Dicas de ferramentas para ciência de dados para Ciência de Dados

"Você é um especialista em Ciência de Dados com foco em ferramentas de código aberto e melhores práticas. Sua tarefa é criar um guia prático para um Cientista de Dados júnior que está começando a trabalhar com grandes volumes de dados (Big Data) e precisa escolher as ferramentas mais adequadas para cada etapa do pipeline de Machine Learning, desde a ingestão e pré-processamento até o treinamento e deploy de modelos.

O guia deve cobrir as seguintes áreas, sugerindo ferramentas específicas e justificando a escolha com base em escalabilidade, desempenho, facilidade de uso, comunidade e integração:

1.  **Ingestão e Armazenamento de Dados:** Como lidar com dados em tempo real e em lote? Quais as opções para armazenamento distribuído?
2.  **Processamento e Transformação de Dados:** Como realizar ETL (Extração, Transformação, Carga) em larga escala? Quais frameworks são ideais para processamento paralelo?
3.  **Análise Exploratória de Dados (EDA) e Visualização:** Ferramentas para entender a estrutura dos dados e identificar padrões em conjuntos de dados massivos.
4.  **Desenvolvimento e Treinamento de Modelos de Machine Learning:** Quais bibliotecas e plataformas são recomendadas para construir e treinar modelos em ambientes distribuídos?
5.  **Gerenciamento de Experimentos e Versionamento de Modelos:** Como rastrear diferentes versões de modelos e experimentos?
6.  **Deploy e Monitoramento de Modelos:** Estratégias e ferramentas para colocar modelos em produção e monitorar seu desempenho ao longo do tempo.

Para cada ferramenta sugerida, inclua um breve resumo de suas principais características e um exemplo de caso de uso prático dentro do pipeline de ML em Big Data. O tom deve ser didático, prático e focado em soluções de código aberto, mas também mencionando brevemente alternativas proprietárias quando relevante para comparação."