Uma Jornada pela Ciência de dados com Python

Olá, Comunidade DIO!

Com o crescimento da quantidade de dados disponíveis, de forma exponencial, ser eficiente ao manipular tais informações trouxe um componente fundamental para a obtenção de insights muito significativos, assim como para a tomada de decisões assertivas e mais embasadas.

Neste Artigo, será apresentado uma introdução à manipulação de dados com Python, uma das linguagens de programação mais populares para análise de dados. Serão abordados conceitos básicos, com exemplos práticos. Exploraremos a biblioteca Pandas – uma das mais populares e que oferece ferramentas poderosas de manipulação e análise de dados. Além disso, será discutido técnicas essenciais, como limpeza, transformação e agregação de dados, o que ajuda na eficiência e excelência tanto de analistas e cientistas de dados iniciantes, quanto dos mais experientes nessa jornada do trabalho com dados.

O Artigo contém:

1.      Introdução

2.      Por que Python?

3.      Manipulação de dados

4.      Biblioteca Pandas

5.      Manipulação de dados com Pandas: Principais operações

6.      Conclusão

7.      Referências

1 – Introdução

A Ciência de Dados, atualmente, apresenta-se como uma área cada vez mais determinante para diferentes empresas, organizações e outros setores em todo o mundo, que buscam na análise de dados, obter insights valiosos que permitam a eles tomar as mais diversas e imbatíveis decisões. Combinando conhecimentos de programação, estatística e domínio sobre o assunto. Dessa forma, a manipulação de dados tem um papel fundamental, pois permite que os cientistas e analistas de dados processem, transformem e preparem os dados para análise.

Em paralelo, a linguagem de programação Python tornou-se uma ferramenta muito popular para lidar com esse desafio. Essa linguagem de programação é extremamente popular, devido à sua sintaxe intuitiva, extensas bibliotecas e uma grande comunidade, bastante ativa.

2 – Por que Python?

O desenvolvimento da linguagem Python começou no final da década de 1980 por Guido Van Rossum, enquanto ele trabalhava no Centrum Wiskunde & Informatica — CWI — em Amsterdã. Em 1994, surgiu a primeira versão da linguagem Python. Desde então, a linguagem Python recebeu diversas atualizações. Python é uma linguagem multiplataforma, pois tem versões para diversos sistemas operacionais, entre eles: Windows, Linux e macOS. Além disso, ela é mantida pela Python Software Foundation (PSF), uma organização sem fins lucrativos.

Python é uma linguagem de programação de alto nível. Por ser simples, altamente legível e fácil de utilizar, rapidamente tornou-se destaque na comunidade desenvolvedora. Além disso, conta com uma abundante variedade de bibliotecas utilizadas em Ciência de Dados, que fornecem recursos poderosos para a manipulação, análise e visualização de dados.

Na perspectiva de um cientista de dados em início de carreira, a linguagem de programação Python proporciona a possibilidade de aproveitar as suas bibliotecas para realizar tarefas de maior complexidade de uma forma, relativamente, simples. Assim, o mesmo economiza tempo e esforço. No caso de um profissional mais experiente, a eficiência é ainda maior, naturalmente. Portanto a escolha do Python como linguagem de programação neste cenário é bastante natural.

Conforme dito ao introduzir este artigo, Python possui uma vasta gama de bibliotecas que podem ser utilizadas na manipulação e análise de dados.

Dentre estas bibliotecas, vale destacar duas das mais poderosas e populares:

·        Numpy: Esta é uma biblioteca fundamental para a manipulação de dados em Python. Suporta arranjos e matrizes multidimensionais, assim como conta com uma ampla gama de funções matemáticas de elevado desempenho. Com o NumPy, é possível realizar operações eficientes em arranjos (arrays), o que é essencial para a manipulação e análise de dados.

·        Pandas: Construída a partir do Numpy, o Pandas é uma biblioteca projetada especificamente para análise e manipulação de dados. Ela conta com estruturas de dados flexíveis e eficientes, como o DataFrame, que permite a manipulação de dados tabulares de forma intuitiva. Com o Pandas, é possível carregar, filtrar, transformar e combinar conjuntos de dados com facilidade.

As bibliotecas acima, podem ser um ponto de partida. Pois, ao ficar mais experiente, o cientista ou analista de dados tem a possibilidade de explorar bibliotecas, também populares, como Scikit-learn (biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto); Matplotlib (biblioteca de software para criação de gráficos e visualizações de dados em geral); Seaborn (biblioteca de visualização de dados e que possui diversas ferramentas para criação de gráficos - baseada em Matplotlib).

 3 – Manipulação de dados

A ciência de dados tem como processo fundamental, a manipulação de dados. Neste processo estão envolvidos a limpeza, transformação e organização dos dados, que estão em estado bruto, tornando-os dados possíveis de análise. Na manipulação de dados existem tarefas como normalização, filtragem, remoção de valores ausentes, agregação e eficiência de conjunto de dados. Tarefas essas que são muito importantes na garantia da qualidade, boas práticas e integridade dos dados a serem analisados.

Um profissional dessa área, normalmente, lida com volumes muito grandes de dados. Com isso, encontrar problemas como dados duplicados, inconsistentes, mal formatados e ausentes é bastante comum. Daí a importância de o profissional ter ferramentas capazes de otimizar e qualificar o trabalho.

Ainda sobre a manipulação de dados é importante abordar a temática sobre Boas Práticas, pois são essenciais na garantia da integridade, segurança e qualidade das informações que são utilizadas por empresas e organizações. Com as diretrizes bem definidas e adequadas a cada situação, evita-se inconsistências, erros e violações de privacidade, o que permite melhores tomadas de decisão e confiabilidade nos resultados. Para garantir boas práticas na manipulação de dados, seguem algumas dicas bem valiosas:

1.      Realizar coleta de dados concisa e adequada. Envolve definir a relevância das informações de acordo com a necessidade do objetivo proposto. Assim como, para proteger identidade e dados sensíveis dos indivíduos envolvidos.

2.      Se faz necessário verificar a consistência, precisão e a integralidade das informações, para garantir a qualidade dos dados. Dessa forma, é recomendado utilizar-se de implementações de mecanismos de verificações e validações de dados.

3.      Implementar medidas de segurança, tais como: Criptografia, controle de acesso e firewall; é mais uma das boas práticas. Segurança ao armazenar os dados é essencial. Para prevenir perdas irreversíveis, caso haja falha no sistema, recomenda-se realizar backups regularmente.

4.      Finalmente, garantir a conformidade com as leis e regulamentações aplicáveis à manipulação de dados é fundamental. Isso inclui o cumprimento da legislação de proteção de dados, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil e o Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD) na União Europeia. É importante estar atualizado sobre as exigências legais e implementar políticas e procedimentos que assegurem a conformidade.

Resumindo, seguir boas práticas na manipulação de dados é fundamental para garantir a qualidade, segurança e privacidade das informações utilizadas pelas empresas e organizações. A coleta adequada, a qualidade dos dados, o armazenamento seguro, a organização e a conformidade legal são elementos-chave para um processo eficiente e confiável. Ao adotar essas práticas, é possível obter resultados mais precisos, tomar decisões embasadas em dados confiáveis e manter a confiança dos clientes e parceiros.

A seguir, iremos ver mais sobre a biblioteca Pandas, sua aplicabilidade e como ela facilita o processo de análise.

4 – Biblioteca Pandas

Pandas é uma biblioteca para Ciência de Dados de código aberto (open source), construída sobre a linguagem Python, e que providencia uma abordagem rápida e flexível, com estruturas robustas para se trabalhar com dados relacionais (ou rotulados), e tudo isso de maneira simples e intuitiva. O pandas é utilizado de forma ampla em ciência de dados, análise financeira, engenharia de dados e muitos outros domínios.

Apesar de o pandas não ser uma biblioteca de visualização em si, ele se integra com outras bibliotecas, como Matplotlib e Seaborn e cria gráficos e visualizações dos dados. Tornando a comunicação e exploração dos resultados mais eficaz.

Criado pelo desenvolvedor Wes Mckinney, autor do livro Python para Análise de dados, a biblioteca Pandas, cujo nome é derivado do termo panel data (painel de dados, em português) teve seu desenvolvimento iniciado em 2008 e a primeira versão foi publicada em 2012.

Pandas conta, principalmente, com a estrutura de dados DataFrame, que é uma tabela bidimensional com rótulos para linhas e colunas. Semelhante à tabela SQL e à planilha, o DataFrame permite que se manipule, analise e visualize dados. Vale citar aqui também a estrutura de dados chamada Series, que é uma matriz unidimensional que pode conter qualquer tipo de dados.

• A Importação de dados é facilitada, pois o Pandas suporta variados formatos como por exemplo: JSON, SQL, Excel e CSV. Isso permite trabalhar com diferentes fontes de dados, mais uma facilidade encontrada nessa poderosa biblioteca.

Abaixo um exemplo simples de carregamento e manipulação de dados, utilizando o Pandas:

No exemplo, um arquivo CSV foi carregado utilizando o Pandas, realizado um filtro dos dados baseado em uma condição específica, calculado a média de uma coluna e salvo os dados manipulados em um novo arquivo CSV.

5 - Manipulação de dados com Pandas: Principais operações

Com o Pandas a manipulação de dados tem uma variedade de operações. A seguir vamos abordar algumas dessas operações*.

*Anteriormente, foi exemplificado a operação de Leitura de dados.

·        Limpeza de dados

Etapa importante na manipulação de dados, pois envolve detectar e tratar valores ausentes, duplicados e dados inconsistentes. A tarefa de limpeza dos dados é facilitada com os métodos fornecidos pelo Pandas. Exemplo:

·        Filtragem de dados

A filtragem de dados é responsável por selecionar um subconjunto de dados com base em condições específicas. O Pandas oferece uma sintaxe concisa para realizar filtragens. Exemplo:

·        Agregação de dados

A agregação de dados envolve múltiplas observações combinadas em uma representação resumida e única. O Pandas fornece funções de agregação para cálculos estatísticos, como média, soma, mínimo e máximo. Exemplo:

·   Junção de dados

Operação que permite combinar diferentes bases de dados que possuem colunas iguais. Para realizar a operação de junção de dados, o Pandas disponibiliza várias funções. Dentre elas temos ‘join( )’ (função que faz a junção entre colunas de dois DataFrames diferentes que compartilhem coluna chave ou index em comum) e

‘merge( )’ (função na qual inserimos dois DataFrames como argumento, e especificamos qual a coluna que irá ser a chave por meio do argumento on = "key").

6 – Conclusão

Neste artigo, foi explorado o quão importante é a manipulação de dados para a Ciência de Dados, assim como utilizar a linguagem de programação Python, juntamente com a biblioteca Pandas, para realizar essa tarefa de forma eficiente. Foi abordado também que a manipulação de dados é uma etapa fundamental na jornada de um cientista de dados e um passo ímpar na análise de dados, pois permite limpar, transformar e organizar os dados brutos, deixando-os preparados para uma análise mais avançadas.

Foi falado também que com o Pandas, os cientistas de dados podem acessar uma vasta gama de funcionalidades que facilitam a manipulação de dados, como a leitura e escrita de diferentes formatos de arquivos, a limpeza de dados ausentes ou duplicados, a filtragem com base em condições específicas, a agregação de dados para a obtenção de estatísticas resumidas e a junção de conjuntos de dados.

À medida que você avança em sua jornada na Ciência de Dados, é essencial dominar as técnicas de manipulação de dados, pois elas formam a base para análises mais avançadas, modelagem preditiva e tomada de decisões baseadas em dados. Além do Pandas, existem outras bibliotecas poderosas em Python, como NumPy, SciPy e Scikit-learn, que podem ser combinadas para realizar análises mais sofisticadas.

Participar de comunidades Python é uma parte vital no crescimento como programador Python. Por isso, é imprescindível se envolver com a comunidade. Participar de fóruns, grupos de discussão e conferências relacionadas ao Python oferece uma oportunidade única de compartilhar conhecimento, aprender com especialistas e se manter atualizado sobre as tendências e desenvolvimentos relacionados a essa linguagem.

Lembre-se de explorar a documentação oficial das bibliotecas mencionadas e buscar recursos adicionais, como tutoriais, cursos online e comunidades de Ciência de Dados, para aprimorar suas habilidades nessa área emocionante e em constante evolução.

Em resumo, a manipulação de dados com Python e a biblioteca Pandas oferecem uma base sólida para iniciar sua jornada na Ciência de Dados. Com dedicação, prática e aprendizado contínuo, você estará bem equipado para enfrentar os desafios da análise de dados e aproveitar as oportunidades que a Ciência de Dados oferece.

7 – Referencias

• Wes McKinney. (2018). Documentação Pandas - https://pandas.pydata.org/docs/
• Python Software Foundation. (2021). Tutorial de Python – Estrutura de dados. https://docs.python.org/3/tutorial/datastructures.html
• Klosterman, S. (2020). Projetos de ciência de dados com Python – Novatec Editora.
• Wesolowski, P. (2020). Data Science from Scratch with Python.
• VanderPlas, J. (2016). Python Data Science Handbook.