Python para Dados
Python é uma linguagem de programação que foi criada por Guido van Rossum e foi lançada pela primeira vez em 20 de fevereiro de 1991. Ele usou como referência várias outras linguagens de programação, como ABC, Modula-3, C, Lisp e Perl (0). O objetivo era criar uma linguagem de programação que fosse fácil de ler e escrever, com uma sintaxe clara e intuitiva.
O Python rapidamente se popularizou e se tornou uma das linguagens de programação mais populares e poderosas no campo de análise e ciência de dados. Sua simplicidade, versatilidade e uma grande quantidade de bibliotecas especializadas com aplicações diretas no mundo de dados fizeram desta linguagem a preferida dos analistas e cientistas de dados. Neste artigo, vamos explorar as razões pelas quais Python é tão amplamente utilizado para manipulação e análise de dados. Vamos também destacar algumas das bibliotecas mais importantes para trabalhar com dados.
Por que usar Python?
Existem várias razões pelas quais Python se destaca como uma escolha preferida para o campo de ciência e análise de dados:
1. Facilidade de Uso e Leitura: Python possui uma sintaxe clara e intuitiva que facilita a escrita e leitura do código. Permite ler e escrever arquivos de texto, CSV, JSON, Excel, bases de dados SQL, entre muitos outros. Isso é especialmente benéfico para iniciantes que estão aprendendo a programar e para equipes de trabalho colaborativo. Estas facilidades permitem que os projetos de dados fluam rapidamente na fase de obter os dados.
2. Grande Comunidade e Suporte: A comunidade de desenvolvedores Python é grande e bastante ativa. Isso significa que há uma abundância de recursos, livros, tutoriais e fóruns de discussão disponíveis, o que facilita a resolução de problemas. Na própria plataforma da DIO já foram oferecidas diversas formações e bootcamps sobre esta linguagem, e que cobrem do básico ao avançado. Quase sempre quando encontro um problema difícil de resolver, encontro alguém que já passou por um problema semelhante e deixou dicas de como resolver em algum blog.
3. Bibliotecas Especializadas: Python oferece uma variedade de bibliotecas e frameworks que simplificam a manipulação, análise e visualização de dados. A seguir vamos passar brevemente por algumas das bibliotecas mais populares em projetos de dados:
· NumPy - O NumPy (1), o nome deriva do inglês “Numerical Python”, é uma biblioteca fundamental para computação científica usando a linguagem Python. Ela fornece suporte para arrays multidimensionais e uma coleção de funções matemáticas para operações de alto desempenho com esses arrays. Recomendo fortemente que quem está aprendendo dedique um bom tempo para entender estas estruturas, são a base para muitas aplicações mais complexas. NumPy é frequentemente utilizado como base para outras bibliotecas de ciência de dados.
· Pandas - Pandas (2) é uma biblioteca poderosa para manipulação e análise de dados. Ela introduz as estruturas de dados DataFrame e Series, que facilitam a manipulação de dados tabulares. Com Pandas, é possível ler, escrever, filtrar, agrupar e transformar dados de forma simples e eficiente. Possui muitos tutoriais e livros que ajudam quem está aprendendo. Eu destacaria o livro Python for Data Analysis, do autor Wes McKinney . É um clássico da análise de dados com Python e Pandas, possui explicações bem detalhadas e muitos exemplos.
· Matplotlib e Seaborn – São bibliotecas voltas para visualização de dados. Matplotlib (3) é a biblioteca padrão, ela permite a criação de gráficos de forma bem rápida. É quase que mandatório para quem quer trabalhar com dados ter um bom conhecimento desta biblioteca. Seaborn (4), construída sobre o Matplotlib, oferece uma interface de alto nível para criar visualizações estatísticas atraentes e informativas. Possui muitos recursos e um bom conhecimentos deles pode ser um diferencial para quem pretende vender projetos de análise de dados.
· Scikit-learn – A Scikit-learn (5) é uma biblioteca robusta para aprendizado de máquina em Python. Ela inclui uma variedade de algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, ferramentas para pré-processamento de dados, validação cruzada, seleção de modelos e muito mais. Possui muitos exemplos de como usar os recursos disponíveis e muita informação complementar. É um verdadeiro paraíso para que ama algoritmos voltados para ciência de dados!
· TensorFlow e PyTorch - A TensorFlow (6), criada pelo Google Brain, e a PyTorch (7), desenvolvida pelo Facebook, são bibliotecas muito populares para aprendizado profundo e redes neurais. Ambas oferecem ferramentas para construir e treinar modelos complexos de aprendizado de máquina e possuem comunidades ativas, que disponibilizam muitos recursos, tutoriais e exemplos de aplicações. Os frameworks também são suportados por uma grande variedade de bibliotecas adicionais que facilitam tarefas como pré-processamento de dados, visualização e interpretação de modelos. Na página destas bibliotecas existem muitas informações. Recomendo ler a parte de compatibilidade de versões da biblioteca com as versões do sistema operacional e do Python para garantir o perfeito funcionamento dos recursos disponíveis.
APIs
Um outro ponto de destaque no Python é a facilidade para a utilização de APIs (Interfaces de Programação de Aplicações). O usa das APIs tornou-se uma prática comum e poderosa para a obtenção de dados para análise. APIs permitem que desenvolvedores acessem e extraiam informações de diferentes serviços e fontes de dados na web de maneira programática. Com bibliotecas como requests e json a comunicação com APIs é feita de forma simples no Python, possibilitando a realização de requisições HTTP e o processamento de respostas em formato JSON. Isso é especialmente útil em projetos de ciência de dados e de análise de dados com dashboards interativos, onde a coleta de dados atualizados e diversificados é crucial. APIs de plataformas como Google Maps, OpenWeather, YouTube, Facebook, Instagram e muitos outros oferecem acesso a grandes volumes de dados que podem ser integrados em análises e visualizações. Desta forma o uso de APIs em Python amplia significativamente as capacidades de coleta de dados, tornando o processo simples, eficiente e automatizado.
Integração com Visualizadores de Dados
Python também se destaca pela sua capacidade de integração com visualizadores de dados populares como Power BI, Looker e Tableau. Essas ferramentas permitem que analistas e cientistas de dados criem visualizações interativas e painéis de controle dinâmicos. Através de bibliotecas específicas e APIs, é possível importar scripts e funções Python diretamente nesses visualizadores, possibilitando a realização de análises avançadas e customizadas. No Power BI, por exemplo, o uso de scripts Python permite a execução de operações complexas que complementam as funcionalidades nativas da ferramenta. O Looker permite a integração via SDK (8), facilitando o uso de APIs em Python e a visualização de dados em tempo real. O Tableau, por sua vez, possui uma extensão que suporta a integração com scripts Python, a TabPy), permitindo a execução de análises preditivas e outras operações avançadas diretamente nos dashboards.
Principais plataformas:
Para análise de dados, algumas das plataformas mais utilizadas por cientistas de dados e analistas são:
1. Google Colab: Muito utilizado para projetos colaborativos e para quem precisa de poder computacional adicional, pois oferece acesso gratuito a GPUs. É baseado em Jupyter Notebook, mas com integração com Google Drive, o que facilita muito! Esta é minha primeira escolha para projetos de dados. Existe a versão gratuita e a versão para empresas que é o Colab Enterprise (10), um ambiente de notebook gerenciado e colaborativo com os recursos de segurança e conformidade do Google Cloud e integrado ao BigQuery.
2. Anaconda: A suíte do Anaconda (11) oferece uma distribuição completa do Python com muitas bibliotecas pré-instaladas, facilitando a instalação e a gestão de pacotes. Vem com ferramentas como Jupyter Notebook e Spyder. Existe a versão Free e versões para empresas, com recursos adicionais e na versão Enterprise ferramentas de administração e governança.
3. Jupyter Notebook: (12) Extremamente popular para análise de dados e experimentação. Permite criar e compartilhar documentos que contêm código executável, visualizações e explicações em texto.
4. VS Code (Visual Studio Code): (13) Um editor de código-sublime com uma extensão poderosa para Python. Permite autocompletar, depurar e integrar várias ferramentas úteis para análise de dados. Acredito que este é um dos mais populares. Oferece suporte para muitas outras linguagens além do Python. Conta agora com o suporte do Copilot Free .
5. PyCharm: O PyCharm da JETBrains (14) é um IDE completo para Python com várias funcionalidades para desenvolvimento, depuração e análise de dados. Oferece integração com muitas bibliotecas de ciência de dados. Muito bom para quem gosta de desenvolver códigos em Python!
6. Spyder: O Spyder (15) oferece um ambiente integrado que é particularmente popular entre cientistas de dados. Oferece ferramentas para depuração, inspeção de variáveis e gráficos interativos.
Essas plataformas são amplamente utilizadas devido à sua capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados e facilitar a análise, visualização e desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina.
Alternativa
Uma das principais alternativas ao Python na área de ciência de dados é a linguagem R (9). Esta é uma linguagem amplamente utilizada para análise estatística e visualização de dados, especialmente em ambientes acadêmicos e de pesquisa e assim como o Python o R é um ambiente de software livre. O R compila e roda em uma ampla variedade de plataformas UNIX, Windows e MacOS e se destaca por sua poderosa capacidade de realizar operações estatísticas complexas e pela sua vasta coleção de pacotes voltados para visualização de dados, como ggplot2 e Shiny, que permitem criar gráficos interativos e envolventes. Embora tanto Python quanto R possuam suas próprias vantagens, muitos cientistas de dados optam por Python devido à sua facilidade de uso, sintaxe intuitiva, e excelente integração com outras ferramentas e bibliotecas, como destacamos acima, e que facilitam a manipulação e análise de dados bem como o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina. Para quem busca uma formação como cientista de dados as duas linguagens são importantes, mas recomento focar primeiramente na aprendizagem do Python.
Inteligência Artificial
A inteligência artificial (IA) pode significativamente facilitar o uso do Python para análise de dados de várias maneiras. Aqui estão alguns exemplos:
Automatização de Processos: IA pode automatizar tarefas repetitivas e demoradas, como limpeza e preparação de dados. Bibliotecas como pandas podem ser combinadas com algoritmos de IA para identificar e corrigir automaticamente valores ausentes, detectar outliers e padronizar dados.
Assistentes Inteligentes: Ferramentas de IA integradas a plataformas de desenvolvimento, como Jupyter Notebooks ou VS Code, podem sugerir códigos, autocompletar comandos e fornecer dicas em tempo real para facilitar o desenvolvimento de scripts de análise de dados. Tornando a parte de escrever o código mais rápida.
Modelos Preditivos: Algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados para criar modelos preditivos que identificam padrões e tendências nos dados. Bibliotecas como Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch permitem a construção e treinamento de modelos que podem ser utilizados para prever resultados futuros com alta precisão.
Visualização de Dados: IA pode ajudar a gerar visualizações de dados mais informativas e intuitivas. Ferramentas como Matplotlib, Seaborn e Plotly podem ser combinadas com algoritmos de IA para identificar automaticamente os melhores tipos de gráficos e destacar insights importantes.
Exploração de Dados: Ferramentas de IA como AutoML (16) (Automated Machine Learning) podem automatizar o processo de exploração e modelagem de dados, tornando mais fácil para os analistas de dados criar modelos eficazes sem a necessidade de extensa experiência em codificação.
Essas são apenas algumas das maneiras pelas quais a inteligência artificial pode facilitar o uso do Python para análise de dados, proporcionando eficiência, precisão e profundidade nas análises realizadas.
Conclusão
Entender a linguagem Python e os conceitos que existem por traz das inúmeras bibliotecas e funções disponíveis atualmente é fundamental para que os analistas de dados e os cientistas de dados consigam otimizar o tempo de desenvolvimento e focar no conceito das análises que estão desenvolvendo.
Referências:
(0) quando python foi criado: conheça a história da linguagem
(1) NumPy
(2) pandas - Python Data Analysis Library
(3) seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.13.2 documentation
(4) Matplotlib — Visualization with Python
(5) scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.6.1 documentation
(6) TensorFlow
(7) PyTorch
(8) Autenticação da API Looker | Google Cloud e sdk-codegen/python at main · looker-open-source/sdk-codegen · GitHub
(9) R: The R Project for Statistical Computing
(10) Introdução ao Colab Enterprise | Google Cloud
(11) Anaconda | Built to Advance Open Source AI
(13) Visual Studio Code - Code Editing. Redefined
(14) PyCharm: the Python IDE for data science and web development
(15) Spyder | The Python IDE that scientists and data analysts deserve
(16) AutoML | AutoML
