Python para Dados, uma de suas inúmeras utilidades ! Venha conhecer mais sobre esse mundo inovador!

#Python

Se você deseja fazer análises de dados completas de maneira fácil, rápida e pratica esse artigo irá lhe guiar nessa jornada!

No contexto atual, a manipulação correta de dados, pode gerar previsões em qualquer área e setor, seja no setor financeiro, criando e mostrando padrões de compras ou de assinaturas de alguns serviços, ou na área de marketing, projetando futuros planos baseados em dados anteriores fornecidos. Em ambas as situações é possível fazer com que qualquer empresa com um bom analista de dados ou cientista de dados possa evoluir em infinitos aspectos, desde visibilidade, até futuros investimentos assertivos, nos quais poderiam ser de grande risco, mas conforme a mineração, a moldagem, a programação aplicada à inteligência artificial e o uso de aprendizados não supervisionados e aprendizados supervisionados aos dados é possível reduzir drasticamente os riscos e fazer até simulações de cenários, nos quais você pode estar inserido.

Se você continuo é porque seu desejo ou objetivo é conhecer mais sobre esse mundo do uso de dados, saiba que a IA pode servir como uma aliada em seu trabalho, mas é preciso sempre conferir e fazer suas contribuições sobre tudo feito por uma inteligência artificial, pois até ela erra, então é preciso estar sempre atento e não se acomodar devido ela facilitar seu trabalho, o objetivo principal dela é fazer com que cada usuário seja mais produtivo e eficiente.

Então vamos lá!

Nesse artigo, Será apresentado:

Introdução
Como usar Python para análise de dados?
Fontes
Como extrair dados com Python?
Big Data com Python
Machine Learning com Python
O Futuro do Python para Dados
Conclusão
Considerações Finais
Fontes das imagens utilizadas fora de minha autoria

Introdução:

Segundo Harve, uma escola de tecnologia, Python é de extrema importância para os devs devido sua popularidade, além de muitas utilidades, veja o artigo aqui! Em suma, é mostrado que o Python tem um "Top 5 utilidades do Python: data science, desenvolvimento de web, desenvolvimento de aplicativos, scripts de automação e finança / fintech".

Com isso a linguagem tem uma excelente flexibilidade para sua manipulação, atendendo a demanda de qualquer área. Nesse artigo o foco será em Python em manipulação de dados divido nos seguintes subtemas: Como usar Python para análise de dados, como extrair dados com Python, Big Data com Python e Machine Learning com Python.

Como usar Python para análise de dados?

Primeiramente se faz necessário saber o que é uma análise de dados com Python, em resumo uma análise de dados com Python é o uso do gigante ecossistema de bibliotecas do mesmo, nas quais permitem inúmeras funcionalidades, dentre elas as mais populares são:

Pandas usada para análise e manipulação de dados,
NumPy usada para Machine Learning, cálculos numéricos e manipulação de arrays;
Seaborn se baseia em outra biblioteca, a Matplotlib, ambas são utilizadas para visualição de dados, a Matplotlib oferece recursos de plotagem para a criação de gráficos 2D e 3D com visualizações estáticas, animadas e interativas;
TensorFlow usada principalmente Ele pode treinar e executar modelos de redes neurais profundas para classificação de dígitos manuscritos, reconhecimento de imagens, incorporação de palavras, processamento de linguagem natural (PNL) e muito mais;
O PyTorch oferece suporte a uma ampla variedade de arquiteturas de rede neural, desde algoritmos de regressão linear simples até redes neurais convolucionais complexas e modelos de transformadores generativos usados para tarefas como e computador e processamento de linguagem natural (NLP).

Fontes:

Como extrair dados com Python?

Não é algo de outro planeta ou de uma alta complexidade como muitas pessoas pensar na primeira vez vendo isso, mas pelo contrário. Existe uma técnica especifica para isso: Web Scraping, na qual permite coletar informações de sites para análises, estudos ou automação. Usarei um código que tem que ser adaptado de acordo com os dados que a pessoa deseja extrair, esse código pode servir como base:

Big Data com Python:

O Big data ajuda você a identificar padrões em dados que indicam fraudes e agregar grandes volumes de informações para tornar os relatórios regulamentares muito mais rápidos. O machine learning é um dos assuntos mais comentados do momento. E os dados (especificamente, big data) são um dos motivos para isso. O Python é altamente indicado por ser uma linguagem de fácil entendimento, uma linguagem considera de alto nível, dessa forma é fácil de utilizar a mesma para big data.

O que é Big Data? Clicando na frase anterior é exposto o big data separado por tópicos, nos quais vão abordar ele como um todo.

Machine Learning com Python:

Da própria tradução o Machine Learning nada mais é do Aprendizado de máquina, é possível saber mais sobre o Machine Learning no seguinte artigo de um usuário da DIO https://www.dio.me/articles/machine-learning-com-python-um-guia-para-iniciantes, no qual diz os principais motivos para se optar usar python para o aprendizado de máquina, sendo um guia completo, nele está presente as principais bibliotecas utilizadas, é dado algumas instruções para como começar a utilizar, trazendo exemplos em códigos, facilitando uma melhor compreensão do exposto.

Conta também com uma conclusão, na qual fala de uma maneira mais direta como pode utilizar o Machine Learning com Python, além das referências das bibliotecas citadas.

O Futuro do Python para Dados:

É um fato que o python está se tornando cada dia mais popular, devido principalmente sua versatilidade e suas múltiplas funcionalidades, sob a perspectiva de um futuro promissor, devido principalmente a criação de automações e inteligências artificias, nas quais facilitam o dia a dia das pessoas que fazem tarefas repetitivas, como atendimento ao cliente, dentre outras que são substituídas por robôs ou automações, que são mais rápidas e aumentam a produtividade em diversos parâmetros.

De tal forma, python deve se manter bastante popular, mas como toda linguagem ele possui suas falhas, nas quais dependendo de como serão tratadas ditaram o futuro da linguagem.

Conclusão:

Ferramentas do Python: A linguagem Python possui várias bibliotecas úteis para análise de dados, como Pandas, NumPy, Seaborn, Matplotlib, TensorFlow e PyTorch, cada uma oferecendo funcionalidades específicas.
Extração de Dados: A técnica de Web Scraping permite a coleta de informações de sites para análises, sendo mais acessível do que muitos pensam.
Big Data: O Big Data ajuda a identificar padrões e a agilizar relatórios ao lidar com grandes volumes de informações. Python é uma linguagem adequada para trabalhar com Big Data devido à sua simplicidade.
Machine Learning: O aprendizado de máquina, ou Machine Learning, é um campo crescente que se beneficia das capacidades do Python. O artigo menciona recursos adicionais para entender melhor como aplicar Machine Learning utilizando Python
Futuro do Python para Dados: Python está se tornando mais popular pela sua versatilidade e funcionalidade, especialmente em automações e inteligência artificial. Embora a linguagem tenha potencial, é necessário estar ciente de suas limitações e desafios futuros.

Considerações finais:

Python continua a ser uma ferramenta valiosa para análises de dados, oferecendo diversas opções para profissionais que desejam maximizar a eficácia e produtividade em suas tarefas. Com isso ele ainda terá longos anos de popularidade, além estar propício a melhorias.

Se você deseja saber ainda mais sobre o python e sua manipulação de dados deixarei alguns links abaixo de 3 comunidades de analistas e cientistas de dados:

Fontes das imagens utilizadas fora de minha autoria: