Se você é uma pessoa curiosa e fascinada por problemas de análise de dados, já deve ter se deparado com uma ferramenta de mercado que não solucionou o problema por completo ou de forma eficaz, não é? No universo da tecnologia, é quase “obrigatório” sair da zona de conforto e buscar outras ferramentas que sejam mais úteis para a sua equipe, de acordo com o seu negócio. Felizmente, Python é uma excelente solução para quase todas as equipes da área, inclusive para iniciantes em análise de dados. Nesse texto, vamos falar sobre por que essa ferramenta é uma boa escolha e quais são as melhores bibliotecas Python para quem está dando os primeiros passos na análise de dados.
O que é Python?
Python é uma linguagem de programação de alto nível, lançada em 1991. É muito popular entre os profissionais de tecnologia da informação por possuir um grande número de aplicações, ter código aberto (open source) e ser desenvolvida de forma comunitária. A ferramenta é gerenciada pela Python Software Foundation, uma organização sem fins lucrativos.
Além de ser uma linguagem de alto nível e com código aberto, a ferramenta é fácil de aprender, interpretada por scripts, funcional e de tipagem dinâmica. A arte de programar do Python é como escrever uma carta para o computador – em inglês.
Por que escolher Python?
Você pode estar se perguntando por que escolher Python e não outra linguagem de programação. Aqui estão algumas vantagens muito relevantes:
- – Disponibilidade de vários frameworks prontos;
- – Open Source;
- – Liberdade para desenvolver;
- – Pode ser uma linguagem comum para os projetos de dados e produtos para a web;
- Comunidade de usuários é ampla, engajada e unida.
Utiliza-se essa ferramenta não somente em pequenas e médias companhias, mas também em multinacionais e empresas líderes como Google, Spotify, Instagram e Dropbox. Organizações como Nasa, Electronic Arts (EA) e Disney estão no top gigantes não-TI que migraram para o ambiente Python.
Melhores bibliotecas Python para iniciantes em análise de dados
Existem mais de 137.000 bibliotecas e 198.826 pacotes de Python disponíveis para simplificar a programação. As bibliotecas e pacotes são coleções e conjuntos reutilizáveis de módulos de script acessíveis e funções úteis. O Python serve para facilitar o uso de código na programação, padronizando os comandos mais utilizados e impedindo a repetição desses.
Para os iniciantes na jornada de análise de dados com Python, é recomendável começar pelas seguintes bibliotecas:
- NumPy: contém todas as funções essenciais de álgebra linear, capacidade de integração com outras ferramentas, funções para manipulação de imagens, sendo principalmente utilizada para cálculos de arrays.
- Pandas: esta biblioteca trabalha com duas estruturas principais: Series e Dataframes.
- Scikit Learn: voltada para a utilização de Machine Learning, sendo desenvolvida a partir das bibliotecas NumPy, SciPy e MatplotLib, muito utilizada em inteligência artificial e modelagem estatística.
- MatplotLib: utilizada para visualização de dados.
- Seaborn: funciona em cima do matplotlib melhorando a aparência dos gráficos, deixando o visual mais agradável.
Ficou mais fácil iniciar a análise de dados com Python, não é? Utilizando as bibliotecas disponíveis, é muito mais simples resolver determinadas funções durante a programação do seu código. É possível aplicar a linguagem em diversas etapas da análise de dados, já que ela é bastante completa. Com suas questões analíticas prontas, basta iniciar o trabalho e colocar em prática o que aprendeu!
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