Introdução a Ciência de dados com Python
- #Python
Você já se perguntou como dominar a Ciência de Dados? Descubra como Python pode te levar a uma abordagem imersiva e transformar sua jornada nessa fascinante área!
A Ciência de Dados (em inglês: Data Science) tem se destacado nos últimos anos como um campo de estudo essencial, oferecendo a capacidade de explorar e descobrir informações valiosas a partir de conjuntos de dados extensos e complexos. Além disso, possibilita uma tomada de decisão embasada, fundamentada em evidências e análises quantitativas, ou seja, converte dados significativos em valores para o negócio.
Você deve estar se perguntando: como isso é possível e por onde começar para ser um cientista de dados? Neste artigo, vamos explorar esses caminhos e te ajudar a ter destaque nessa área em ascensão. Prepare-se para mergulhar nessa experiência enriquecedora e aprender:
- O que faz um Cientista de Dados?
- O que é big data e para que serve?
- Python e suas bibliotecas para análise de dados;
O que faz um Cientista de Dados
Antes de começar a definir o que faz um Cientistas de Dados, permita-me compartilhar um caso curioso que Stanley Loh relata em seu livro "BI na Era do Big Data para Cientistas de Dados". O autor compartilha uma história intrigante em que um consumidor comprou um carro da GM e enviou uma carta de reclamação mencionando um comportamento estranho do seu veículo: sempre que ele ia à sorveteria e escolhia sorvete de baunilha, o carro demorava a dar partida. No entanto, ao optar por qualquer outro sabor, o carro voltava a ligar na primeira tentativa.
Inicialmente, o relato do consumidor foi tratado como uma piada na GM, pois ninguém conseguia entender a conexão entre o sabor do sorvete e o problema do carro. No entanto, o caso despertou a curiosidade e decidiu-se investigá-lo mais a fundo. Um engenheiro da fabricante, juntamente com o cliente, decidiram testar a teoria.
Eles foram até a sorveteria, compraram o sorvete de baunilha e voltaram para o carro. Para surpresa deles, o carro não ligou na primeira tentativa nem nas seguintes. Após aguardarem um momento, tentaram novamente e, dessa vez, o carro deu partida. Movidos pela curiosidade, retornaram para casa e logo após voltaram a sorveteria para repetirem o teste, agora com um sorvete de sabor diferente e para surpresa deles, o carro ligou imediatamente.
Intrigado, o engenheiro sabia que o sabor do sorvete não poderia ter influência direta no problema do carro, mas percebeu que havia um fator associado a ele. Foi então que descobriu que o sorvete de baunilha ficava exposto na entrada da sorveteria, enquanto os demais sabores ficavam nos fundos. Ao escolher o sorvete de baunilha, o cliente gastava menos tempo na sorveteria, o que resultava em menos tempo para uma peça do carro esfriar. Essa peça precisava estar resfriada para que o carro pudesse dar partida. Dessa forma, o engenheiro encontrou a causa problema.
Essa história surpreendente ilustra como a análise cuidadosa, mesmo diante de uma aparente coincidência, pode levar à descoberta de fatores ocultos e causas reais de problemas, demonstrando a importância de investigar além do óbvio destacando a relevância da abordagem científica na resolução de questões complexas.
Os Cientistas de Dados desempenham um papel fundamental ao ajudar a compreender o motivo pelo qual os eventos e fenômenos ocorrem. São profissionais essenciais em qualquer organização, uma vez que fornecem insights significativos para os tomadores de decisão, como gestores de dados e executivos, que buscam um suporte mais sofisticado para impulsionar estratégias e alcançar resultados bem-sucedidos.
De acordo com Anjul Bhambhri define que o "Um Cientista de Dados representa uma evolução do papel de Analista de Negócios ou Analista de Dados. Estes profissionais possuem uma base sólida normalmente em ciência da computação, aplicações, modelagem, estatísticas, análises e matemática. O que define o Cientista de Dados é a forte visão de negócios, juntamente com a capacidade de comunicar os resultados, tanto para os líderes de negócios quanto para seus pares, de uma forma que influencie como uma organização posiciona-se diante dos desafios do mercado”.
Segundo Miller, em um artigo publicado pelo New York Times, “esses cientistas são os mágicos da era da big data”. Eles analisam os dados utilizando modelos matemáticos, reconhecem padrões e prevêem comportamentos. Transformam dados em informações valiosas criando narrativas e visualizações eficientes para tomada de decisões.
Agora que entendeu mais sobre o papel do Cientista de Dados, que tal seguir aprendendo sobre Big Data e as ferramentas de análise?
O que é big data e para que serve?
Big Data, em português macrodados, é um termo utilizado para tratar e definir grandes volumes de dados que precisam ser armazenados e processados. A definição mais utilizada foi proposta pela empresa Gartner onde o “Big Data faz referência ao grande volume, variedade e velocidade de dados que demandam formas inovadoras e rentáveis de processamento da informação, para melhor percepção e tomada de decisão.”
Nos tempos atuais, a sociedade vem gerando dados em uma velocidade impressionante, abrangendo diversas áreas como localização dos celulares, transações online, internet das coisas, redes sociais, entre outros. As empresas que conseguem transformar esses dados em informações em tempo real têm uma grande vantagem, pois através dessas informações as empresas podem identificar quando seus clientes consomem seus produtos, os momentos ideais para promoções e também traçar estratégias para melhorarem o relacionamento com sua marca.
Ao utilizar análises de Big Data, essas empresas são capazes de processar grandes volumes de dados quase instantaneamente, o que as torna líderes em seus respectivos mercados. Em resumo, o termo Big Data é utilizado para tratar e definir grandes volumes de dados que precisam ser armazenados e processados.
Apenas o grande volume de dados não define o termo Big Data como um todo, mas existem outras duas propriedades que devem ser consideradas, sendo elas a variedade e a velocidade dos dados. Assim juntamente com o volume elas são denominadas como os 3 v’s do Big Data.
Volume: É a principal característica do Big Data, ele faz referência a dimensão do grande volume de dados gerados pela sociedade.
Velocidade: está se tornando algo de extrema importância, pois as empresas que não conseguirem agilizar a coleta e análise de dados, terão dificuldades de se manterem e obterem vantagem competitiva.
Variedade: indica os vários tipos de dados como áudio, vídeo, página da Web, textos, tabelas, entre outros.
Devido aos desafios e oportunidades trazidos pela expansão da quantidade de dados, alguns autores propuseram o incremento de mais 2 V’s no modelo, sendo incluído o valor e a veracidade dos dados, tornando o modelo atual com 5 V’s.
Veracidade: estar relacionada com a confiabilidade dos dados em uma solução, sendo essencial que sejam coerentes e autênticos. O considerável volume e variedade desses dados podem resultar em certas inconsistências se não tratados adequadamente.
Valor: o quanto valioso e significativo são os dados para estratégias do negócio. Os custos da coleta de dados, armazenamento e o processamento devem trazer algum retorno à empresa.
Até agora, já percebeu o quão crucial é o tratamento adequado dos dados para as empresas em suas tomadas de decisões. Imagine este tratamento, retirar o que é importante e descartar o que não traz valor de decisão. Já pensou como seria possível traçar estratégia para extração, modelagem e construção de visualizações decisivas para o negócio? Disso que abordará o tópico a seguir.
Python para Análise de dados
Com o avanço da tecnologia e o crescente volume de dados, muitas ferramentas podem ser aliadas para o tratamento e análise de dados como: Stata, SAS, SPSS, R, JMP, MATLAB, Julia, Python, entre outros. Dentre estas a que merece destaque é a linguagem Python, por ser open source (gratuita) e tem uma comunidade extremamente ativa, facilitando a incorporação de novas metodologias estatísticas através de pacotes e bibliotecas. Além disso, o software pode ser instalado em qualquer sistema operacional.
Mas por que utilizar a linguagem python e suas ferramentas? Tudo pode ser resumido em automação e reprodutividade, é uma linguagem clara e objetiva, pois vai direto ao ponto sem rodeios.
Python é uma linguagem completa, contando com bibliotecas para acessar bancos de dados, processar arquivos XML, construir interfaces gráficas e mesmo jogos, podemos utilizar muitas funções já existentes escrevendo poucas linhas de código. Isso aumenta a produtividade do programador, pois ao utilizarmos bibliotecas usamos programas desenvolvidos e testados por outras pessoas. Isso reduz o número de erros e permite que você se concentre realmente no problema que quer resolver.
Bom, até aqui você já pode perceber o grande potencial da linguagem Python. Vamos agora conhecer algumas bibliotecas para análise de dados nesta linguagem:
A biblioteca Pandas é uma das mais famosas e poderosas da linguagem python, permite trabalhar com dados do tipo planilha, podendo carregar, manipular, alinhar e combinar informações. Além de ser uma biblioteca flexível, oferece uma estrutura de dados de alta performance e é caracterizada como confiável para muitos analistas de dados.
NumPy é uma biblioteca fundamental para análise de dados para a linguagem de programação Python. Suporta o processamento de grandes matrizes e vetores multidimensionais. É altamente otimizado para cálculos numéricos simples e complexos como transformadas de Fourier. Estas características tornam a biblioteca uma escolha perfeita para trabalhar com grandes conjuntos de dados.
A scikit-learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto feita especialmente para Python. Possui diversos algoritmos que são apropriados para realizar a análise e executar tarefas de aprendizado de máquina tais como classificação (SGDClassifier, LinearSVC, GaussianNB, DecisionTreeClassifier, MLPClassifier, etc), regressão (SGDRegressor, DecisionTreeRegressor, MLPRegressor, etc), clusterização (KMeans, AffinityPropagation, MeanShift, SpectralClustering, DBSCAN, etc) e redução de dimensionalidade (KernelDensity, Isomap, LocallyLinearEmbedding, KernelPCA, MDS, etc). A grande vantagem da scikit-learn é que ela se integra perfeitamente com as bibliotecas Python NumPy e SciPy, ampliando ainda mais suas capacidades numéricas e científicas.
Seaborn é uma biblioteca de visualização de dados em Python baseada em matplotlib. Ele fornece uma interface de alto nível para desenho gráficos estatísticos atraentes como histogramas, diagramas de dispersão e mapas de calor. Ainda é altamente personalizável e fácil de usar, o que o torna a escolha perfeita para quem quer criar visualizações de dados de alta qualidade.
Conclusão
Dominar a Ciência de Dados é uma jornada fascinante e repleta de oportunidades, e a linguagem Python tem se destacado como uma ferramenta poderosa nesse campo. Neste artigo, exploramos os fundamentos e as aplicações da Ciência de Dados, bem como o papel crucial dos Cientistas de Dados na análise e compreensão de eventos e fenômenos.
Um Cientista de Dados desvenda padrões, prevê comportamentos e transforma dados em informações valiosas para tomadas de decisão. Eles possuem uma base sólida em ciência da computação, estatística, análise e matemática, combinada com uma visão de negócios que influencia as estratégias das organizações no mercado atual.
O Big Data desafia as empresas com seu volume, variedade e velocidade de dados. É essencial processar esses dados de forma inovadora e rentável para obter insights valiosos e tomar decisões mais assertivas. Além disso, os dados devem ser confiáveis e trazer valor para as estratégias de negócio.
É nesse contexto que Python se destaca como uma linguagem de programação completa e acessível. Com suas bibliotecas especializadas, como o Pandas, NumPy, scikit-learn e Seaborn, Python oferece automação, reprodutibilidade e alto desempenho na análise de dados. Através das bibliotecas, é possível carregar, manipular, combinar e visualizar dados, além de aplicar algoritmos de aprendizado de máquina para criar modelos preditivos.
O Pandas permite trabalhar com dados de forma flexível e confiável, enquanto o NumPy oferece suporte ao processamento de grandes conjuntos de dados e cálculos numéricos complexos. A biblioteca scikit-learn é essencial para a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina, possibilitando classificação, regressão, clusterização e redução de dimensionalidade. Já o Seaborn, baseado no matplotlib, fornece uma interface amigável para visualização de dados estatísticos de maneira atraente e personalizável.
Ao dominar Python e suas bibliotecas para análise de dados, você estará um passo à frente para explorar todo o potencial da Ciência de Dados. Seja você um profissional em busca de novas oportunidades ou um estudante interessado em mergulhar nesse campo em ascensão, Python se revela como uma ferramenta indispensável para alcançar o sucesso.
Portanto, embarque nessa jornada imersiva de Ciência de Dados com Python e desfrute da capacidade de extrair insights valiosos, tomar decisões embasadas e impulsionar estratégias eficientes no mundo dos dados. Com dedicação e prática, você estará preparado para enfrentar os desafios e se destacar nesse campo em constante evolução.
Referências
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