As 5 ferramentas para profissionais de dados são: 

1. Polars + DuckDB  
2. KNIME  
3. Delta Lake 3.0  
4. Hugging Face Agents  
5. Apache Spark Serverless 

Quer saber mais detalhes sobre cada uma delas? Então, pega um café e vem comigo descobrir as cinco ferramentas que vão turbinar seu trabalho com dados. 

Sejamos honestos: em 2025, ser cientista de dados vai muito além de saber mexer no Python ou fazer uma query em SQL.  

O mundo dos dados está acelerado e quem quer se destacar precisa conhecer as ferramentas que realmente fazem a diferença.  

Isso não é papo furado, com as empresas investindo pesado em IA e análise em tempo real, dominar as ferramentas certas pode te colocar anos-luz à frente.  

Se você já ficou esperando o Pandas carregar um dataset gigante, sabe que ele tem seus limites. O Polars entra para resolver isso pois, é uma biblioteca ultrarrápida (escrita em Rust) que processa dados até 10x mais rápido. E quando utilizado com o DuckDB que é um banco de dados embutido feito pra análises pesadas, vira um combo de performance. 

Isso na prática vai ajudar: 

• rodar SQL direto nos seus dados sem complicação.  

• processar terabytes no seu laptop sem precisar de um supercomputador. 

Se você deseja conhece e se aprofundar na ferramenta, indicamos o curso “High-Performance Data Processing with Polars.  

A documentação do DuckDB tem exemplos práticos sobre a integração com Polars. 

Se tem uma ferramenta que simplifica a vida do cientista de dados, é o KNIME. Ele não é só mais uma plataforma de ETL (Extrair, Transformar, Carregar), sendo capaz de levar do zero ao resultado estratégico sem complicação. 

Com integração ao GPT-4, ele te dá liberdade para automatizar, explicar e aprimorar os seus fluxos de trabalho:  

• dizer em palavras simples o que quer e ter o código pronto.  

• criar assistentes que explicam seus dados para a equipe sem precisar de PhD. 

Você pode explorar a comunidade KNIME: tem mais de 1.500 truques para IA generativa. 

Se tem uma coisa que todo cientista de dados teme é um Data Lake desorganizado, apresentando falta de rastreabilidade e erros que ninguém explica.  

O Delta Lake 3.0 traz uma governança de dados robusta e funcionalidades que fazem seus datasets com ótimo funcionamento. 

Com recursos como Time Travel e transações ACID, ele garante confiabilidade e organização até nos projetos mais complexos: 

• Time travel: volta no tempo nos seus dados.  

• Transações ACID: atualizações confiáveis, mesmo em modo de produção. 

Se você deseja conhecer sobre a ferramenta recomendamos o livro “Delta Lake: The Definitive Guide” disponível na O’Reilly e na Amazon. 

O Hugging Face Agents é um assistente de IA programável que vai levar a sua produtividade para outro nível.  

A ferramenta executa fluxos de trabalho completos, desde análises complexas até automações inteligentes, combinando a potência de modelos de linguagem (LLMs) com a flexibilidade de integração com outras ferramentas e até bancos de dados locais: 

• detecta data drifts (mudanças nos padrões dos dados) e retreinam modelos automaticamente, sem você precisar mexer uma linha de código.  

• usa modelos como CodeAgent (que escreve ações em Python) ou ToolCallingAgent (que opera com JSON), adaptando-se ao seu caso de uso. 

Explore a biblioteca smolagents no Hugging Face Hub, que suporta desde modelos locais até LLMs hospedados com comandos simples como pnpm agent. 

O Apache Spark já é um monstro no processamento de grandes volumes de dados, mas sua versão serverless, disponível em plataformas como AWS Glue, Google Cloud Dataproc e Azure Databricks têm levado tudo a outro patamar.  

O Spark Serverless escala automaticamente, ajustando recursos de zero a milhares de workers em minutos e você só paga pelo que usa. 

• aumenta ou reduz a capacidade em tempo real, lidando com picos de demanda sem intervenção manual.  

• conecta-se a vector databases para treinar modelos de linguagem (LLMs) com dados corporativos, como em pipelines de fine-tuning.  

• sem servidores rodando o tempo todo, você economiza em comparação com soluções tradicionais. 

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As 5 ferramentas mencionadas neste artigo, não são apenas modinhas passageiras, elas estão moldando a forma como lidamos com performance, automação, governança e IA generativa no dia a dia. 

Procurar entender e dominar essas tecnologias pode ser o diferencial entre apenas entregar tarefas e realmente liderar soluções. 

Agora que você já conhece essas tendências, o próximo passo é colocar a mão na massa. Explore, experimente e adapte essas ferramentas à sua realidade.