5 segredos de python para dados que seniores aplicam (e você também pode hoje mesmo)

Você com certeza já ouviu falar sobre python, essa linguagem é uma das mais populares, simples, possui bibliotecas poderosas o que a torna indispensável quando o assunto é automação de processos, inteligência artificial, análise e manipulação de dados. 

Mas você sabia que o que separa um júnior de um sênior em python(vamos focar em python para dados por aqui, porém se aplica aos seniores de qualquer área) não é apenas o tempo de experiência, mas sim uma mentalidade estratégica? 

Um sênior não se contenta apenas com um código que funciona, ele busca eficiência, clareza e escalabilidade. Ele entende que trabalhar com dados exige não só resolver problemas rapidamente, mas também criar soluções otimizadas, reutilizáveis e fáceis de manter, garantindo que qualquer análise ou modelo possa ser interpretado e aprimorado no futuro.

Neste artigo, você descobrirá 5 segredos de Python que os especialistas utilizam no dia a dia e que você pode começar a aplicar logo após ler esse artigo.

1. Carregue grandes conjuntos de dados sem travar o computador
2. Evite loops e acelere processamentos com vetorização
3. Escreva um código legível e profissional com boas práticas 
4. Debugue como um profissional e pare de usar apenas print()
5. Automatize análises e relatórios com poucas linhas de código



Carregue grandes conjuntos de dados sem travar seu computador

Trabalhar com grandes volumes de dados pode ser desafiador, especialmente quando o computador começa a travar ao carregar grandes arquivos. Para evitar isso, os profissionais mais experientes utilizam estratégias inteligentes:

• Usam chunksize no Pandas: ao carregar arquivos grandes do tipo CSV, por exemplo, eles dividem em partes menores usando o parâmetro chunksize. Isso permite processar os dados em blocos, reduzindo o uso de memória.

import pandas as pd


for chunk in pd.read_csv('clientes_2024.csv', chunksize=10000):

     print(chunk.head())

• Definem tipos de dados (dtype): profissionais seniores usam os tipos de dados das colunas para economizar memória. Você pode então, substituir float64 por float32 ou converter números inteiros grandes para tipos menores, quando possível.

df = pd.read_csv('transacoes_clientes.csv', dtype={'ID': 'int32', 'saldo': 'float32'})

• Trabalham com amostras: antes de carregar todo o conjunto de dados, os veteranos analisam uma pequena amostra para entender sua estrutura e planejar o processamento.

Evite loops e acelere processamentos com vetorização 

Sim eu concordo que loops são intuitivos, mas podem ser extremamente lentos ao processar grandes volumes de dados. Em python, as operações vetorizadas são a solução e é aí que um código de um júnior e de um sênior é facilmente reconhecido.

Então já anote as dicas:

• Substitua loops por operações do Pandas/NumPy, ao invés de iterar linha por linha, aplique operações diretamente às colunas.

Evite isso:

df['nova_coluna'] = df['coluna_existente'].apply(lambda x: x * 2)

Prefira isso:

df['nova_coluna'] = df['coluna_existente'] * 2

• Não use funções como apply() sempre. Elas são úteis, porém podem ser mais lentas do que operações vetorizadas.
• Aproveite ao máximo o poder de NumPy. Aproveite essa biblioteca altamente otimizada para cálculos matemáticos em arrays.

Evite isso (usar loops tradicionais):

Prefira isso (usar operações vetorizadas do numpy):

Escreva código legível e profissional com boas práticas 

Um código limpo não é apenas esteticamente agradável, ele facilita a manutenção e colaboração. E não é trabalho apenas de um sênior, até mesmo nas fases como iniciante/estudante você deve ter essa mentalidade e ter esse costume.

Quer ser reconhecido por sua excelência e não por sua desorganização, veja os conselhos abaixo:

• Nomeie variáveis e funções claramente(é o que se aprende no dia 1 do curso de programação), evite nomes genéricos como x ou temp. Use nomes descritivos que expliquem o propósito da variável ou função.
• Use docstrings e type hints, documente suas funções com docstrings para explicar o que elas fazem. Utilize type hints para indicar os tipos esperados nos parâmetros e retornos.
• Siga o PEP 8, este guia de estilo oficial do python promove consistência no código. Ferramentas como flake8 ou black ajudam a garantir conformidade.
• Evite códigos longos dentro de funções se uma função estiver muito extensa, divida-a em funções menores e reutilizáveis. Isso melhora a legibilidade, a manutenção e facilita testes. Regra geral: uma função deve fazer apenas uma coisa e fazê-la bem.
• Trate exceções corretamente, não ignore erros nem use except Exception: sem critério. Em vez disso, trate exceções específicas e forneça mensagens úteis para facilitar a depuração. Veja:

try:

  resultado = 10 / 0

except ZeroDivisionError:

  print("Erro: Divisão por zero não é permitida.")

Debugue como um profissional e pare de usar apenas print()

A forma mais comum é usar print() para depuração, porém o nosso objetivo é ser mais eficaz, para isso:

• Use logging, substitua prints por logs configuráveis. Isso permite registrar informações úteis sem poluir a saída padrão.

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

logging.info("Processo iniciado.")

• Explore o módulo pdb, o Python Debugger (pdb) permite pausar a execução do programa e inspecionar variáveis em tempo real.

• Aproveite try/except: Estruture exceções para capturar erros sem interromper completamente o programa.(particularmente eu acho incrível).

Automatize análises e relatórios com poucas linhas de código

Automatizar tarefas repetitivas economiza o nosso tempo, tão escasso. Veja como profissionais experientes usam Python para análises automatizadas:

• Geram relatórios automáticos, combinam Pandas com Matplotlib ou Seaborn para criar gráficos diretamente em relatórios.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('vendas_janeiro_2025.csv')

df['coluna'].plot(kind='bar')

plt.savefig('relatorio.png')

• Salvam resultados em diferentes formatos, exporte DataFrames para CSV, Excel ou Parquet facilmente.

df.to_csv('vendas_janeiro_2025.csv')
df.to_excel('vendas_janeiro_2025.xlsx')
df.to_parquet('vendas_janeiro_2025.parquet')

• Processam e limpam grandes volumes de dados com Dask. Quando seus dados são grandes demais para caber na memória, eles usam o Dask para manipulação paralela de dados de forma eficiente.

import dask.dataframe as dd

df = dd.read_csv('estoque_2024.csv')

resultado = df.groupby('categoria').coluna.mean().compute()

print(resultado)

• Automatizam insights, criam scripts que analisam dados periodicamente e enviam relatórios automaticamente por e-mail, por exemplo.

Bônus:

• Profissionais seniores utilizam a IA para otimizar tarefas de forma estratégica, sempre com uma abordagem crítica e ética(nunca um copia e cola). Como iniciante, use a IA para automatizar tarefas repetitivas, para validar os resultados com seu conhecimento técnico e, ao invés de simplesmente copiar as sugestões, aprender com elas para aprimorar suas habilidades e decisões. Já dizia Andrew Ng, um dos maiores especialistas em IA e fundador da Coursera: "A IA não substitui humanos; ela amplia nossas capacidades."

• Mantenha a calma, a jornada para senioridade também é sobre resiliência e autoconhecimento. Erros são inevitáveis. Em vez de se desesperar, pratique a análise objetiva: ‘’O que aconteceu?”, “Como posso corrigir?” , “O que posso aprender com isso?” e "Não conhecia esse termo, vou pesquisar e aprender!".

• Um cérebro sobrecarregado não aprende bem. Durma bem, faça pausas estratégicas e pratique atividades que aliviem o estresse, como exercícios físicos ou meditação. Procure ajuda médica especializada antes que se torne necessário.

• Celebre pequenos avanços! Reconheça seu progresso.

• Aproveite oportunidades na DIO para se desenvolver com confiança! Uma das formas mais eficazes de agir como um sênior sendo ainda um iniciante é se expor ao mercado e aprender na prática. A DIO é uma excelente plataforma para isso. Mesmo sendo online, não é uma jornada solitária. Interaja com mentores e outros alunos, participe de fóruns de discussão. Isso cria uma comunidade de aprendizado, onde a troca de conhecimentos e experiências é constante, ajudando a manter o engajamento e evolução, é muito mais difícil desistir estando em comunidade!

A jornada de um júnior para um sênior vai muito além da experiência técnica: ela é uma questão de mentalidade. 

Meu conselho após conviver e conversar com alguns seniores é: aja como um sênior até realmente ser. Comece agora a escrever código de forma estruturada, busque otimizar processos, adote boas práticas e sempre se desafie a entender o "porquê" por trás de cada escolha técnica. O aprendizado não vem apenas da experiência, mas da atitude com que enfrentamos cada projeto. Ao fazer isso, você não só acelera sua evolução, mas também se torna um profissional de destaque, pronto para encarar os desafios mais complexos com confiança.

Referências:

Fórum Reddit/DataScience. Disponível em: https://www.reddit.com/r/datascience/ . Acesso em 13/02/2025

Fórum Reddit. Disponível em: https://www.reddit.com/r/learnpython . Acesso em 13/02/2025

Stack Overflow. Disponível em: https://stackoverflow.com . Acesso em 13/02/2025

GitHub. Disponível em: https://github.com . Acesso em 13/02/2025

Google Colab. Disponível em: https://colab.research.google.com . Acesso em 14/02/2025

Gerador de imagens com IA. Disponível em: https://glif.app/glifs . Acesso em 14/02/2025