Como mencionamos em outros artigos, o Big Data é o conjunto de dados, gigantesco e em constante expansão, que está disponível para ser coletado, selecionado e analisado, inclusive com o Python for big data analytics.
O Big Data Analytics, nesse contexto, é justamente o passo “além”: trata-se do ato de pegar o conteúdo que está à disposição, tratá-lo e, então, direcioná-lo aos fins desejados.
Por meio de tal circunstância, é possível gerar relatórios e similares que permitem que as empresas avaliem o caminho a seguir, tomem posicionamentos estratégicos e corrijam erros que podem estar minando o seu desenvolvimento.
Feita esta breve introdução, vamos ao tema principal deste artigo: Python for big data analytics, no original, ou Python para Big Data Analytics.
Baixe o guia completo sobre
Big Data Analytics
Python para Big Data Analytics: entenda
Um adendo rápido: a Python é uma linguagem de programação de código aberto, geralmente escolhida por ser funcional, de compreensão relativamente simples e com boa legibilidade.
Quando falamos sobre computação quantitativa e analítica, trata-se de um fenômeno: ela tem sido amplamente utilizada já há alguns anos, inclusive por gigantes globais (como, por exemplo, o Google). No cotidiano, ela está presente em processamento de dados financeiros, universidades, entre outras coisas.
- Quais são as vantagens dessa linguagem?
Primeiro, vale salientar o que já pontuamos: a Python é relativamente simples, o que significa que pode ser aprendida por pessoas que têm conhecimentos básicos em Data Science ou estão no processo de aprendizagem.
Isso não é tudo: a Python, em comparação às demais linguagens do mercado, como C, C# ou Java, fornece múltiplas possibilidades para a resolução de problemas. Na prática, ela é escalável, com boas e diversas opções de visualização e com uma extensa biblioteca (que está, claro, disponível online).
Falando especificamente sobre Big Data Analytics, há um caminho a seguir quando utilizamos a linguagem em questão. A seguir, falaremos sobre esses estágios.
- Coleta, análise e utilização de Big Data
Na fase da coleta, a Python auxilia o profissional de Data Science a selecionar os dados que são relevantes para o processo que ele deseja iniciar.
Na prática, quando falamos sobre formulários e similares, temos sempre muito mais do que precisamos para trabalhar. O que fazer nessa situação?
É preciso otimizar o tempo de separação de dados. As funções da linguagem, assim como as suas bibliotecas, permitem que selecionemos os conteúdos que necessitamos entre a massa de dados disponível. Isso, por si só, já torna o processo infinitamente menor.
Feita esta primeira etapa, há a extração. Novamente, fazemos uso de bibliotecas para coletar dados de fontes múltiplas de uma maneira que, além de ágil, seja segura (e respeitosa), obviamente, visto que devemos obedecer leis de proteção de dados.
Em posse do que nos é relevante para um determinado projeto, vamos adiante: criamos visualizações gráficas dos dados, mais uma vez com bibliotecas, e facilitamos todo um processo de análise e observação – o que, como você pode imaginar, é um dos objetivos primordiais do Big Data Analytics.
O que vem a seguir é o chamado aprendizado de máquina ou, no original, Machine Learning. Este, por fim, é um conceito que diz respeito ao aprendizado automático de computadores, os quais utilizam dados para construir modelos analíticos avançados.
Por conta da natureza deste artigo, é impossível que nos aprofundemos como desejado no Machine Learning. Se você se interessa pelo assunto, no entanto, sugerimos que leia o seguinte conteúdo:
Como aprender Python?
Após a leitura dos parágrafos anteriores, é bastante possível que você se sinta inclinado a buscar maneiras de aprender essa linguagem.
Felizmente, isso não é complicado: algumas informações básicas podem ser conseguidas através de tutoriais disponíveis na internet.
Se você deseja, porém, tornar-se um especialista na área e, assim, transformar as suas opções de carreira (e também as suas expectativas de retorno financeiro), o mais indicado é que você busque cursos de maior profundidade, com uma pedagogia direcionada e que permite o aprendizado de forma mais rápida e dinâmica.
No Instituto Infnet, somos especializados no ensino de Data Science, Data Analytics e Machine Learning, termos que foram amplamente utilizados por aqui.
