Python é uma linguagem de programação de alto nível e orientada a objetos que oferece uma semântica dinâmica e permite o rápido desenvolvimento de aplicativos. Tornou-se uma escolha popular em várias áreas, sendo especialmente adequada para entusiastas de ciência de dados que desejam entrar nesse campo. Além disso, Python foi classificado em primeiro lugar pela TIOBE entre uma ampla gama de linguagens de programação populares em todo o mundo.
A demanda por desenvolvedores com habilidades em Python é alta, tanto em agências governamentais quanto em instituições financeiras e empresas de tecnologia. No mundo atual, onde o acesso fácil a ferramentas de dados e as proposições naturais são fundamentais nos processos de negócios, as linguagens de programação bem definidas desempenham um papel crucial.
Python se destaca como uma escolha competitiva para superar os desafios tecnológicos. Quando se busca se tornar um profissional de ciência de dados capaz de influenciar grandes decisões de negócios com insights precisos para o futuro, a programação assume um papel fundamental.
Embora não seja um pré-requisito ter um conhecimento prévio em tecnologia antes de ingressar nessa área, ter uma compreensão básica pode ser altamente benéfico. Hoje em dia, existem várias certificações confiáveis em ciência de dados disponíveis, que fornecem conjuntos de habilidades essenciais e avançados para impulsionar sua carreira na área.
O que é análise de dados?
Análise de dados envolve a extração de informações úteis a partir de conjuntos de dados e a tomada de decisões de negócios com base nesse processo. É um procedimento essencial para tomar decisões embasadas em experiências passadas e projetar o futuro. No entanto, esse processo envolve várias etapas, como inspeção, limpeza, transformação e modelagem de dados, a fim de descobrir informações valiosas, tirar conclusões e auxiliar na tomada de decisões. Embora o termo “mineração de dados” seja usado de forma intercambiável com “análise de dados”, este último é um termo mais abrangente. Business intelligence (inteligência de negócios) desempenha um papel importante na análise de dados, sendo sua base sólida. Analistas de dados experientes usam algoritmos de programação inovadores para impulsionar o desenvolvimento de negócios e processos em todo o mundo. É nesse contexto que as habilidades avançadas de ciência de dados entram em cena.
O papel do Python na análise de dados
Indiscutivelmente, as ferramentas e técnicas de programação são essenciais para tomadas de decisões de negócios rápidas e direcionadas. Com Python e outras linguagens de programação integradas no processo de tomada de decisões, cada etapa se torna mais ágil. Python oferece várias características distintas que permitem uma programação em alta velocidade e resultados precisos. Algumas das aplicações do Python incluem:
Mineração de dados
Profissionais experientes em ciência de dados utilizam bibliotecas como Scrapy e BeautifulSoup para criar programas especiais que coletam dados estruturados da web, realizando raspagem e organização desses dados no formato desejado.
Processamento de dados
As bibliotecas NumPy e Pandas são extremamente eficientes na organização de grandes conjuntos de dados, facilitando operações matemáticas e vetorização em matrizes.
Visualização de dados
Matplotlib e Seaborn são as bibliotecas de visualização de dados mais populares em Python, usadas para transformar conjuntos extensos de números em gráficos fáceis de entender, como gráficos, histogramas e gráficos de pizza.
Principais vantagens do Python
Fácil aprendizado
Python é projetado para ser uma linguagem de programação fácil de ler, o que permite que iniciantes compreendam sua sintaxe simples e oferece soluções confiáveis.
Flexibilidade
Sua versatilidade permite a sistematização de modelos de dados, o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina e serviços da web, além de desempenhar uma variedade de tarefas em tempo hábil.
Ampla comunidade de suporte
Python possui uma base de fãs considerável e é amplamente utilizado em círculos acadêmicos e industriais, resultando em uma grande quantidade de bibliotecas disponíveis para análise de dados.
Acesso a bibliotecas poderosas
Python conta com uma grande quantidade de bibliotecas gratuitas, populares e fáceis de usar, proporcionando um ambiente propício para expansão constante e oferecendo soluções robustas.
Gráficos e visualização
Com uma ampla variedade de opções de visualização à disposição, Python é uma habilidade indispensável para cientistas de dados, permitindo a criação de gráficos interativos para a web, gráficos e visualizações.
Ferramentas integradas de análise de dados
Python oferece ferramentas integradas para análise de dados, capazes de identificar padrões, correlacionar informações em grandes conjuntos de dados e fornecer insights valiosos em tempo hábil.
Concluindo
Python é uma linguagem de programação internacionalmente reconhecida e representa uma credencial altamente versátil para uma infinidade de aplicações. Sua automação inteligente, resultados precisos e facilidade de uso fornecem insights de negócios valiosos para um crescimento aprimorado. Por isso, o Python se tornou uma credencial essencial para recrutadores em todo o mundo. Este é o momento perfeito para atualizar suas habilidades e obter certificações confiáveis em ciência de dados, que estão se disseminando rapidamente. Tornar-se um especialista nessa área pode ser uma adição lucrativa para suas perspectivas futuras de emprego.
