Python para Dados - Não sei se te contaram mas...

A linguagem Python tem se destacado como uma das mais versáteis e escaláveis nos últimos anos. Embora a linguagem R também seja muito respeitada na área de dados, o Python se tornou mais popular, principalmente porque é leve, fácil de aprender e intuitivo. Esse avanço no uso do Python o tornou uma referência no mundo da análise de dados. Muitos profissionais da área de ciência de dados preferem usar Python, pois ele facilita a integração com outras ferramentas e tecnologias.

De acordo com um estudo da DataCamp, 66% dos cientistas de dados preferem Python (DataCamp, 2021), já que ferramentas populares de análise de dados, como BigQuery, PowerBI e Spark, utilizam Python para realizar consultas complexas de forma mais simples e eficiente.

Como analista de dados, é importante que você esteja familiarizado com algumas bibliotecas essenciais de Python, como Pandas, NumPy e SciPy. O Pandas, por exemplo, é ideal para manipulação de dados em grandes volumes, oferecendo uma maneira intuitiva de trabalhar com essas informações. Manipular DataFrames em Pandas é algo semelhante ao uso de tabelas em SQL (Wes McKinney, 2017). Além disso, para lidar com grandes volumes de dados, é necessário entender os três pilares do processo de dados: extração, transformação e carregamento (ETL).

Extração de Dados

A primeira etapa é a extração, onde os dados são retirados de várias fontes. Python facilita muito esse processo, especialmente com bibliotecas como:

• BeautifulSoup: Esta biblioteca é muito usada para web scraping, permitindo a coleta de dados de sites. Por exemplo, se você quiser coletar informações de produtos de um e-commerce ou de comentários de usuários em uma rede social, o BeautifulSoup ajuda a extrair esses dados em formato estruturado, mesmo que estejam em HTML ou XML (Crummy, 2021).
• APIs: Uma API (Interface de Programação de Aplicações) é outra forma muito comum de coletar dados. Você pode usar bibliotecas como Requests para fazer chamadas HTTP a APIs e JSON para trabalhar com os dados retornados em formato JSON. Por exemplo, se você precisar coletar dados financeiros em tempo real ou informações sobre o clima de um site como o OpenWeather, você pode fazer isso facilmente com Python. Abaixo um exemplo de como você faria isso:

import requests
response = requests.get('https://api.exemplo.com/dados')
dados = response.json()

Transformação de Dados

A segunda etapa é a transformação dos dados, ou seja, a limpeza, manipulação e organização dos dados extraídos para que fiquem prontos para análise. Em Big Data, por exemplo, Python se destaca com bibliotecas como:

• PySpark: Uma interface para trabalhar com o Apache Spark, que permite processar grandes volumes de dados de forma distribuída. Imagine que você tem dados de comportamento de milhões de usuários em um site e precisa analisá-los rapidamente. Usando PySpark, você consegue distribuir esse processamento por vários computadores para realizar a análise de forma mais eficiente.
• Dask: É outra biblioteca que permite a manipulação de dados de forma distribuída e paralelizada. Ela pode ser útil quando você está lidando com grandes volumes de dados em um único computador ou até mesmo em servidores distribuídos.

Durante a transformação, você pode realizar tarefas como:

• Limpeza de dados (remover valores nulos, corrigir erros de formatação);
• Agregação (soma, média, contagem de dados);
• Alteração de formatos (como converter datas ou categorias).

Carregamento de Dados

A última etapa é o carregamento, onde os dados transformados são armazenados ou usados para gerar informações úteis, como relatórios ou visualizações. Uma das áreas mais interessantes do Python nesse estágio é o uso de Machine Learning (aprendizado de máquina). Ferramentas como Scikit-learn, TensorFlow e Keras oferecem algoritmos poderosos que podem ser aplicados para prever tendências, realizar classificações ou até mesmo análise de sentimentos.

• Scikit-learn: Esta biblioteca permite a construção de modelos de machine learning para tarefas como previsão de vendas ou análise de dados históricos. Ela oferece algoritmos como regressão, classificação e clustering (agrupamento de dados).
• TensorFlow e Keras: Essas bibliotecas são focadas em redes neurais e deep learning. Elas são muito usadas por grandes empresas como Google, Facebook e Amazon para tarefas como reconhecimento de imagem, tradução automática e análise preditiva.

Por exemplo, você pode usar o TensorFlow para treinar um modelo de aprendizado de máquina que preveja se um cliente vai comprar um produto com base no seu histórico de compras.

Exemplo de ETL com Python:

Imagine que você queira analisar dados de um site de e-commerce. O processo de ETL pode ser algo como:

1. Extração: Usar o BeautifulSoup para coletar dados de produtos do site (preço, nome, descrição).
2. Transformação: Usar Pandas para limpar os dados (remover produtos sem preço ou com dados faltando) e calcular a média dos preços dos produtos.
3. Carregamento: Salvar os resultados em um banco de dados SQL ou gerar uma visualização com Matplotlib.

Exemplo de código para extração e transformação simples com Pandas:

import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Extração de dados
url = 'https://www.exemplo.com/produtos'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

produtos = []
for item in soup.find_all('div', class_='produto'):
  nome = item.find('h2').text
  preco = item.find('span', class_='preco').text
  produtos.append({'nome': nome, 'preco': preco})

# Transformação de dados
df = pd.DataFrame(produtos)
df['preco'] = df['preco'].apply(lambda x: float(x.replace('R$', '').replace(',', '.')))
media_preco = df['preco'].mean()

print("Preço médio dos produtos:", media_preco)

Dominar Python para análise de dados abre um leque de possibilidades no mercado de trabalho, desde a ciência de dados até o desenvolvimento de inteligência artificial. Saber como realizar ETL de forma eficaz e utilizar bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-learn e TensorFlow é fundamental para analisar grandes volumes de dados e extrair insights valiosos.