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Com a dimensão que o espaço virtual ocupa hoje e a alta circulação de usuários nas redes, a quantidade de dados gerados é gigante. Saber como interpretar essa informação pode ser o diferencial para entender como alcançar o público-alvo e melhorar a presença da marca no mercado digital.
Esse volume de dados gerados cresce exponencialmente, impulsionando a necessidade de análise de dados. Nesse contexto, Python se tornou uma das linguagens de programação mais populares para análise de dados devido à sua facilidade de uso, versatilidade e eficiência.
Por isso, preparamos um artigo explicando um pouco mais sobre essa ferramenta tão exigida pelo mercado e necessária para qualquer analista de dados, confira!
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Data Analysis
Motivos para utilizar o Python
Python é fácil de aprender: A sintaxe clara e legível de Python torna a linguagem simples, especialmente para aqueles que não têm experiência prévia em programação.
Isso significa que a barreira de entrada para aprender análise de dados é menor do que com outras linguagens de programação. Confira algumas características importantes:
Bibliotecas de análise de dados
Python tem uma variedade de bibliotecas de análise de dados robustas e amplamente utilizadas, como pandas, numpy, matplotlib, seaborn e scikit-learn. Essas bibliotecas permitem realizar tarefas como limpeza de dados, manipulação de dados, análise exploratória e modelagem de dados com facilidade e eficiência.
Comunidade ativa
Python tem uma comunidade ativa e crescente, com muitos recursos, fóruns e tutoriais disponíveis online. Isso significa que é fácil encontrar ajuda e orientação sobre análise de dados usando Python.
Versatilidade
Python é uma linguagem de programação versátil que pode ser usada para uma variedade de tarefas, além de análise de dados, como desenvolvimento web, automação de tarefas e aprendizado de máquina. Isso significa que aprender Python pode ser benéfico para profissionais de diferentes setores.
Eficiência
Python é uma linguagem de programação eficiente, o que significa que pode ser usada para processar grandes volumes de dados com rapidez e eficiência. Além disso, a capacidade de integrar o Python com outras linguagens e ferramentas, como SQL, permite uma análise de dados mais ampla e abrangente.
Em resumo, aprender a analisar dados usando Python pode ser vantajoso por causa de sua facilidade de uso, bibliotecas de análise de dados robustas, comunidade ativa, versatilidade e eficiência. Essas vantagens tornam Python uma escolha popular para análise de dados e uma habilidade valiosa para profissionais de diferentes áreas.
Onde aprender Python?
Sem dúvidas, a linguagem de programação Python é uma das maiores ferramentas dessa geração! Unindo versatilidade e potência, se torna cada vez mais essencial para o profissional do mercado digital dominar essa linguagem. Confira onde aprender mais sobre:
Cursos online
Existem muitos cursos online que ensinam Python, e eles são uma opção popular por causa de sua acessibilidade e flexibilidade. Alguns exemplos incluem:
- Codecademy: um site de aprendizado interativo que oferece cursos de programação em Python. Os cursos são gratuitos, mas há também uma opção paga que oferece recursos adicionais.
- Udemy: uma plataforma de aprendizado online que oferece uma variedade de cursos de programação em Python. Os cursos são pagos, mas frequentemente têm descontos e promoções.
- Coursera e edX: são plataformas de aprendizado online que oferecem cursos universitários gratuitos e pagos. Há muitos cursos de programação em Python disponíveis nesses sites.
Tutoriais online
Existem muitos tutoriais online gratuitos disponíveis para aprender Python, desde tutoriais básicos até avançados. Alguns exemplos incluem:
- Python.org: o site oficial da linguagem Python oferece muitos recursos para aprender a linguagem, incluindo tutoriais, documentação e exemplos de código.
- W3Schools: um site que oferece tutoriais e exemplos de código para várias linguagens de programação, incluindo Python.
- Real Python: um site que oferece tutoriais, artigos e cursos sobre programação em Python. Alguns dos recursos são gratuitos, mas há também uma opção de assinatura paga que oferece acesso a mais recursos.
Livros
Existem muitos livros sobre Python disponíveis para compra, desde livros para iniciantes até livros especializados para usuários avançados. Alguns exemplos incluem:
- "Python Crash Course" de Eric Matthes: um livro que ensina a linguagem Python e como aplicá-la em projetos práticos.
- "Python for Data Analysis" de Wes McKinney: um livro que se concentra na análise de dados em Python, usando bibliotecas populares como pandas e numpy.
Bootcamps e programas de imersão
Esses programas são uma opção para aqueles que desejam aprender habilidades de programação de maneira intensiva e orientada a projetos. Alguns exemplos incluem:
- DataCamp: um site que oferece cursos de programação em Python, focados em análise de dados.
- General Assembly: uma escola que oferece cursos em tempo integral e parcial em várias áreas, incluindo programação em Python.
- Bootcamp Data Science, Data Analytics & Machine Learning do Instituto Infnet: por meio de projetos 100% práticos, você usará as principais ferramentas do campo e domina tecnologias de alta demanda internacional como Python, Tensorflow, Power BI, SQL e mais.
Comunidade
A comunidade Python é ativa e acolhedora, com muitos grupos de usuários e eventos de programação ao vivo.
Participar de um grupo local ou evento pode ser uma ótima maneira de aprender Python e conhecer outras pessoas que estão interessadas na linguagem. Alguns exemplos incluem:
- Meetup.com: um site que permite encontrar grupos de usuários locais para vários interesses, incluindo Python.
- PyCon: uma conferência anual para usuários de Python, que inclui palestras, workshops e eventos sociais.
- Python Software Foundation: a organização que supervisiona o desenvolvimento da linguagem Python, que mantém uma lista de eventos
Em resumo, há muitas opções disponíveis para aprender Python, desde cursos online até livros e programas de imersão.
O importante é encontrar o método que melhor se adapta às suas necessidades e estilo de aprendizagem.
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