Com o surgimento da ciência de dados, o sucesso dos negócios hoje depende fortemente da capacidade de obter insights valiosos a partir de grandes blocos de dados. E as empresas usam esses insights para desenvolver suas estratégias de negócios para crescer e superar os concorrentes. Na sua forma mais simples, a ciência de dados pode ser considerada como um campo onde os dados são capturados e analisados ​​para chegar a uma solução lógica. Anteriormente, apenas organizações gigantes de TI estavam envolvidas nisso, mas hoje quase todas as empresas em setores como saúde, finanças, comércio eletrônico, etc., estão empregando a ciência de dados para aproveitar ao máximo os dados que capturam de diferentes fontes.
Para atingir esse objetivo, os profissionais de ciência de dados precisam das melhores ferramentas para aproveitar técnicas avançadas que possam transformar dados em insights acionáveis. Existem algumas linguagens proeminentes, como Java, C, C++, etc., que podem ser usadas para dar sentido aos dados. No entanto, Python emergiu como a linguagem de programação mais popular usada para ciência de dados, revelou uma pesquisa StackOverflow.
1- Como o Python está relacionado à ciência de dados?
No mundo da codificação, Python é considerado uma espécie de canivete suíço. Ele oferece suporte a programação estruturada, programação orientada a objetos, padrões de programação funcional e muito mais. Por exemplo, o Google desenvolveu o TensorFlow, uma estrutura de aprendizado profundo que foi criada usando Python como linguagem principal.
Além do Google, outros gigantes da tecnologia como Netflix, Facebook, NASA etc. já usam Python como linguagem de destaque há muito tempo. Existem algumas situações específicas em que esta linguagem é a ferramenta de ciência de dados mais adequada para realizar o trabalho. Por exemplo, é perfeito quando é necessário incorporar código estatístico ao banco de dados de produção ou quando as tarefas de análise de dados precisam de integração com aplicativos da web. A natureza de programação completa desta linguagem a torna ideal para implementação de algoritmos.
2- Como o Python está envolvido em todas as etapas da ciência de dados?
Vamos considerar mais uma vez o objetivo dos profissionais de ciência de dados – obter insights acionáveis ​​a partir dos dados. Para conseguir isso, algumas tarefas computacionais são necessárias para serem executadas. Aqui, bibliotecas Python como NumPy e Pandas podem ser usadas para realizar o trabalho rapidamente.
Os dados podem não estar prontamente disponíveis para profissionais de ciência de dados, por isso precisam ser extraídos da web. Aqui, bibliotecas Python como BeautifulSoup podem ser usadas para extrair dados da web.
Para gerar insights, a visualização dos dados é fundamental. Aqui, bibliotecas como Matplotlib são usadas para representar dados na forma de gráficos de pizza, gráficos e outros formatos.
O próximo estágio é o aprendizado de máquina, onde as tarefas se tornam eficientes e fáceis usando bibliotecas Python como o Scikit-learn.
3- Por que o Python é fortemente preferido no cenário da ciência de dados?
Python é de código aberto e gratuito e, portanto, qualquer pessoa pode escrever um pacote de biblioteca para estender sua funcionalidade. E a ciência de dados é o campo que experimentou as vantagens dessas extensões. Só para se ter uma ideia da popularidade do Python no campo da ciência de dados – 66% dos cientistas de dados relataram usá-lo diariamente, em 2018. Agora, você pode perguntar: o que há de tão especial no Python? Vamos dar uma olhada.
3.1- FÁCIL DE APRENDER
Python é amplamente considerado uma linguagem para iniciantes porque não possui nenhuma curva de aprendizado difícil, e um desenvolvedor com conhecimento fundamental pode trabalhar com Python. Se você comparar outras linguagens usadas em ciência de dados como R, Python vem com uma curva de aprendizado mais curta e vence a concorrência ao oferecer uma sintaxe fácil de entender. Além disso, a implementação de código é menor em Python, então os profissionais de ciência de dados podem dedicar mais tempo para se concentrar nos algoritmos.
3.2- UMA AMPLA GAMA DE BIBLIOTECAS DE CIÊNCIA DE DADOS
Um dos principais fatores que ajudaram o Python a ocupar o lugar mais procurado no campo da ciência de dados é sua ampla gama de bibliotecas que podem ser usadas para análise, visualização, computação científica, etc.
- Pandas: Esta biblioteca Python é usada para análise e manipulação de dados e é adequada para diversos dados como tabulares, matriciais, entre outros.
- NumPy: NumPy ou “Numerical Python” é uma biblioteca Python básica usada para ciência de dados. É usado para computação científica e como um contêiner multidimensional onde profissionais de ciência de dados podem realizar diversas operações NumPy juntamente com funções especiais.
- Scikit-learn: É uma das principais atrações do Python onde o aprendizado de máquina pode ser implementado. Esta biblioteca gratuita contém ferramentas simples e eficientes para fins de mineração e análise de dados.
- Matplotlib: Esta é uma biblioteca de plotagem para visualização de dados em Python. É usado em scripts Python, servidores de aplicativos web, etc.
- PyBrain: É outra biblioteca de aprendizado de máquina do Python que oferece módulos para desenvolvimento de redes neurais.
Python emergiu como uma linguagem escalonável em comparação com outras linguagens como R. A escalabilidade do Python reside na flexibilidade que oferece para resolver problemas. Como resultado, tem sido utilizado por diferentes indústrias para desenvolver ferramentas e aplicações de quase todos os tipos.
3.4- COMUNIDADE PYTHON
Uma das maiores razões por trás do crescimento exponencial do Python é a sua enorme comunidade. Existem milhões de usuários que ficam felizes em oferecer sugestões ou conselhos quando um aluno de Python fica preso em alguma coisa. E é provável que alguém já tenha ficado preso lá em algum momento.
3.5- ENORME QUANTIDADE DE RECURSOS PYTHON
Como o Python se tornou extremamente predominante no campo da ciência de dados, há muitos recursos específicos para o uso do Python no contexto da ciência de dados. Grupos Meetup para profissionais de ciência de dados que usam Python podem ser encontrados em todo o mundo.
3.6- APRENDIZAGEM DE PYTHON E MÁQUINA
No campo da ciência de dados, o aprendizado de máquina é um dos principais elementos utilizados para maximizar o valor dos dados. Com o Python como uma importante ferramenta de ciência de dados, explorar os fundamentos do aprendizado de máquina torna-se eficaz e fácil. Simplificando, o aprendizado de máquina abrange fortemente otimização matemática, estatística e probabilidade, e Python se tornou uma das ferramentas de aprendizado de máquina mais procuradas que permite que aspirantes a profissionais façam contas facilmente.
Além de tudo isso, Python vem com diversas opções de visualização que auxiliam na criação de layouts gráficos, plotagens prontas para web, gráficos, entre outros.
4- Passos simples para aprender Python para ciência de dados
Hoje é evidente que o futuro é extremamente brilhante para os profissionais de ciência de dados e aprender Python é a coisa certa para iniciar sua jornada nessa área. Vamos dar uma olhada nas etapas.
4.1- BÁSICO DO MESTRE PYTHON
Primeiro de tudo, você precisa entender o básico para aprender Python. Há muitas maneiras de fazer isso – desde fazer um curso até autodidata e assistir a tutoriais. No entanto, sugerimos fortemente fazer um curso para esse fim. E se você deseja entrar no campo da ciência de dados, procure cursos que sejam especialmente desenvolvidos para ensinar Python no contexto da ciência de dados. Durante esta fase, tente ingressar em uma comunidade de aprendizagem onde você possa encontrar pessoas com ideias semelhantes e apaixonadas por Python.
4.2- APRENDER BIBLIOTECAS PYTHON USADAS NA CIÊNCIA DE DADOS
Depois de adquirir um conhecimento sólido dos fundamentos do Python, é hora de aprender as bibliotecas Python usadas na ciência de dados. Os mais importantes incluem Pandas, NumPy e Matplotlib. Se você ficar preso em algum lugar, procure ajuda em uma comunidade Python e provavelmente você conseguirá.
4.3- DESENVOLVER UM PORTFÓLIO DE CIÊNCIA DE DADOS
Supondo que você esteja planejando entrar no campo da ciência de dados, um portfólio adequado é essencial. Sua experiência trabalhando com diferentes conjuntos de dados deve ser claramente mencionada. Isso não apenas dá aos seus colegas algo em que colaborar, mas também demonstra aos futuros empregadores que você realmente investiu seu tempo para aprender Python. Durante este estágio, você deve começar a trabalhar no desenvolvimento de outros fundamentos da ciência de dados, como habilidades interpessoais.
4.4- APRENDA TÉCNICAS AVANÇADAS DE CIÊNCIA DE DADOS
Este é o estágio em que você deve aprender técnicas avançadas de Python e ciência de dados. O ideal é fazer um curso avançado em um instituto de renome. Existem diferentes opções disponíveis, como fazer cursos online gratuitos, aprender lendo livros, participar de um bootcamp imersivo de ciência de dados, etc. No entanto, se você realmente deseja garantir que cobriu todos os pontos e deseja estar pronto para o trabalho rapidamente, inscrever-se em um bootcamp de ciência de dados deve ser sua melhor aposta. Dessa forma, você não apenas poderá realizar seu sonho a um preço relativamente acessível, mas também poderá desenvolver algumas conexões muito úteis.
4.5- CONTINUE APRENDENDO
O campo da ciência de dados está evoluindo rapidamente e as tecnologias e habilidades necessárias para se tornar um profissional de ciência de dados podem não ser as mesmas amanhã. Portanto, você precisa continuar aprendendo nos campos de Python e de ciência de dados para manter uma vantagem competitiva.
Pelas razões acima e outras, Python é muito apreciado por profissionais e programadores de ciência de dados. Os aspirantes à ciência de dados geralmente vêm de origens diferentes da ciência da computação e se sentem extremamente sobrecarregados com o nível de dificuldade da área. Mas a simplicidade e a legibilidade inerentes ao Python tornam comparativamente mais fácil para eles acelerar o ritmo de aprendizagem. Além disso, o grande número de bibliotecas analíticas dedicadas disponíveis significa que os profissionais de ciência de dados em quase todos os setores já encontrarão pacotes adaptados às suas necessidades.
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