Ciência de Dados com Python
A ciência de dados é um campo multidisciplinar que usa métodos, processos, algoritmos e sistemas científicos para extrair informações e insights de dados estruturados e não estruturados.
Os cientistas de dados são profissionais que lidam com grandes conjuntos de dados para extrair insights, fazer previsões e tomar decisões.
Python é uma linguagem de programação popular entre os cientistas de dados devido à sua facilidade de uso e abrangentes bibliotecas para análise de dados.
Sabendo disso, neste artigo, vamos abordar o que é Big Data e para que serve, e explorar como você pode usar ciência de dados com Python para analisar big data e extrair insights preciosos. Você vai aprender sobre as principais ferramentas e técnicas que os cientistas de dados usam para lidar com grandes conjuntos de dados, como Pandas, Numpy, Scikit-learn, SciPy e Matplotlib.
O que é big data e para que serve?
Big Data é um termo que se refere a conjuntos de dados muito grandes ou complexos para serem manipulados por um software de processamento de dados tradicional. Possui quatro características principais: volume, variedade, velocidade e variabilidade. Essas características são conhecidas como os quatro Vs do big data.
🔶Volume refere-se à quantidade de dados que sua organização tem disponível para coletar de vários dispositivos e fontes.
🔶Veracidade refere-se a formatos de dados, como mensagens de e-mail, arquivos de áudio, vídeos, dados de sensores e muito mais. As classificações da série Big Data incluem dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
🔶Velocidade refere-se à rapidez com que grandes conjuntos de dados são adquiridos, processados e disponibilizados.
🔶Variedade significa que o significado dos dados está mudando constantemente. Portanto, antes que big data possa ser analisado, o contexto e o significado dos conjuntos de dados devem ser bem compreendidos.
Big data refere-se a conjuntos de dados muito grandes que são difíceis de processar com métodos tradicionais. Esses registros podem ser gerados a partir de várias fontes, como mídias sociais, transações financeiros e registros médicos. A análise desses conjuntos de dados pode revelar padrões e tendências que podem ser usados para tomar decisões informadas.
Para analisar big data com Python, precisamos de algumas bibliotecas especiais que nos permitem manipular, processar e visualizar os dados. Algumas bibliotecas comuns incluem:
🔶Pandas: uma biblioteca Python que permite ler, limpar, transformar e explorar dados tabulares de forma eficiente e intuitiva. O Pandas fornece estruturas de dados como String e Data Frame para lidar mais facilmente com dados heterogêneos e ausentes, bem como métodos para realizar operações estatísticas, agrupamento, junção e filtragem.
🔶Numpy: uma biblioteca Python que permite realizar cálculos numéricos usando arrays multidimensionais de forma rápida e otimizada. O Numpy é a base para muitas bibliotecas científicas e de aprendizado de máquina do Python, fornecendo funções matemáticas, álgebra linear, geração de números aleatórios e manipulação de matrizes.
🔶Scikit-Learn: uma biblioteca Python que fornece um conjunto de algoritmos de aprendizado de máquina para tarefas de classificação, regressão, agrupamento, redução de dimensionalidade e seleção de modelo. O Scikit-Learn também fornece ferramentas para pré-processamento de dados, avaliação de modelos e ajuste de hiperparâmetros.
🔶Matplotlib: uma biblioteca Python que permite criar gráficos e visualizações de dados de maneira fácil e flexível. O Matplotlib fornece uma interface orientada a objetos que permite personalizar todos os aspectos de seus gráficos, incluindo cores, títulos, legendas, eixos e rótulos. O Matplotlib também pode ser integrado a outras bibliotecas de visualização, como Seaborn e Plotly.
🔶SciPy: uma biblioteca de computação científica Python que usa NumPy internamente. SciPy significa Python Científico. SciPy fornece algoritmos para otimização, integração, interpolação, problemas de valores próprios, equações algébricas, equações diferenciais, estatísticas e muitas outras classes de problemas. O SciPy é amplamente utilizado em muitas áreas da ciência e tecnologia. O SciPy é de código aberto e distribuído sob a licença permissiva BSD. O SciPy é desenvolvido e mantido publicamente no GitHub por uma comunidade vibrante, responsiva e diversificada.
Com essas bibliotecas podemos realizar muitas análises de big data com Python, como:
- Limpeza e preparação de dados: consiste em remover dados ausentes ou inconsistentes, transformando os dados em um formato adequado para análise e selecionando as variáveis relevantes para o problema.
- Pesquisas e visualizações: inclui pesquisas de dados para identificar padrões, distribuições, correlações e valores discrepantes e criar gráficos e visualizações para ajudar a entender os dados.
- Modelagem e inferência dos dados: consiste em aplicar técnicas de aprendizado de máquina ou estatística para criar modelos que possam prever ou explicar os dados, e testar as hipóteses sobre os dados usando métodos de inferência.
- Comunicação e apresentação dos resultados: consiste em sintetizar os principais achados da análise, criar relatórios ou dashboards que mostrem os resultados de forma clara e atraente, e comunicar as conclusões e recomendações aos stakeholders.
Big data é importante porque os dados podem ser o ativo mais valioso de uma empresa. O uso de big data para obter insights pode ajudá-lo a entender as áreas que afetam seus negócios – desde as condições de mercado e comportamento de compra do cliente até seus processos de negócios. Para analisar big data, você precisa de ferramentas avançadas de business intelligence que possam lidar com o volume, a complexidade e a velocidade dos dados. Algumas dessas ferramentas incluem plataformas de computação centralizada, como o BigQuery do Google Cloud, ou sistemas de computação distribuída, como o Hadoop.
O Big Data pode ser utilizado para diversas finalidades, como marketing, pesquisa, inovação, segurança, saúde e educação. Por exemplo, o Big Data pode ajudar as empresas a segmentar clientes com base em seus hábitos e preferências, otimizar suas campanhas publicitárias e prever tendências futuras. Big data também pode ajudar os pesquisadores a encontrar padrões e correlações em grandes conjuntos de dados científicos, como genômica ou clima. Além disso, o Big Data pode ajudar os inovadores a criar novos produtos e serviços que atendam às necessidades e expectativas dos consumidores. Também pode ajudar os profissionais de segurança a detectar e prevenir fraudes, ataques cibernéticos e outras ameaças. Na área da saúde, o Big Data pode ajudar os médicos a diagnosticar e tratar doenças, monitorar epidemias e melhorar a qualidade de vida dos pacientes. Na educação, o Big Data pode ajudar os educadores a personalizar a instrução e a avaliação do aluno e melhorar os resultados da aprendizagem.
Concluindo, a ciência de dados com Python é uma ferramenta poderosa para analisar big data e extrair insights valiosos que podem ser usados para tomar decisões informadas. A ciência de dados requer uma combinação de habilidades técnicas, analíticas e de comunicação, bem como conhecimento do domínio do problema. A ciência de dados é um campo em constante evolução que oferece muitas oportunidades e desafios para profissionais de ciência de dados.
Em suma, big data é um conceito que descreve conjuntos de dados muito grandes e complexos que requerem ferramentas especiais para processar e analisar. O Big Data tem o potencial de criar valor para as organizações e para a sociedade em geral, se utilizado de forma ética e responsável.
Referências:
