Nos últimos anos, a análise de dados tornou-se um dos pilares fundamentais das estratégias de grandes empresas em todo o mundo. À medida que a quantidade de informações disponíveis continua a crescer exponencialmente, a capacidade de extrair insights significativos desses dados se tornou uma vantagem competitiva crucial. Nesse contexto, a linguagem de programação Python emergiu como uma ferramenta indispensável para a análise de dados, fornecendo uma gama impressionante de recursos e bibliotecas que a tornam uma escolha ideal para empresas que buscam obter o máximo valor de seus dados.
O que é Python?
O Python é uma linguagem de programação amplamente usada em aplicações da Web, desenvolvimento de software, ciência de dados e machine learning (ML). Os desenvolvedores usam o Python porque é eficiente e fácil de aprender e pode ser executada em muitas plataformas diferentes. O software Python pode ser baixado gratuitamente, integra-se bem a todos os tipos de sistema e agiliza o desenvolvimento.
Quais são os benefícios do Python?
Os benefícios do Python incluem:
- Os desenvolvedores podem ler e entender facilmente um programa Python, porque tem uma sintaxe básica semelhante à do inglês.
- O Python aumenta a produtividade dos desenvolvedores, porque eles podem escrever um programa Python usando menos linhas de código em comparação a muitas outras linguagens.
- O Python tem uma grande biblioteca-padrão que contém códigos reutilizáveis para quase todas as tarefas. Como resultado, os desenvolvedores não precisam escrever códigos do zero.
- Os desenvolvedores podem usar o Python facilmente com outras linguagens de programação populares, como Java, C e C++.
- A comunidade ativa do Python inclui milhões de desenvolvedores de suporte em todo o mundo. Se você tiver algum problema, poderá obter suporte rápido da comunidade.
- Muitos recursos úteis estão disponíveis na Internet se você quiser aprender Python. Por exemplo, você pode encontrar facilmente vídeos, tutoriais, documentação e guias do desenvolvedor.
- É possível fazer a portabilidade do Python em diferentes sistemas operacionais de computação, como Windows, macOS, Linux e Unix.
Quais são as bibliotecas Python mais populares?
Matplotlib
Os desenvolvedores usam o Matplotlib para representar dados em gráficos bidimensionais e tridimensionais (2D e 3D) de alta qualidade. É frequentemente usado em aplicações científicas. Com o Matplotlib, é possível visualizar dados em diferentes gráficos, como de barras e de linhas. Você também pode criar vários gráficos de uma só vez, e é possível fazer a portabilidade dos gráficos entre todas as plataformas.
Pandas
O Pandas fornece estruturas de dados otimizadas e flexíveis para manipular dados de séries temporais e dados estruturados, como tabelas e matrizes. Por exemplo, use o Pandas para ler, gravar, mesclar, filtrar e agrupar dados. Muitas pessoas o usam para ciência de dados, análise de dados e tarefas de ML.
NumPy
O NumPy é uma biblioteca popular que os desenvolvedores usam para criar e gerenciar facilmente arrays, manipular formas lógicas e realizar operações de álgebra linear. É compatível com a integração com muitas linguagens, como C e C++.
Requests
A biblioteca Requests fornece funções úteis que são necessárias para o desenvolvimento Web. Você pode usá-la para enviar solicitações HTTP, adicionar cabeçalhos, adicionar parâmetros de URL, adicionar dados e executar muitas outras tarefas ao se comunicar com aplicações da Web.
OpenCV-Python
A OpenCV-Python é uma biblioteca que os desenvolvedores usam para processar imagens para aplicações de visão computacional. Ela fornece muitas funções para tarefas de processamento de imagens, como leitura e gravação de imagens simultaneamente, construção de um ambiente 3D com base em um ambiente 2D e captura e análise de imagens de vídeo.
Keras
A Keras é a biblioteca de rede neural profunda do Python, com excelente suporte para processamento de dados, visualização e muito mais. Ela é compatível com muitas redes neurais. Tem uma estrutura modular que oferece flexibilidade na escrita de aplicações de inovação.
Exemplos do que se pode fazer com Python e suas bibliotecas:
- Percorrendo todos os arquivos da pasta base de dados (Pasta Vendas)
- Criando uma tabela vazia chamada “tabela_total” e importando as bases de dados de vendas para dentro dessa nova tabela:
- Calculando o produto de maior faturamento:
- Calculando a loja ou cidade de maior venda:
- Criando gráfico de barras para analisar o faturamento de cada loja:
Com esse exemplo podemos ver o alcance que o Python oferece na análise de dados, podendo criar tabelas e gráficos de maneira rápida e eficiente além de fazer tratamento dos dados de vários arquivos em conjunto.
Referencias:
https://www.hashtagtreinamentos.com/curso-basico-de-python
