Ciência de dados com Python - Por que usar Python ?

Fala, Dev! Já sabemos que a Python é uma linguagem poderosa, e uma das mais utilizadas quando o tema é ciência de dados. Mas, você já se perguntou o motivo disso?

O objetivo da ciência de dados é extração de informações e insights a partir de conjuntos de dados complexos. Logo, se vamos analisar um volume grande de informações para tirar proveito disso, precisamos de uma linguagem que nos permita focar no problema em questão, e que possua vários recursos, para tal finalidade.

Além de combinar estatística, matemática e programação, a ciência de dados exige que se conheça a lógica do negócio, o empreendimento, ou seja, a análise de dados, geralmente, está focada na empresa que a produziu.

Logo, é preciso extrair valor desses dados, para melhorar estratégias de negócio, potencializar vendas, otimizar recursos, eliminação de gastos e investimentos desnecessários, aprender e evoluir.

Por isso, que a ciência de dados utiliza métodos e técnicas de análise de dados, modelagem estatística, aprendizado de máquina e visualização de dados para descobrir padrões, tendências e relações nos dados.

Não é algo simples, afinal, estamos falando de uma ciência, e o Python surge por causa da sua ampla gama de bibliotecas e frameworks que são focados na análise de dados. Alguns nomes você já pode até ter visto, por isso, resolvi apresentar alguns de forma breve. Vejamos:

NumPy: É uma biblioteca que fornece suporte para cálculos numéricos eficientes em Python. Ela é amplamente usada para manipulação de arrays multidimensionais e operações matemáticas.

Pandas: É uma biblioteca de análise de dados que fornece estruturas de dados flexíveis e eficientes, como DataFrames, para manipulação e análise de dados tabulares. O Pandas permite carregar, limpar, transformar e analisar dados de forma conveniente.

Matplotlib: É uma biblioteca para criação de visualizações estáticas, como gráficos e gráficos. Ela oferece uma ampla gama de opções de personalização e é amplamente utilizada para visualizar dados e resultados em ciência de dados.

Scikit-learn: É uma biblioteca de aprendizado de máquina em Python que fornece implementações eficientes de uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão, classificação, agrupamento e seleção de recursos. O Scikit-learn facilita a construção e avaliação de modelos de aprendizado de máquina.

TensorFlow e Keras: São bibliotecas populares para aprendizado de máquina e desenvolvimento de modelos de deep learning. Elas permitem construir e treinar redes neurais para tarefas complexas, como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e muito mais.

Outras linguagens não possuem tantos recursos assim. Além disso, vou te falar algo que pode explodir sua mente sobre tudo o que disse e o Power Bi, que amplamente divulgado no mercado de trabalho e nas comunidades de ciência de dados. Está curioso? Lá vai:

O Power BI suporta a integração com Python por meio do recurso de Python Scripting. Com esse recurso, você pode escrever scripts em Python diretamente no Power BI para executar tarefas de pré-processamento, análise e modelagem de dados mais complexas.

Isso faz com que você possa usar as bibliotecas Python, como Pandas e NumPy, para manipular e transformar dados, e também pode aproveitar o poder de bibliotecas de aprendizado de máquina, como Scikit-learn e TensorFlow, para criar modelos e realizar previsões.

Não sei você, mas eu vi um poder imenso, quando aplicamos isso, na análise do mercado financeiro, tal como, a compra e venda de ações, fundos imobiliários e mais. É um bom campo de atuação e pesquisa, até por ser já utilizado para análises de cenários de criptoativos.

Só por isso, você já viu o poder do cenário e o que tem de possibilidades.

Trabalhar com inteligência artificial, aprendizado de máquina, modelagem de dados, é como o Buzz Lightyear dizia, do Toy Story: "ao infinito e além".

Se você não sabe, sou um Dev Java, que vê o Python como alto poder de mercado, para este cenário. Já utilizei a biblioteca pygame para criar jogos, django, para criar projetos na faculdade, já participei de uma imersão muito louca chamada Python para Zumbis (eu acho que era um na época haha).

Espero que esse conteúdo te abra os olhos, afinal, o mercado de trabalho está aquecido, e você pode aproveitar esse momento para decolar, neste cenário, se assim desejar.

A jornada de aprendizado é semelhante a jornada de qualquer dev iniciante. Então, recomendo que pesquise alguns vídeos sobre o tema, aproveite a plataforma da Dio, para ver os cursos, os projetos, as aplicações, os cenários, as vagas, acompanhar os perfis de profissionais referências da área, no linkedin está cheio, para ver se isso faz sentido para você, e assim, mergulhar neste universo.

Espero que tenha gostado da visão.

Deixo meu linkedin, para novas conexões: https://www.linkedin.com/in/olivalpaulino/

Até breve.