Mais que Números: Python e a Análise de Dados na Construção do Futuro

É possível que os seus pais ou colegas utilizem o termo “Era da Informação Digital” para descrever em que época você vive. Esse conceito resulta do avanço tecnológico da sociedade, que levou a produção de dados em grande quantidade. Quando vistos individualmente, esses dados não possuem qualquer valor significativo, mas quando submetidos a análise e interpretação em um contexto, se tornam informação.

Não é segredo que as empresas estão aumentando a contratação por especialistas no setor de Data Analytics. Isso ocorre porque a análise de dados se tornou um instrumento importante para a previsão de possíveis tendências, para a melhora de processos e para a tomada de decisão — onde além de ser um recurso técnico, dita o futuro da sociedade. Nesse sentido, o Python se consolida como a principal linguagem de programação adotada para a finalidade.

Mas o que torna o Python a escolha preferida?

Principais Tópicos Abordados:

PYTHON E EVOLUÇÃO DA ANÁLISE DE DADOS
PILARES DA ANÁLISE DE DADOS
PRÁTICA EM ANÁLISE DE DADOS COM PYTHON
FUTURO DA ANÁLISE DE DADOS COM PYTHON
CONCLUSÃO

1 PYTHON E EVOLUÇÃO DA ANÁLISE DE DADOS

Publicado em 1991 por Guido Van Rossum, o Python revelou-se como a linguagem mais utilizada para a análise de dados por vários motivos, como:

Intuitividade: Faz com que a aprendizagem e a utilização seja fácil, por ter uma sintaxe próxima a linguagem humana;
Escalabilidade: Contribui tanto para análises simples quanto para big data e machine learning (ML);
Recursos: Contém bibliotecas como Pandas, NumPy, Seaborn e Matplotlib que facilitam o trabalho com dados.

Além de converter números em visualizações, o Python também consegue mudar a trajetória de diversos setores em escala mundial, como a economia e a saúde, por meio de previsões e aplicações estratégicas.

1.1 Principais Bibliotecas em Python

As principais bibliotecas destaque em Python são, respectivamente:

NumPy: Permite a computação numérica com Python;
Pandas: Viabiliza a análise, manipulação e limpeza de dados;
Matplotlib: Torna possível a criação de visualizações fixas, interativas e animadas;
Seaborn: Baseada em Matplotlib, é uma interface de alto nível para criação de visuais estatísticos;
Scikit-Learn: Usada para o aprendizado de máquina (ML).

2 PILARES DA ANÁLISE DE DADOS

A análise de dados é essencial para extrair conhecimento e embasar decisões em diversas áreas. Seu sucesso depende de quatro pilares principais:

Coleta de Dados: Consiste na obtenção de dados de fontes diversas e confiáveis;
Processamento: Diferentes técnicas são aplicadas aos dados brutos para garantir a consistência das informações, evitando erros ou redundâncias;
Análise Exploratória: Percepção de padrões, tendências e correlações, empregando bibliotecas como Pandas e Seaborn;
Visualização: Apresentação dos dados de forma acessível, em gráficos e dashboards, para a viabilizar discussões e decisões.

Diversos estudos voltados para a pandemia da COVID-19 utilizam o Python para prever as ondas de contágio e a evolução dos casos do vírus, bem como pesquisar o efeito das medidas de proteção impostas.

3 PRÁTICA EM ANÁLISE DE DADOS COM PYTHON

O exemplo a seguir ilustra de forma simples a criação de um conjunto de dados e a utilização de bibliotecas para transformação e visualização dos dados.

import pandas as pd
import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt 

# Criando um conjunto de dados fictício 
dados = { 
"Ano": [2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2025], 
"População (milhões)": [6.1, 6.5, 6.9, 7.3, 7.8, 8.2] 
} 
  
# Convertendo para DataFrame 
df = pd.DataFrame(dados) 
  
# Criando um gráfico de crescimento populacional 
sns.set(style="whitegrid")
plt.figure(figsize=(8,5))
sns.lineplot(x="Ano", y="População (milhões)", data=df, marker="o", color="b")
plt.title("Crescimento Populacional Global (2000-2025)")
plt.xlabel("Ano")
plt.ylabel("População (milhões)")
plt.show()

Caso você ainda não possua familiaridade com análise exploratória de dados, o código pode parecer confuso, mas vamos visualizar o gráfico resultante:

Com o gráfico as coisas ficam mais claras e espontâneas. Segundo Chen (2018), a visualização de dados traz uma noção mais intuitiva deles em comparação com tabelas de valores.

4 FUTURO DA ANÁLISE DE DADOS COM PYTHON

Como visto anteriormente, a análise dos dados não está restrita ao mundo corporativo, pois sua influência pode ser também vista em outras áreas sociais, como a saúde, a educação e a economia.

À medida que nos movemos para um futuro ainda mais tecnológico, a análise dos dados vai continuar transformando o mundo. O uso de algoritmos para melhorar sistemas reflete como a interpretação das informações pode mudar o mundo. Sendo assim, o Python continua como uma das bases dessa revolução, permitindo que o acesso e a manipulação dos dados se tornem mais democráticos.

5 CONCLUSÃO

A análise de dados tornou-se um importante determinante do futuro da sociedade, assim permitindo que empresas sejam inovadoras, governos tenham decisões mais corretas e que as pesquisas científicas avancem de formas nunca vistas. Por sua vez, o Python é uma das ferramentas mais importantes para o propósito, possibilitando a transformação de dados brutos em insights.

O futuro será baseado em análises que levarão a decisões mais inteligentes.

Agora que você já conhece a importância do Python e da análise de dados para o futuro, que tal se aprofundar nessas ferramentas?

Como sugestão, segue o link para a inscrição no bootcamp Coding the Future Heineken - Inteligência Artificial Aplicada a Dados com Copilot (ClLIQUE AQUI!), uma parceria da DIO com a Heineken.

Referências

CHEN, Daniel Y. Análise de dados com Python e Pandas. Novatec Editora, 2018.

LOPES, Gesiel Rios et al. Introdução à Análise Exploratória de Dados com Python. São Paulo, 2019. Disponível em: Link.

MCKINNEY, Wes. Python para análise de dados: Tratamento de dados com Pandas, NumPy e IPython. Novatec Editora, 2018.

PYTHON para a análise de dados: como fazer e principais bibliotecas. PM3. [S. I.], 2023. Disponivel em: Link.