O Python é uma das linguagens mais fáceis de aprender desde 1991, quando foi criada pensando na facilidade do aprendizado. Por ser objetiva e de código claro, é usada nas mais diversas aplicações, principalmente na análise de dados e no business intelligence.
Para te ajudar, nesse artigo, exploramos a sua aplicabilidade e ensinamos como usá-la dentro da análise exploratória de dados, que é uma etapa importante na Data Analytics e Data Science, envolvendo a investigação e a compreensão do que foi coletado.
É uma maneira de examinar os dados para encontrar padrões, tendências e insights que possam ser usados para tomar decisões informadas. Esse método envolve a utilização de técnicas estatísticas e gráficas para visualizar e resumir o volume coletado.
Pode-se dizer então, que o Python, aplicado a essa técnica, ajuda a organizar o volume de informações e atingir o objetivo estabelecido. Confira tudo sobre esse programa e aprenda como utilizá-lo. Boa leitura!
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Data Analysis
De quais maneiras o Python pode ser utilizado?
Dentre as utilidades do Python e as suas principais utilizações dentro do mundo corporativo, podemos elencar algumas funções, confira abaixo alguns dos benefícios de utilizar essa ferramenta.
Linguagem fácil de aprender e de programar
A sintaxe simples e legível torna mais fácil para iniciantes aprenderem e escreverem programas em comparação com outras linguagens de programação.
Abundância de bibliotecas
Como Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn e muitas outras, que permitem a análise de dados, aprendizado de máquina e visualização de dados de maneira fácil e eficiente.
Ferramentas de visualização de dados
Como Matplotlib, Seaborn e Plotly, que ajudam a visualizar dados de maneira interativa e a criar gráficos personalizados para uma melhor compreensão.
Processamento de dados em grande escala
O Python é usado para processar grandes conjuntos de dados em tempo hábil, tornando-o uma ferramenta popular para lidar com big data e aprendizado de máquina.
Multiplataforma
É executado em várias plataformas, como Windows, Linux e macOS, tornando-o uma ferramenta útil para desenvolvedores em diferentes sistemas operacionais.
Quais tarefas posso realizar com o Python?
Por ser uma linguagem de extrema simplicidade de aprendizado, o Python é usada com frequência na análise exploratória de dados, realizando tarefas como:
Limpeza e pré-processamento de dados
Limpar e preparar os dados para análise, incluindo a remoção de dados ausentes, detecção e correção de erros de entrada e a normalização de dados.
Análise estatística
Usado para realizar análise estatística básica e avançada em dados, como cálculo de média, desvio padrão, correlação e regressão.
Visualização de dados
Python é usado para criar gráficos e visualizações que ajudam a entender os padrões e tendências nos dados.
Aprendizado de máquina
Aplicar algoritmos de aprendizado de máquina em dados, como classificação, regressão e agrupamento, para fazer previsões e identificar padrões ocultos nos dados.
Como realizar a análise exploratória de dados com Python na prática?
Utilizaremos um exemplo ilustrado por Dados ao Cubo.
Primeiramente importamos as bibliotecas principais:
Agora vamos importar o dataset iris da biblioteca scikit-learn e utilizar algumas funções de análise dos dados.
Abaixo um exemplo de utilização da função mean(), função esta que calcula a média de um conjunto de dados.
Abaixo a função median(), calcula a mediana do conjunto de dados.
A variância é uma medida de dispersão dos dados, mede o quão afastados os dados estão da média.
Um histograma exibe a forma e distribuição de dados amostrais discretos ou contínuos.
Assim, da maneira como são (e podem ser) usados esses aprendizados, organizam os dados visualmente, criam facilidade de entendimento, além de dar forma ao que você está moldando com códigos.
A análise exploratória de dados com Python, como viu, é extremamente útil para a organização de grande volume de dados eficientemente.
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