O dataholic Rodrigo Santana vai contar um pouco sobre as funcionalidades que fazem do python, uma das linguagens de programação mais utilizadas.
Atualmente a linguagem de programação Python está entre uma das mais utilizadas no setor tecnológico, atendendo demandas back-end e garantindo a lógica por baixo dos panos, enquanto o front-end cuida da parte visual e iterativa com o usuário.
Mas indo um pouco além, você conhece outros motivos que levaram essa linguagem a se tornar tão popular? Não? Então convido-lhe a uma breve leitura, com um olhar voltado para âmbito analítico e focado em Data Science, para entender um pouco mais sobre as possibilidades que o Python pode oferecer.
Características e Vantagens do Python
Quando pesquisamos o que é Python, temos como retorno na grande maioria das vezes a seguinte frase:
“Python é uma linguagem de programação de alto nível, interpretada de script, imperativa, orientada a objetos, funcional, de tipagem dinâmica e forte.”
Ok, vamos tentar mitigar a frase acima em alguns tópicos para melhor compreensão:
Python possui uma sintaxe simples se comparada com outras linguagens de programação;
Por possuir uma sintaxe mais simples, a curva de aprendizado será mais rápida do que se comparada com outras opções, como por exemplo: R ou Julia;
Python é uma linguagem de programação Open Source, e com isso conta com a colaboração de diversos profissionais espalhados nos quatro cantos do mundo, realizando correções e melhorias contínuas;
Como hoje vivemos na era do Big Data, encontrar formas de manipular grandes volumes de dados com qualidade é importante e sem dúvida um diferencial, e o Python desempenha essa tarefa com maestria, com ajuda de suas bibliotecas estatísticas e cientificas;
E quando falamos em Big Data, podemos pensar também em Inteligência Artificial e suas subáreas: Machine Learning e Deep Learning. E sim o Python é um dos grandes responsáveis por fazer essa “mágica” acontecer.
Otimização de Tarefas com Bibliotecas
Pois bem, vimos até aqui alguns dos pontos que fazem o Python tão importante, mas gostaria de dar continuidade levando em consideração o que foi abordado no terceiro tópico: “Python é uma linguagem de programação Open Source, e com isso conta com a colaboração de diversos profissionais espalhados nos quatro cantos do mundo, realizando correções e melhorias contínuas”.
Seguindo essa premissa, esses colaboradores desenvolveram e desenvolvem diariamente, Bibliotecas e Pacotes Python que são um conjunto de módulos e funções agrupados, e essas bibliotecas têm como objetivo, facilitação e otimização durante a escrita de seu script, diminuindo o número de linhas de códigos.
OBS: Vale ressaltar que ao importar uma biblioteca para uso, você acaba guardando em memória todas as funções que ela possuí, uma boa prática é avaliar apenas as funções internas de cada módulo que realmente serão utilizadas, sendo específico, garantido assim uma melhor performance do seu código.
Python em Data Science
No início desse artigo o meu convite foi para lhe apresentar o Python com ênfase em análise de dados e Data Science, então agora vamos juntos conhecer algumas bibliotecas que facilitam em muito a vida de um profissional de Data Science durante as suas Análises Exploratórias de Dados, criação de seus modelos de Machine Learning e Deep Learning:
NumPy
NumPy é uma biblioteca para a linguagem de programação Python, que suporta o processamento de grandes, multidimensionais arranjos e matrizes, juntamente com uma grande coleção de funções matemáticas de alto nível para operar sobre estas matrizes.
Pandas
Em programação de computadores, pandas é uma biblioteca de software criada para a linguagem Python para manipulação e análise de dados (Este é o nosso Microsoft Excel no Python). Em particular, oferece estruturas e operações para manipular tabelas numéricas e séries temporais. É um software livre sob a licença BSD.
Matplotlib
Matplotlib é uma biblioteca para criação de gráficos e visualizações de dados em geral, feita para linguagem de programação Python e sua extensão de matemática NumPy. Originalmente criada pelo biólogo e neurocientista americano John D.
SciPy
SciPy é uma biblioteca Open Source em linguagem Python que foi feita para matemáticos, cientistas e engenheiros. Também tem o nome de uma popular conferência de programação científica com Python. A sua biblioteca central é NumPy que fornece uma manipulação conveniente e rápida de um Array N-dimensional.
Scikit-Learn
A Scikit-Learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto para a linguagem de programação Python. Com ferramentas simples e eficientes para análise preditiva de dados, construída em NumPy, SciPy e Matplotlib.
Bokeh
Bokeh é uma biblioteca Python para criar visualizações interativas para navegadores modernos. Ele ajuda você a criar belos gráficos, desde gráficos simples até painéis complexos com conjuntos de dados de streaming. Com o Bokeh, você pode criar visualizações baseadas em JavaScript sem escrever nenhum JavaScript.
StatsModels
É um módulo Python que fornece classes e funções para a estimativa de muitos modelos estatísticos diferentes, bem como para a realização de testes estatísticos e exploração de dados estatísticos. Uma extensa lista de estatísticas de resultados está disponível para cada estimador.
Seaborn
Seaborn é uma biblioteca de visualização de dados Python baseada em matplotlib. Ele fornece uma interface de alto nível para desenhar gráficos estatísticos atraentes e informativos.
TensorFlow
TensorFlow é uma biblioteca de código aberto para aprendizado de máquina aplicável a uma ampla variedade de tarefas. É um sistema para criação e treinamento de redes neurais para detectar e decifrar padrões e correlações, análogo à forma como humanos aprendem e raciocinam.
Distribuição Anaconda
Como já mencionado as bibliotecas são criadas/atualizadas diariamente por colaboradores, e essa inserção é feita no PyPi, que é o site oficial do Python para inclusão das respectivas bibliotecas. Porém, seria um tanto quando desgastante realizar download e instalação de forma individual, não é mesmo?
Pensando nesta questão podemos fazer uso da distribuição Anaconda.
A distribuição Anaconda é feita exclusivamente para as linguagens de programação Python e R para computação científica, que visa simplificar o gerenciamento e implantação de pacotes. A distribuição inclui pacotes de ciência de dados adequados para Windows, Linux e macOS.
Possuir o Anaconda Python em sua máquina, irá lhe proporcionar vantagens e facilitar seu processo de acesso e uso a diversos pacotes. Pois ao instalar o Anaconda, você terá acesso a uma gama de pacotes de forma consolidada, agilizando assim o processo de uso em seus projetos.
Conclusão
Se você acessou o site oficial do Python e verificou as bibliotecas no PyPi, entendeu que a quantidade de bibliotecas disponíveis é algo surpreendente. Mas buscamos durante este artigo centralizar de forma simples as bibliotecas mais utilizadas, e as mesmas citadas anteriormente com certeza lhe darão uma excelente direção e gosto para aprofundar a busca de mais conhecimento, e complementar o seu desenvolvimento profissional e pessoal em âmbito analítico.
Não existe uma verdade marcada em pedra, mas saber quando e o que utilizar em cada momento sem dúvida, irá lhe ajudar a tomar as melhores decisões para solucionar os mais diversos tipos de problemas.
Como última dica, recomendo que acesse os sites oficiais de cada biblioteca citada para saber mais sobre suas características e funcionalidades, pois é nas respectivas documentações que você encontrará sempre o melhor conteúdo.
A você que chegou até aqui...
Agradeço o tempo desprendido para leitura, e espero que essa leitura agregue de forma positiva em seu estudo, conhecimento e desenvolvimento.
Muito obrigado e até a próxima.
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