Python para Análise de Dados: Transformando dados em conhecimento

#Python

Aposto que você já ouviu alguém falar por aí que "os dados são o novo ouro". Por mais subjetivo que seja imaginar algo tão impalpável e avulso, mas tão valioso a ponto de influenciar um ser humano a tomar uma decisão. Veja bem, você já parou para pensar que as decisões mais corriqueiras do dia-a-dia que você toma são baseadas em um conjunto imenso de dados avulsos (experiências de vida), processados por um sistema extremamente complexo (cérebro) e que gera então o que a gente chama de conhecimento. Imagina o poder que isso tem de impactar tantas outras facetas do mundo.

Pois bem, é disso que vamos falar!

Vamos juntos desmistificar essa riqueza escondida por trás dos dados brutos. Para isso, entender como trabalhar com grandes volumes de informações é essencial para um aspirante a Analista de Dados. E o mais legal de tudo, usando Python, uma das linguagens de programação mais poderosa para a análise de dados. Prepare-se para explorar como Python pode ser usado para transformar dados brutos em insights valiosos.

Por aqui você vai ver:

Por que usar o Python para Análise de Dados?
Bibliotecas que vão te ajudar nessa jornada
Hands-on: Etapas para uma análise eficiente
Conclusão e dicas para mergulhar de vez nessa área

Por que usar o Python para Análise de Dados?

Desde a sintaxe simples até a versatilidade dessa linguagem de programação tão poderosa faz ela ser a escolha primordial na inspeção de dados. Oferece um conjunto de bibliotecas robustas que podem ser utilizadas para a manipulação, análise e visualização de dados. Veremos elas mais a frente, mas já adiantando, estamos falando de Pandas, Numpy e Matplotlib. Além disso, é fácil de integrá-la a bancos de dados, APIs e outras linguagens, como R ou SQL. Ideal para realizar aquelas tarefas repetitivas que fazem você perder seu precioso tempo. Um script resolve tudo. A simplicidade, eficiência e versatilidade fazem do Python uma ferramenta poderosa para qualquer análise com grandes volumes de dados.

Bibliotecas que vão te ajudar nessa jornada

As bibliotecas são coleções de funções e módulos pré-programados que podem ser reutilizados em seus projetos. Trazendo uma visão geral dessas bibliotecas mais utilizadas, temos:

Pandas

Framework usado para a modelagem dos dados. Sempre que iremos analisar um conjunto muito grande de dados precisamos olhar de forma exploratória para várias condições que irão nos ajudar a compreender, refinar e organizar a base de dados. Por exemplo, colunas com valores nulos,

Numpy

Vamos supor que você esteja analisando um dataset relacionado ao comportamento de vendas de uma loja, muito provável que você queira analisar a questão do faturamento em relação aos meses do ano. Exatamente nessa parte talvez seja importante verificar o quanto cada mês destoa da média anual. Para isso precisamos calcular a média, desvio padrão, mediana e afins. Por isso temos o Numpy, outro framework muito usado para trabalhar com cálculos numéricos, arrays e matrizes.

Matplotlib

Seguindo o raciocínio da análise de vendas de um loja, uma boa prática de mostrar para os stakeholders é gerar uma visualização clara desses dados através de gráficos, principalmente. Para então facilitar na identificação de padrões e tendências. Aí que entra o Matplotlib, mais um framework que facilita nossa vida na hora de criar essas visualizações.

Hands-on: Etapas para uma análise eficiente

Agora que você já conhece a principal ferramenta para análise de dados, o Python, e as suas bibliotecas, vamos juntos realizar uma breve análise. Para isso, vamos utilizar os microdados do Enem, que você pode acessar pelo site do INEP.

Passo 1: Definir o problema. Entenda o que você deseja responder com os dados, faça um brainstorming e levante hipóteses relevantes para guiar a sua análise. Isso vai te ajudar a não sair por aí sem saber aonde quer chegar.

Exemplo:

Há diferença de desempenho nas provas de matemática entre escolas públicas e privadas?

Passo 2: Manipular os dados. Esse passo é super importante para impedir que suas análises estejam inconsistentes. Elimine valores nulos e duplicados, principalmente. Eles podem trazem um resultado totalmente divergente da realidade. Para isso, você pode colocar em prática os seus conhecimentos de Pandas. Aqui vão alguns exemplos.

Passo 3: Analisar os dados. Utilize o Numpy para verificar a média de notas dos alunos de escolas públicas e privadas. Gere gráficos para facilitar nosso entendimento usando Matplotlib.

Passo 4: Interpretar os dados. Agora é converter o que você conseguiu extrair e gerar insights. Tente responder a pergunta que definimos na primeira etapa desse hands-on.

Exemplo: Com base na visualização que extraímos, nota-se que há uma diferença significativa no desempenho entre escolas públicas e privadas. A média da nota de matemática dos alunos das escolas privadas é maior do que a dos alunos das escolas públicas. Essa diferença pode ser explicada por vários fatores, como infraestrutura, recursos educacionais, investimento por aluno e contexto socioeconômico.

Observação importante: Para chegar a certas conclusões é necessário analisar muitos outros fatores relevantes. Um único fator analisado isoladamente pode trazer uma visão distorcida do que de fato é ou poderia ser. Por isso, sempre explore demais condições para que sua análise seja mais completa e confiável possível. Aqui tivemos apenas um overview rápido para te mostrar como as coisas funcionam, mas você pode colocar a criatividade para ferver e descobrir muito mais.

Conclusão e dicas para mergulhar de vez nessa área

O Python é uma ferramenta transformadora que está enriquecendo a análise de dados e a transformação em conhecimento para decisões estratégicas. O domínio dessa habilidade técnica irá te ajudar a otimizar e valorizar as suas análises. Por isso, não deixe de explorar muito mais o potencial dessa ferramenta poderosa.

Então se você deseja se aprofundar nessa área minha dica é:

Explore as documentações tanto do Python quanto das bibliotecas. Elas contém um excelente agregado de conteúdos que te explicando como utilizá-las.
Fique de olho e participe dos bootcamps da DIO para colocar em prática tudo o que você aprendeu.
Desenvolva projetos pessoais para explorar muito mais.
Participe de fóruns. Assim você poderá compartilhar com pessoas que estão na mesma jornada que você.
E claro, persista! O conhecimento precisa de muita dedicação e disciplina.