Como utilizar a linguagem Python para ciência de dados

A ciência de dados se tornou popular e o Python é uma das linguagens de programação mais utilizadas para análise de dados. Neste artigo, vamos mostrar as TOP 04 bibliotecas mais populares para esta finalidade. 

Por que utilizar Python para ciência de dados?

Python é uma linguagem de programação poderosa e versátil, e com uma grande comunidade de usuários.

Vantagens de utilizar Python para ciência de dados são: 

• É fácil de aprender, mesmo para pessoas que não têm experiência em programação. A linguagem tem uma sintaxe clara e intuitiva, o que a torna ideal para prototipar e iterar rapidamente.

• É um ambiente extremamente robusto para ciência de dados, oferecendo módulos e bibliotecas especializadas que facilitam muito o processo. 

• É uma linguagem open source, o que significa que há um grande número de recursos disponíveis gratuitamente. Além disso, uma comunidade gigantesca e extremamente ativa e sempre disposta a ajudar mutuamente.

Existem muitas bibliotecas disponíveis para análise de dados em Python, cada uma com seus próprios recursos e funcionalidades. Confira neste artigo mais populares.

É uma biblioteca open source que fornece ferramentas de análise de dados robustas e flexíveis. Ele permite manipular dados de forma eficiente e realizar operações matemáticas e estatísticas complexas. 

Permite trabalhar com diferentes tipos de dados, por exemplo:

• Dados tabulares, como uma planilha Excel ou uma tabela SQL;
• Dados ordenados de modo temporal ou não;
• Matrizes;
• Qualquer outro conjunto de dados, que não necessariamente precisam estar rotulados.

Quais as suas principais vantagens de utilizar?

• Possibilita de forma simplificada a substituição ou exclusão de dados ausentes que facilita a higienização dos dados a serem  trabalhados;

• A biblioteca permite a utilização de operações aritméticas para agregar ou transformar os dados que se encontram em suas estruturas principais (Series e DataFrames);

• O Pandas disponibiliza métodos para facilitar a combinação de conjuntos de dados, além de permitir selecionar subconjuntos dos nossos dados originais, com base em determinados filtro;

• É mais fácil trabalhar com um objeto do Pandas, do que reunir informações por meio de interações de listas e dicionários Python. A  biblioteca também disponibiliza uma lista de comandos para que desenvolvedores integrem outras linguagens, como R, SQL, SAS, entre outros.

O NumPy é uma biblioteca Python que fornece um framework para computação científica avançada. Ele fornece suporte para arrays multidimensionais, funções matemáticas para operações rápidas em arrays, sem a necessidade de escrever laços, recursos de álgebra linear, geração de números aleatórios, transformadas de Fourier, ferramentas para trabalhar com dados mapeados em memória, como também uma API para conectar o NumPy a bibliotecas escritas em C, C++ e FORTRAN.

Quais as vantagens de utilizar o NumPy?

• Ocupa menos memória: Os dados são armazenados em um bloco contínuo de memória, ao contrário de outros objetos do Python. Assim a biblioteca consegue acessar esses dados e modificá-los de modo muito eficiente.

• São mais velozes: São capazes de realizar processamentos complexos em conjuntos de dados, sem a necessidade de laços. 

•  Facilidade de execução de cálculos numéricos: A biblioteca do NumPy disponibiliza uma variedade de operações para serem realizadas em arrays.

É uma biblioteca para plotagem, que permite criar qualquer tipo de gráfico a partir dos arrays NumPy.

O objetivo é oferecer uma alternativa open source e multiplataforma ao MATLAB. O MATLAB (Matrix Laboratory) é uma plataforma de programação pensada especialmente para profissionais da engenharia e ciência de dados para criar e projetar sistemas e produtos. Por meio das Interfaces de Programação de Aplicativos (APIs) do Matplotlib, os programadores conseguem incluir com facilidade gráficos em aplicativos de interface gráfica.

A Matplotlib se destaca por oferecer suporte para back-end e formatos de saída, permitindo seu uso em várias plataformas. Esta extensibilidade ajudou a estabelecer uma base ampla de usuários, que contribuem ativamente para melhorar suas ferramentas robustas. Por essas características, a Matplotlib tornou-se extremamente popular.

Quais os melhores comandos do Python matplotlib?

Quando se trata de comandos úteis para o Python matplotlib, não há uma resposta única. Isso depende muito do tipo de projeto em que você está trabalhando e do que você precisa fazer com os dados. No entanto, há alguns comandos gerais que podem ser úteis em várias situações.

Um dos comandos mais úteis é o “plot” – este comando pode ser usado para criar gráficos de diversos tipos, incluindo gráficos de linha, barras e scatter. Ele também pode ser usado para plotar dados históricos, o que pode ser útil para analisar tendências. Outro comando útil é o “subplot”, que permite criar vários gráficos em um mesmo plot. Esta é uma ferramenta extremamente útil quando se deseja comparar dados de forma visual.

Além dos comandos já mencionados, existem outros que podem ser extremamente úteis na hora de criar gráficos matplotlib. No entanto, esses são apenas alguns dos mais populares e utilizados – a melhor forma de descobrir quais são os melhores para o seu projeto específico é experimentando e testando várias opções até encontrar aquelas que melhor atendam às suas necessidades.

As vantagens de se utilizar a biblioteca Python Matplotlib são: 

• Permite a criação de gráficos de alta qualidade em poucas linhas de código;
• Oferece uma grande flexibilidade na customização dos gráficos, permitindo que eles sejam adaptados às suas necessidades específicas;
• Possui uma ampla gama de funcionalidades, o que torna possível criar qualquer tipo de gráfico que você possa imaginar;
• É uma das bibliotecas mais utilizadas para visualização de dados em Python, sendo compatível com a maioria das outras bibliotecas do ecossistema Python;
• Possui uma ampla documentação e comunidade online, o que facilita o aprendizado e a solução de problemas.

É uma biblioteca para aprendizado de máquina (ML), oferecendo diversos algoritmos de classificação, regressão e agrupamento, bem como técnicas avançadas de validação e otimização. Ele fornece diversos algoritmos de aprendizado de máquina, como classificação, regressão e agrupamento. Scikit-learn é projetado para interagir com outras bibliotecas de software livre para Python, como NumPy e SciPy.

O Scikit-learn permite definir um modelos preditivos de dados em apenas algumas linhas de código. Caso você esteja procurando uma introdução ao ML, o scikit-learn é bem documentado, relativamente fácil de aprender e usar.

As principais aplicações do Scikit Learn são: 

1. Previsão do tempo: O Scikit Learn pode ser usado para prever o tempo, como a temperatura, pressão atmosférica e umidade. Isso é feito usando técnicas de regressão.

2. Detecção de fraude: O Scikit Learn pode ser usado para detectar fraude em operações financeiras ou outros tipos de dados. Isso é feito usando técnicas de classificação.

3. Reconhecimento facial: O Scikit Learn pode ser usado para reconhecer faces em imagens. Isso é feito usando técnicas de classificação.

4. Mineração de texto: O Scikit Learn pode ser usado para extrair informações úteis de texto, como análises sentimentais ou análises de tendências. Isso é feito usando técnicas de processamento de linguagem natural (NLP).

Percebeu como o Python é uma linguagem de programação poderosa e versátil?

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