os diferenciais do Debian:
- Apresenta grande quantidade de pacotes de software;
- Fornece diversos tipos de versões do sistema para além do PC, como arm64, armel, mipsel, powerpc, armhf, i386, mips, ppc64el e s390x;
- Distribuição sólida, livre de bugs.
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- Ubuntu
O Ubuntu é uma das distribuições mais populares do Linux e isso se deve, principalmente, ao fato de ele ser altamente amigável. Hoje, está disponível no mercado em três versões, que foram projetadas especialmente para IoT: desktop, server e core.
Conheça as suas principais características:
- Possui grande quantidade de pacotes de software;
- É personalizável;
- Fornece suporte amplo para tecnologias e técnicas relacionadas à inteligência artificial e aprendizado de máquina;
- Fornece suporte a software e estruturas de código aberto compatível, como Keras, PyTorch, Tensorflow, entre outros;
- É altamente seguro;
- Apresenta atualizações constantes e correções de bugs.
- Fedora
É um sistema operacional Linux bastante popular na área de ciência de dados. Isso porque o Fedora tem acesso gratuito em todo o mundo. Além disso, apresenta uma série de recursos que são muito úteis no dia a dia dos cientistas de dados e programadores.
Abaixo, confira algumas vantagens das suas funcionalidades:
- Conecta os usuários a outras pessoas que também estão trabalhando em um projeto científico específico;
- Permite acompanhar os dados, discussões e avanço das pesquisas;
- Tem atualizações frequentes.
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