Cientistas de dados dependem de linguagens de programação populares para conduzir análise exploratória de dados e regressão estatística. Essas ferramentas de código aberto suportam modelagem estatística criada previamente, aprendizado de máquina e recursos gráficos. Essas linguagens incluem as seguintes (leia mais em "Python vs. R: Qual é a diferença?"):
- R Studio: uma linguagem de programação de código aberto e um ambiente para desenvolver computação estatística e gráficos.
- Python: é uma linguagem de programação dinâmica e flexível. O Python inclui inúmeras bibliotecas, como NumPy, Pandas, Matplotlib, para analisar dados rapidamente.
Para facilitar o compartilhamento de código e outras informações, os cientistas de dados podem usar o GitHub e o Jupyter Notebook.
Alguns cientistas de dados podem preferir uma interface de usuário, e duas ferramentas empresariais comuns para análise estatística incluem:
- SAS: um pacote de ferramentas abrangente, incluindo visualizações e dashboards interativos, para análise, relatórios, mineração de dados e modelagem preditiva.
- IBM SPSS: oferece análise estatística avançada, uma ampla biblioteca de algoritmos de aprendizado de máquina, análise de texto, extensibilidade de código aberto, integração com big data e implementação contínua em aplicações.
Cientistas de dados também ganham proficiência no uso de plataformas de processamento de big data, como Apache Spark, o framework de código aberto Apache Hadoop e bancos de dados NoSQL. Eles também são habilidosos com uma ampla gama de ferramentas de visualização de dados, incluindo ferramentas gráficas simples incluídas em aplicações de apresentação de negócios e planilhas (como o Microsoft Excel), ferramentas de visualização comerciais feitas para esse propósito como Tableau e IBM Cognos, e ferramentas de código aberto como D3.js (uma biblioteca JavaScript para criar visualizações de dados interativas) e RAW Graphs. Para construir modelos de aprendizado de máquina, cientistas de dados frequentemente recorrem a vários frameworks como PyTorch, TensorFlow, MXNet e Spark MLib.
Dada a íngreme curva de aprendizado em ciência de dados, muitas empresas buscam acelerar o retorno sobre investimento em projetos de IA; frequentemente, elas enfrentam dificuldades para contratar o talento necessário para realizar todo o potencial do projeto de ciência de dados. Para enfrentar essa lacuna, estão recorrendo a plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina (DSML) multipersona, dando origem ao papel do “cientista de dados cidadão”.
Plataformas DSML multipersona utilizam automação, portais de autoatendimento e interfaces de usuário de pouco código/sem código para que pessoas com pouco ou nenhum conhecimento em tecnologia digital ou ciência de dados especializada possam criar valor comercial usando ciência de dados e aprendizado de máquina. Essas plataformas também oferecem suporte a cientistas de dados experientes, disponibilizando uma interface mais técnica. Utilizar uma plataforma DSML multipessoal incentiva a colaboração em toda a empresa.