Você já ouviu falar em análise de dados Python?
Quem trabalha com análise de dados vem percebendo nos últimos anos uma forte tendência a utilização da linguagem Python como uma ferramenta para auxiliar os profissionais na análise e interpretação dos dados.
O Python é uma linguagem de programação simples de ser codificada, mas que se integra muito bem a outros softwares, por isso vem se destacando na área.
Para entender como o Python é utilizado na análise de dados, preparamos este artigo sobre o assunto. Boa leitura!
Primeiro, o que é a linguagem Python?
Considerada uma das principais linguagens de programação, o Python tem essa fama por uma série de motivos:
- Dinâmica;
- Fácil aprendizagem;
- Mais próxima à linguagem humana do que a linguagem de uma máquina;
- Orientada a objetos.
Por conta disso, a linguagem Python é a queridinha entre profissionais da área de Tecnologia da Informação, segundo o Developer Survey 2022.
O Python é uma linguagem utilizada em diferentes aplicações. Por exemplo, na Ciência de Dados, no desenvolvimento web ou de jogos, nos dispositivos de Inteligência Artificial, entre outros.
O que é a análise de dados Python?
A análise de dados é uma atividade importante para qualquer empresa que tem o desejo de se conhecer, conhecer os seus clientes e o mercado em que está inserida para alavancar os seus resultados.
Com o Python, a análise de dados pode ser ainda mais completa e trazer melhores resultados. Isso porque a linguagem Python é capaz de analisar um grande volume de dados (Big Data) de uma única vez.
Por que utilizar o Python na análise de dados?
Como dito acima, o Python é uma linguagem muito utilizada por conta da sua capacidade de analisar muitos dados ao mesmo tempo. Mas, além disso, a linguagem Python chama atenção dos Cientistas de Dados por outros motivos.
Primeiramente, porque o é uma linguagem intuitiva e a análise de dados Python gera insights importantes para diversas áreas.
Uma outra razão é a comunidade ativa de usuários da linguagem Python que estão sempre trocando informações, dispostos a se ajudarem e encontrar soluções para os problemas que aparecem.
Bibliotecas para análise de dados Python
Em resumo, as bibliotecas Python reúnem diversas funções cujo objetivo é reduzir o uso de código no programa. Entretanto, quando falamos de bibliotecas Python para análise de dados o papel delas é fazer o tratamento e análise dos dados, criando assim modelos preditivos e possibilitando a mineração dos dados.
Abaixo, falamos das bibliotecas mais indicadas para análise de dados Python:
1. Pandas
Uma das principais bibliotecas da linguagem Python, a Pandas é muito utilizada para executar operações de dados em alta performance. Por exemplo, para análise ou manipulação dos dados.
De modo geral, a Pandas trabalha com duas estruturas: Dataframes, estruturas bidimensionais de dados que se assemelham a uma planilha do Excel, e Series, que podem ser definidos como um array unidimensional ou uma lista simples.
Pandas é uma biblioteca que aceita arquivos em diferentes formatos, como csv e xlsx. Além disso, com ela é possível realizar operações de álgebra relacional, fazer o preenchimento ou a substituição de valores nulos, entre outras operações.
Por todos esses motivos, a Pandas é uma das bibliotecas mais utilizadas por Cientistas de Dados.
2. IPython
O IPython é uma biblioteca integrada ao Projeto Jupyter onde a biblioteca pode ser utilizada para fins diversos. Por exemplo, para desenvolvimento de pequenos programas em Python, para visualização de dados ou como ferramentas de cálculo. Nessa biblioteca diversas operações numéricas estão disponíveis, como adição, subtração, multiplicação, divisão, entre outros.
3. NumPy
Em resumo, podemos definir o Numpy como uma biblioteca Python que é muito utilizada para o cálculo de arrays e matrizes multidimensionais. Além disso, ela é uma ferramenta bem completa com suporte às diversas funções de álgebra linear e capacidade de integração a outras ferramentas.
4. Matplotlib
Matplotlib é uma biblioteca voltada para a visualização de dados e a criação de gráficos, como o de duas dimensões, com eixo x e y, ou os gráficos de calor. O grande diferencial do Matplotlib é que ela é uma biblioteca de código aberto, totalmente gratuita.
5. Seaborn
A Seaborn é uma ferramenta construída com base na biblioteca Matplotlib. Isso significa que, assim como a Matplotlib, Seaborn é uma ferramenta orientada a gráficos estatísticos. Entretanto, o seu diferencial é a aparência dos gráficos, que se tornam visualmente mais agradáveis devido às opções de personalização, como paleta de cores e fundo do gráfico.
Passo a passo para fazer a análise de dados Python
Agora que você já sabe por que utilizar o Python em análise de dados e quais são os benefícios dessa linguagem, preparamos um passo a passo de como fazer essa análise de dados. Vamos conferir?
Carregamento da biblioteca
Em primeiro lugar, você deve importar o seu conjunto de dados, para uma biblioteca onde o seu projeto será analisado. Para isso, você deve utilizar um comando capaz de trazer para o Python qual biblioteca será utilizada no código.
Nesse caso, o comando utilizado é o import. Por exemplo, import pandas as pd ou import matplotlib.pyplot as plt para definir a biblioteca.
Leitura do arquivo
Em seguida, o próximo passo é fazer a leitura do arquivo importado para a biblioteca. Para isso, você deve utilizar o comando pd.read_csv. Basicamente, é esse comando o responsável por carregar o dataset na memória da biblioteca e apresentá-lo em formato de tabela, conforme a imagem abaixo:
Funções
Existem algumas funções que ajudam o analista de dados em Python a interpretar os resultados. Dentre elas, podemos citar as três principais: head(), describe () e dtypes.
head():exibe as linhas iniciais do banco de dados. Normalmente, exibe as cinco primeiras linhas;describe():apresenta o resumo de variáveis numéricas e traz resultados importantes, como média ou desvio padrão;dtypes:identifica qual o tipo de dado e como a linguagem Python o interpreta na biblioteca.
Definição e organização dos dados
Logo depois de identificar os tipos de dados na biblioteca, é momento de organizá-los. Para isso, trouxemos alguns comandos e funções voltados para organização dos dados:
columns:está relacionado ao nome das colunas e como eles são renomeados;shape:retoma uma tupla com dois valores, sendo eles: quantidades de linhas e colunas da tabela;head():além de exibir as linhas iniciais do banco de dados, o head () também mostra como estão nomeadas as colunas;isnull():identifica valores nulos e permite que usuários possam trabalhar com esses valores;value_counts:mostra o valor total de cada classificação.
Visualização de dados
Por fim, depois de todo o trabalho, é hora de montar o seu gráfico para conseguir visualizar os dados. Aqui, é muito importante escolher o tipo de gráfico correto de acordo com as suas necessidades. Afinal, eles podem ser facilitadores no momento de tomada de decisões.
Em geral, na hora de montar um gráfico é possível definir alguns pontos importantes, tais como: tipo de gráfico (barra, coluna, pizza, etc), tamanho e cor.
Para cada biblioteca existem linhas de códigos diferentes para montar o gráfico e apresentar o resultado. Por isso, é importante você conhecer e estudar sobre as bibliotecas para identificar qual é a mais indicada para o seu tipo de uso.
<Leia também: Como programar em Python: passo a passo dessa linguagem/>
O que aprender em Python para análise de dados?
Para fazer análise de dados Python, primeiramente, você precisa ter conhecimento de pelo menos uma biblioteca Python que tenha as funções necessárias para a análise. Além disso, é preciso ter:
- Conhecimento em análise estatística e domínio em ferramentas da área, que ajudam na extração de dados;
- Facilidade na visualização de dados;
- Habilidade no gerenciamento de grande volume de dados.
Como aprender a fazer análise de dados com Python?
Se você quer aprender a utilizar o Python como uma ferramenta para complementar as suas análises de dados, o primeiro passo é se aprofundar nos estudos sobre Python para ter total conhecimento sobre o funcionamento da linguagem.
Em seguida, você precisa se especializar em tudo que envolve a Ciência de Dados, desde a parte de coleta até a análise dos dados. Para isso, você pode contar com o MBA em Ciência de Dados da XP Educação!
O curso tem duração de 10 meses, ministrado por profissionais experientes, com anos de atuação na área de Dados.
Para aprender a fazer análise de dados Python e se destacar na área, é importante dedicação e entender que essa é uma área onde você vai precisar constantemente se atualizar e ir em busca de novidades. Mas, apesar disso, a análise de dados como um todo é algo que tende a crescer e ganhar cada vez mais espaço no mercado.
Portanto, aprender análise de dados Python é, com certeza, uma boa para o seu futuro profissional!
