O Python é uma linguagem especial em diversos sentidos. Além de ser uma das mais usadas no mundo, ela é de alto nível, interpretada, de script, imperativa, orientada a objetos, funcional, de forte tipagem e dinâmica. Esse conjunto de características – que não são exclusivas – faz dessa linguagem de programação uma ótima opção para se trabalhar com dados.
É verdade que “trabalhar com dados” é algo muito genérico. Por isso, neste artigo, vamos explicar os motivos pelos quais Python é uma boa alternativa para quem pensa em trabalhar com a análise de dados, que consiste em transformar um conjunto de dados com o objetivo de melhorar a sua visualização ou extrair dele alguma informação ou solução para determinado problema.
Porém, vale ressaltar que Python também é a melhor alternativa para quem quer se transformar em um cientista de dados, rumando para a área acadêmica. Afinal, trata-se de uma linguagem de programação bastante usada em cursos como Matemática e Estatística, e sua tipagem dinâmica, funcional e a orientação a objetos com certeza ajudam nesse sentido.
De onde vêm os dados?
De onde vêm os dados? (Fonte: Shutterstock)
Antes de abordarmos análise (ou até ciência) de dados, é preciso primeiro definir a fonte deles. Os dados precisam ser extraídos de algum lugar e organizados de uma forma que possam ser trabalhados.
Qual será a fonte dos seus dados? Um arquivo de texto? CSV, Excel, XML, banco de dados ou mineração de dados? Perceba que diversas fontes podem dar origem a essas informações, motivo pelo qual é preciso investir um tempo nesse aspecto.
De qualquer forma, o Python consegue trabalhar com qualquer uma dessa fontes, exatamente por se tratar de uma linguagem bem versátil.
Bibliotecas para análise de dados
Bibliotecas para análise de dados. (Fonte: Shutterstock)
A grande variedade e especificidade das bibliotecas são um dos fatores mais importantes para a popularidade e a capacidade do Python. Nesse sentido, algumas bibliotecas são focadas na análise de dados, tais como NumPy, Pandas e Matplotlib.
NumPy: usada principalmente para fazer cálculos em arrays (comuns ou multidimensionais), fornecendo várias funções e operações para executar cálculos numéricos com facilidade.
Pandas: uma das mais utilizadas por fornecer ferramentas para análise e estrutura de dados de alta performance que são fáceis de codificar.
Matplotlib: biblioteca de visualização de dados, é capaz de gerar gráficos de duas dimensões que são muito úteis para visualizar os resultados da análise.
Python e ciência de dados
Python e ciência de dados. (Fonte: Shutterstock)
Vale ressaltar que, além dessas bibliotecas úteis para a análise de dados, o Python possui pacotes exclusivos para uso na ciência de dados. Pandas (para manipulação de dados) e Matplotlib (para apresentação gráfica) também são muito usados, mas scikit-learn (para machine learning) e sciPy (para computação científica) são mais voltados para a carreira acadêmica de um cientista de dados.
É fácil perceber que o Python é uma ótima alternativa para quem quer trabalhar com dados. Seja como analista ou como cientista, essa linguagem de programação certamente pode ajudá-lo em sua carreira.
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