Python é uma linguagem de programação versátil e poderosa que tem se tornado cada vez mais popular para análise de dados.

Com a explosão de dados em praticamente todos os setores e a crescente demanda por insights valiosos, o uso de Python para análise de dados tornou-se uma necessidade para muitas empresas e organizações. 

Se você é um analista de dados, cientista de dados ou está simplesmente interessado em aprender mais sobre Python nessa área, este artigo de blog é para você. Boa leitura!

Benefícios do Python para análise de dados

A linguagem Python é uma das linguagens de programação mais populares no mundo da análise de dados, e há várias razões para isso. Abaixo, listamos alguns dos principais benefícios do Python para analisar e interpretar dados com eficiência:

• Bibliotecas especializadas: o Python tem uma série de bibliotecas especializadas para análise de dados, como Pandas, NumPy, SciPy e Matplotlib. Essas bibliotecas permitem que os usuários importem e trabalhem com dados de várias fontes distintas, além de facilitar a visualização e análise das informações;
• Código aberto: outro benefício do Python para análise de dados é o fato dele ser uma linguagem de programação de código aberto, o que significa que os usuários podem modificar e personalizar o código-fonte para atender às suas necessidades específicas;
• Fácil de aprender: a curva de aprendizado do Python é relativamente simples de aprender e usar, mesmo para iniciantes. A sintaxe simples e legível torna a escrita de código em Python mais intuitiva e menos propensa a erros;
• Interpretação de dados em tempo real: o Python é uma linguagem de programação interpretada, o que significa que o código é executado linha por linha e os resultados são exibidos em tempo real. Isso é especialmente útil na análise de dados, onde os usuários podem fazer alterações no código e ver imediatamente como os resultados mudam;
• Grande comunidade de usuários: por último, temos uma grande comunidade de usuários de Python no Brasil e ao redor do planeta, incluindo desenvolvedores e cientistas de dados que compartilham conhecimento e recursos online. Assim, é possível acessar uma vasta quantidade de recursos, desde bibliotecas de código aberto até fóruns de discussão e tutoriais online.

No geral, o Python é uma linguagem de programação versátil e poderosa que oferece uma ampla gama de recursos e ferramentas para análise de dados. Seu uso é cada vez mais comum em várias áreas, desde finanças, vendas, saúde, marketing e principalmente na pesquisa científica.

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Principais bibliotecas Python para análise de dados

Como falamos acima, o Python é uma linguagem muito versátil no desenvolvimento de software e, principalmente, na análise de dados. Nesse último caso, existem muitas bibliotecas para auxiliar no trabalho dos analistas.

Apesar de não serem as únicas, separamos as principais deste segmento. Confira logo abaixo:

Pandas

O Pandas é uma das bibliotecas mais importantes e populares do Python para análise de dados. Ele oferece estruturas flexíveis e eficientes para trabalhar com tabelas e arquivos CSV, Excel, SQL e outros. 

O Pandas permite que os usuários façam limpeza, transformação, seleção e agregação de dados, além de suportar a visualização de dados, ainda que de forma básica.

NumPy

Em seguida temos o NumPy, uma biblioteca fundamental para computação científica em Python. Ela fornece uma matriz multidimensional poderosa e eficiente para trabalhar com dados numéricos e de matriz. 

O NumPy é amplamente utilizado em cálculos estatísticos, numéricos e científicos, além de ser usado para a criação de gráficos em Matplotlib.

Matplotlib

Já o Matplotlib é uma biblioteca gráfica para Python, que fornece uma variedade de tipos de gráficos para visualizar dados, incluindo gráficos de linha, de barra, de dispersão, histogramas e muito mais. 

O Matplotlib pode ser usado para criar visualizações interativas ou estáticas de dados, tornando-o ideal para apresentação de resultados de análises de dados.

SciPy

SciPy é uma biblioteca para matemática, ciência e engenharia em Python. Ele oferece um conjunto de algoritmos e funções matemáticas para a análise numérica de dados. Ele também é frequentemente usado em análises de dados avançadas, incluindo modelagem estatística, processamento de sinais e análise de imagens.

Scikit-Learn

Outra ferramenta importante do Python para análise de dados é o Scikit-Learn: uma biblioteca de aprendizado de máquina em Python. 

Ele fornece uma ampla gama de ferramentas para análise de dados, incluindo classificação, regressão, agrupamento e redução de dimensionalidade. Além disso, o Scikit-Learn é usado para criar modelos de aprendizado de máquina para prever resultados futuros com base em dados históricos.

Seaborn

Por último, em nossa breve lista, temos o Seaborn. Ele atua como uma biblioteca de visualização de dados em Python, que utiliza o Matplotlib como base, além de oferecer gráficos estatísticos mais sofisticados do que aqueles fornecidos pelo Matplotlib, e inclui recursos para visualização de dados em múltiplas dimensões.

Empresas que utilizam análise de dados com Python

E para comprovar o poder do Python para análise de dados, trouxemos algumas empresas, grandes e pequenas, que utilizam a linguagem nesse sentido:

• Google: uma das empresas que mais usam Python no mundo, principalmente para análise de dados de seus serviços de publicidade online;
• Facebook: outro grande usuário de Python, o Facebook (atual Meta) usa Python para analisar dados e melhorar seu sistema de recomendação de conteúdo;
• Warby Parker: uma empresa de óculos americana que usa Python para análise de dados de vendas, tendências de moda e previsão de demanda para ajudar a criar novos produtos e oferecer uma experiência de compra mais personalizada para seus clientes;
• HealthTap: uma plataforma de saúde que usa Python para análise de dados de saúde e para fornecer informações e recomendações personalizadas aos pacientes.

Como podemos ver, o Python atende as necessidades de empresas de vários setores e com vários tamanhos. Seja na publicidade online, ou na área de saúde, é possível extrair muita aprendizagem a partir da linguagem e suas bibliotecas.

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