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Nos últimos anos, Python em Data Science, e em outras áreas da TI, tem sido uma das linguagens de programação mais utilizadas no mercado. Além de poderosa e versátil, essa tecnologia também é uma excelente opção para aqueles que estão começando a aprender a lógica de programação. Portanto, estamos diante de uma boa linguagem para iniciantes.
Por isso, outro nicho tem encontrado um valor especial em Python e tem escolhido essa linguagem de programação como a preferida. Estamos falando do Data Science (ou Ciência de Dados, em português), área em que essa tecnologia tem se destacado por uma série de motivos.
A seguir, você vai entender quais são esses motivos e como você pode começar a aprender Python hoje mesmo. Além disso, também compartilhamos alguns materiais úteis que podem ajudar em seu estudo.
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SOBRE DATA SCIENCE
O que é Data Science?
Antes de mais nada, é importante entendermos o que é esse segmento que também tem crescido de forma assustadora nos últimos anos. A Ciência de Dados, como também é conhecida, tem como foco analisar dados brutos e extrair deles um valor significativo para os negócios. Para fazer isso, essa área pode utilizar uma série de ferramentas e Python é uma delas.
O cientista de dados, além de fazer parte de uma carreira muito promissora, precisa ter uma visão analítica, estatística e focada no negócio. Essa última característica é importante porque o Data Science tem esse forte propósito de trazer valor a partir dos dados.
Python em Data Science: por que deu tão certo?
Já entendemos o que é Ciência de Dados, mas ainda não respondemos por que os profissionais escolheram aplicar Python em Data Science. E há bons motivos para os cientistas de dados fazerem isso.
- Fácil de usar
Um dos motivos que tornaram Python uma linguagem tão popular também é um dos fatores de sucesso dessa opção de programação entre os cientistas de dados. Afinal, estamos falando de uma área formada por profissionais que nem sempre tiveram uma formação tecnológica, o que significa que nem todos tiveram contato com uma linguagem de programação.
Diante da necessidade de aprender uma tecnologia dessas, Python surge como uma resposta ideal, já que é realmente fácil usar essa linguagem. Estudantes e outros profissionais sem conhecimento prévio podem começar a trabalhar com Python em pouco tempo.
- Escalabilidade
Outro importante fator de sucesso do Python é a sua capacidade de escalar. Ou seja, uma mesma aplicação pode ser usada para resolver diferentes tipos de problemas com pequenas adaptações. Isso torna essa linguagem de programação extremamente poderosa e utilizada por profissionais que precisam fazer ajustes constantes em seus códigos.
- Gráficos e visualização
Como possui uma forte ligação com o lado comercial, é importante que os resultados das análises da linguagem Python sejam fáceis de entender. Para isso, a linguagem de programação conta com bibliotecas específicas para a criação de gráficos, tabelas e visualizações, o que facilita a interpretação dos dados.
A biblioteca Matplotlib, por exemplo, dispõe de ferramentas sólidas para criar visualizações impressionantes. Plotly e Seaborn são outras boas opções para esse mesmo propósito.
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SOBRE DATA SCIENCE
Como aprender Python?
Se você está interessado na área de Data Science e está pensando em aprender Python, saiba que há muitas opções para adquirir esse conhecimento. Uma das melhores fontes para começar a descobrir essa linguagem de programação é o site oficial Python Brasil.
A página de introdução traz uma série de dicas importantes sobre o aprendizado de Python, além de explicar brevemente conceitos relacionados à linguagem. O site ainda traz uma tabela com algumas indicações de cursos, ideal para quem não sabe por onde começar.
Outra recomendação excelente é o livro “Data Science do Zero: Primeiras regras com o Python”. A obra é muito elogiada entre os cientistas de dados e serve como uma excelente introdução e base para aqueles que desejam aprender como aplicar o
Python em Data Science.
Se você quer aprender mais sobre Ciência de Dados, deveria conhecer o nosso MBA em Data Science (que explora a linguagem de programação R). Também temos graduações tecnológicas que certamente oferecerão uma base sólida para a construção de conhecimento em diversas áreas da tecnologia.
- Graduação presencial em Ciência de Dados e Inteligência Artificial;
- Graduação Live (à distância) em Banco de Dados (BI e Big Data);
- Pós-graduação presencial MBA em Data Science (Ciência de Dados);
- Pós-graduação Live (à distância) MBA em Data Science (Ciência de Dados);
- Curso de formação em Data Science & Big Data;
- Curso de formação em Inteligência Artificial (IA) & Machine Learning;
- Curso de formação em Microsoft Certified: Data Analyst Associate;
- Curso de formação em Microsoft Certified: Azure Database Administrator Associate;
- Bootcamp em Data Science, Data Analytics & Machine Learning.
