Explorando os Bastidores da Ciência de Dados: Um Roteiro para Cientistas Júnior
A ciência de dados é uma jornada fascinante que começa com a coleta de dados e nos leva por uma trilha complexa de transformações e análises. Neste guia, voltado especialmente para cientistas de dados júnior, desvendamos os mistérios por trás de cinco blocos essenciais: coleta, limpeza, transformação, lidando com dados duplicados e, é claro, os principais pacotes do Python que servem como ferramentas fundamentais nessa jornada. Prepare-se para uma exploração prática, onde cada passo é uma descoberta e cada comando Python é uma chave para desvendar insights valiosos. Vamos mergulhar nos detalhes cruciais que moldam a essência do trabalho de um cientista de dados iniciante.
1. Coleta de Dados
A coleta é o ponto de partida na nossa jornada. Utilizamos bibliotecas poderosas como requests para APIs e pandas para ler e explorar arquivos. Garantimos que nossos dados sejam diversos e representativos, fornecendo a matéria-prima essencial para nossas análises.
2. Limpeza de Dados
Na limpeza, refinamos nossa matéria-prima. Com o Pandas, aplicamos dropna para remover nulos, fillna para preencher falhas e replace para corrigir erros. Essas ferramentas garantem que nossos dados estejam polidos, prontos para revelar insights sem ruídos indesejados.
3. Transformação de Dados
A transformação é onde moldamos nossos dados para o sucesso. Pandas e NumPy são aliados poderosos; utilizamos apply e map para manipulação, get_dummies para categorias e StandardScaler para normalizar escalas. Tudo isso para criar uma base sólida para nossos modelos.
4. Dados Duplicados
Evitar duplicatas é essencial. Com Pandas, identificamos usando duplicated e eliminamos com drop_duplicates. Dessa forma, garantimos que cada peça de informação contribua de forma única, mantendo a integridade e precisão em nossas análises.
5. Principais Pacotes do Python
Os pilares do nosso arsenal incluem o Pandas, onde comandos como read_csv e groupby são fundamentais. NumPy enriquece com eficiência numérica, enquanto o Scikit-learn simplifica o processo de machine learning com fit, transform, e predict. Com esses pacotes, construímos nosso caminho na ciência de dados, explorando, limpando e moldando dados para revelar narrativas escondidas.
6. Conclusão
Este artigo foi realizado com a ajuda do chatGPT, atuando como co-piloto, mas foi revisado por mim ( Christiano Garcia ), um entusiasta da matemática, estatística, ciência de dados e do xadrez, sendo 100% humano. Para trocas de ideias e eventuais contatos para trabalhos na área de ciência de dados, sinta-se à vontade para entrar em contato através do meu Linkedin é www.linkedin.com/in/christiano1974.
Referências:
- McKinney, W. (2017). "Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython." O'Reilly Media.
- VanderPlas, J. (2016). "Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data." O'Reilly Media.
- Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., ... & Duchesnay, É. (2011). "Scikit-learn: Machine Learning in Python." Journal of Machine Learning Research, 12, 2825-2830.
