Se você leu nosso artigo sobre Python, já sabe que essa linguagem de alto nível, interpretada por script e orientada a objetos, é perfeita para a Ciência de Dados (ou Data Science).
Criada no fim do século passado para automação de tarefas computacionais, ela facilita e muito a vida de quem trabalha manipulando e interpretando dados. É o caso do Analista de Dados. Para este profissional, a programação Python é uma verdadeira mão na roda, trazendo um grande aumento da produtividade.
Análise de Dados
A Análise de Dados se encarrega de interpretar dados a partir de técnicas estatísticas a fim de produzir resultados mensuráveis e úteis.
O profissional analista de dados conduz processos analíticos, implementa sistemas de coleção de dados, supervisiona a qualidade destes processos e sistemas e é responsável pela manutenção de bancos de dados.
A prática da Análise de Dados visa identificar padrões e tendências em conjuntos complexos de dados e informações. Seu objetivo primário costuma estar relacionado à inteligência comercial, econômica e política.
Por que Python para Análise de Dados?
É evidente que o trabalho de Análise de Dados é extenso e, muitas vezes, impossível de manejar sem o auxílio de ferramentas de automação. Especialmente na era do Big Data, os conjuntos de dados ficam exponencialmente maiores a cada ano.
Assim sendo, é de interesse geral maximizar a eficiência do processamento de dados sempre que possível. Isso significa agilizar a eficiência de processamento, limpeza e armazenamento dessas informações.
Python é uma excelente ferramenta nesse processo pois foi desenvolvida para automação de tarefas em primeiro lugar. Além disso, sua simplicidade e facilidade de programação de tarefas repetitivas significam menos tempo de aprendizado.
Menos tempo de aprendizado, naturalmente, significa mais tempo livre para trabalhar, produzir e colaborar com a massiva comunidade de usuários de Python.
Outro fator relevante é que a comunidade científica representa boa parte do usuários da linguagem, bem como dos usos dela feitos. Isso significa uma grande disponibilidade de recursos e bibliotecas pensadas para aplicações científicas e/ou estatísticas.
Principais libraries Python para Análise de Dados
De todas as linguagens interpretadas por script atualmente em uso, Python se destaca pelo alto enfoque científico de suas aplicações. Uma comunidade extensa e muito ativa de usuários com background científico levou esta linguagem a uma posição de notoriedade na indústria e na academia.
Para fins de análise, investigação e visualização de dados, é natural que se compare Python a outras linguagens (comerciais e open source) de programação ou ferramentas específicas já disponíveis no mercado, como R, MATLAB e outras.
O grande crescimento e melhoria do suporte a libraries fez de Python uma excelente candidata para tarefas de manipulação de dados. Lembrando que, apesar do foco em automação de tarefas, a linguagem foi desenvolvida para uso geral, é fácil entender como ela oferece uma solução completa para o analista.
A seguir, conheça algumas das principais bibliotecas (libraries) Python para o trabalho com Análise de Dados
NumPy
NumPy, uma contração de “Numerical Python” (Python Numérica, em tradução direta), é uma library fundamental para a computação científica em Python. Grande parte das aplicações em Análise e Ciência de Dados são baseadas em NumPy ou em bibliotecas construídas a partir delas.
Sua vantagem é a grande competência em processar arranjos (arrays) e matrizes grandes e multidimensionais. Além disso, é munida de funções matemáticas de altíssimo nível de abstração para manipulação desses arranjos.
A biblioteca NumPy confere às aplicações em Python alta capacidade de processamento de arranjos. Na Análise de Dados, é geralmente empregada como contêiner primário para que dados sejam compartilhados entre algoritmos.
Arranjos em NumPy são um método muito mais eficiente de armazenamento e manipulação de dados numéricos quando comparados àqueles processados com as estruturas nativas de Python.
Adicionalmente, bibliotecas de linguagens de mais baixo nível, como C, também podem ler e alterar os dados armazenados num arranjo NumPy.
pandas
A library “pandas” (com p minúsculo, mesmo) foi desenvolvida para facilitar o trabalho com dados estruturados. Ela oferece uma diversidade de funções e ricas estruturas de dados. Essa library é uma grande responsável pela capacidade e poder de processamento de dados que Python tem hoje na indústria.
Com pandas, essa linguagem se torna um ambiente (environment) de análise muito mais produtivo. A biblioteca combina um alto desempenho no processamento de arranjos com a flexibilidade de modelos relacionais de bancos de dados.
Originalmente desenvolvida para aplicações de análise de dados em economia, essa library facilita remodelar, expandir e filtrar subconjuntos de dados
Matplotlib
Desenvolvida por um cientista da área da neurociência, a biblioteca Matplotlib oferece uma variedade de ferramentas para a produção de gráficos. É, portanto, uma excelente aliada do trabalho com Análise de Dados.
Nativamente, ela pode ser usada para o desenho de diversos tipos de gráficos bidimensionais. Com o uso de extensões, entretanto, torna-se possível desenhar gráficos tridimensionais, projeções cartográficas e muitos outros produtos gráficos.
Essas funcionalidades adicionais são integradas através de toolkits de fácil instalação, que equipam a biblioteca com ainda mais ferramentas e possibilidades de aplicações.
Através do módulo PyPlot, você pode usar as funções da library Matplotlib em um ambiente idêntico ao encontrado no MATLAB. A diferença é que o PyPlot é totalmente gratuito e de código aberto.
Matplotlib oferece uma integração muito boa com a biblioteca IPython. Por isso, oferece um ambiente otimizado para visualização e análise de dados. Os gráficos gerados através de suas ferramentas são geralmente interativos, permitindo que você os explore com grande profundidade.
IPython
A biblioteca IPython é muito conhecida e um grande padrão da indústria. Desenvolvida em Python e para ela, IPython oferece uma shell para computação em múltiplas linguagens.
Seu nome é uma contração de Interactive Python (Python Interativa), e suas principais vantagens incluem autocompleção e introspecção.
Ela constitui um conjunto muito tradicional de ferramentas para o trabalho com análise de dados científicos, pois oferece um ambiente robusto para análise interativa de dados.
Um grande trunfo da biblioteca IPython é sua capacidade de exibir projeções feitas com Matplotlib em um ambiente interativo. Por isso, essas duas bibliotecas são comumente usadas em conjunto. Com ela, fica fácil rodar, testar e depurar seu código.
IPython oferece ainda uma uma Notebook Interface direto no navegador, interpretadores flexíveis e incorporáveis e uma boa infraestrutura para computação paralela.
SciPy
SciPy é uma biblioteca que reune um conjunto de pacotes direcionados a diversos problemas recorrentes da computação científica.
Seus módulos oferecem ferramentas para otimização de aplicações, execução de cálculos algébricos, processamento de imagem, interpolações matemáticas, transformadas rápidas de Fourier e uma porção de outras finalidades.
Essa library também é de uso gratuito e é um projeto de código totalmente aberto. Tem um robusto suporte de seus desenvolvedores, bem como da massiva comunidade de utilizadores.
Sua estrutura básica de dados advém de arranjos multidimensionais fornecidos pelo módulo NumPy, mas é altamente compatível e integrável com outros modelos de bancos de dados.
