Por que o Python é popular para ciência de dados?

Python é uma linguagem de programação de alto nível popular usada principalmente para ciência de dados, automação, desenvolvimento web e inteligência artificial. É uma linguagem de programação de propósito geral que suporta programação funcional, programação orientada a objetos e programação procedural. Ao longo dos anos, o Python é conhecido por ser a melhor linguagem de programação para ciência de dados e é comumente usado por grandes empresas de tecnologia para tarefas de ciência de dados.

Neste tutorial, você aprenderá por que o Python é tão popular para ciência de dados e por que continuará popular no futuro.

Para que o Python pode ser usado?

Como dito anteriormente, Python é uma linguagem de programação de uso geral, o que significa que pode ser usada para quase tudo.

Uma aplicação comum do Python no desenvolvimento web é onde Django ou Flask são usados ​​como backend para um site. Por exemplo, o backend do Instagram é executado no Django e é uma das maiores implantações do Django.

Você também pode usar Python para desenvolvimento de jogos com Pygame, Kivy, Arcade, etc.; embora raramente seja usado. O desenvolvimento de aplicativos móveis não fica de fora, o Python oferece muitas bibliotecas de desenvolvimento de aplicativos, como Kivy e KivyMD, que você pode usar para desenvolver aplicativos multiplataforma; e muitas outras bibliotecas como Tkinter, PyQt, etc.

A principal palestra deste tutorial é a aplicação do Python em Data Science. O Python provou ser a melhor linguagem de programação para Data Science e você saberá o porquê neste tutorial.

O que é Ciência de Dados?

De acordo com Oráculo, a ciência de dados combina vários campos, incluindo estatísticas, métodos científicos, inteligência artificial (IA) e análise de dados, para extrair valor dos dados. Ele abrange a preparação de dados para análise, incluindo limpeza, agregação e manipulação dos dados para realizar análises avançadas de dados.

A ciência de dados é aplicável em diferentes setores e está ajudando a resolver problemas e descobrir mais sobre o universo. No setor de saúde, a ciência de dados ajuda os médicos a usar dados anteriores na tomada de decisões, por exemplo, diagnóstico ou tratamento correto para uma doença. O setor de educação não fica de fora, agora você pode prever que os alunos abandonem a escola, tudo graças à ciência de dados.

Python tem uma sintaxe simples

O que mais pode tornar a programação muito mais fácil do que ter uma sintaxe intuitiva? Em Python, você precisa de apenas uma linha para executar seu primeiro programa: basta digitar print(“Olá Mundo!”) e correr - é tão fácil.

Python tem uma sintaxe muito simples e torna a programação muito mais fácil e rápida. Não há necessidade de chaves ao escrever funções, nenhum ponto e vírgula é seu inimigo e você nem precisa importar bibliotecas antes de escrever o código básico.

Essa é uma vantagem que o Python tem sobre outras linguagens de programação. Você tem menos tendências a cometer erros e pode facilmente notar bugs.

Comunidade ampla

A ciência de dados é um campo complexo que você não pode fazer sem precisar de ajuda. Python oferece toda a ajuda que você precisa por meio de sua ampla comunidade. Sempre que você ficar preso, basta navegar e sua resposta está esperando por você. Estouro de pilha é um site muito popular onde perguntas e respostas são postadas para problemas de programação.

Se o seu problema for novo, o que é raro, você pode fazer perguntas e as pessoas estarão dispostas a fornecer respostas.

Python oferece todas as bibliotecas

Você precisa muito de água e tem apenas duas xícaras na mesa. Um é um quarto cheio de água, enquanto o outro está quase cheio. Você carregaria o copo com muita água ou o outro, embora ambos tenham água? Você gostaria de carregar o copo contendo muita água porque você realmente precisa de água. Isso é relacionado ao Python, oferece todas as bibliotecas que você precisa para ciência de dados, você definitivamente não gostaria de usar outra linguagem de programação com apenas algumas bibliotecas disponíveis.

Você terá uma ótima experiência trabalhando com essas bibliotecas porque elas são realmente fáceis de usar. Se você precisar instalar qualquer biblioteca, procure o nome da biblioteca em PyPI.org e siga as instruções no final deste artigo para instalar a biblioteca.

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Python Numérico - NumPy

O NumPy é uma das bibliotecas de ciência de dados mais usadas. Ele permite que você trabalhe com tarefas numéricas e científicas em Python. Os dados são representados usando matrizes ou o que você pode chamar de listas, que podem estar em qualquer dimensão: matriz unidimensional (1D), matriz bidimensional (2D), matriz tridimensional (3D) e assim por diante.

Pandas

O Pandas também é uma biblioteca popular de ciência de dados usada na preparação de dados, processamento de dados e visualização de dados. Com o Pandas, você pode importar dados em diferentes formatos, como CSV (valores separados por vírgula) ou TSV (valores separados por tabulação). O Pandas funciona como o Matplotlib porque permite fazer diferentes tipos de gráficos. Outro recurso interessante que o Pandas oferece é que ele permite que você leia consultas SQL. Portanto, se você se conectou ao seu banco de dados e deseja escrever e executar consultas SQL em Python, o Pandas é uma ótima opção.

Matplotlib e Seaborn

Matplotlib é outra biblioteca incrível que o Python oferece. Ele foi desenvolvido em cima do MatLab - uma linguagem de programação usada principalmente para fins científicos e de visualização. Matplotlib permite plotar diferentes tipos de gráficos com apenas algumas linhas de código.

Você pode plotar gráficos para visualizar quaisquer dados, ajudando você a obter insights de seus dados ou fornecendo uma representação melhor dos dados. Outras bibliotecas como Pandas, Seaborn e OpenCV também usam Matplotlib para traçar gráficos sofisticados.

Seaborn (não Seaborne) é como Matplotlib, só que você tem mais opções - para dar a diferentes partes de seus gráficos cores ou matizes diferentes. Você pode traçar bons gráficos e personalizar a aparência para melhorar a representação dos dados.

Visão Computacional Aberta - OpenCV

Talvez você queira construir um sistema de reconhecimento óptico de caracteres (OCR), scanner de documentos, filtro, sensor de movimento, sistema de segurança ou qualquer outra coisa relacionada à visão computacional, você deve tentar OpenCV. Esta biblioteca incrível e gratuita oferecida pelo Python permite que você construa sistemas de visão computacional em apenas algumas linhas de código. Você pode trabalhar com imagens, vídeos ou até mesmo o feed e a implantação da sua webcam.

Scikit-learn - Sklearn

Scikit-learn é a biblioteca mais popular usada especificamente para tarefas de aprendizado de máquina em ciência de dados. O Sklearn oferece todos os utilitários que você precisa para usar seus dados e construir modelos de aprendizado de máquina em apenas algumas linhas de código.

Existem várias tarefas de aprendizado de máquina, como regressão linear (simples e múltipla), regressão logística, k-vizinhos mais próximos, naive bayes, regressão de vetor de suporte, regressão de floresta aleatória, regressão polinomial, incluindo classificação e agrupamento tarefas.

Embora o Python seja simples por causa de sua sintaxe; existem ferramentas que foram projetadas especificamente com a ciência de dados em mente. O notebook Jupyter é a primeira ferramenta, é um ambiente de desenvolvimento construído pela Anaconda, para escrever código Python para tarefas de ciência de dados. Você pode escrever e executar instantaneamente códigos em células, agrupá-los ou até mesmo incluir documentação, conforme fornecido por sua capacidade de remarcação.

Uma alternativa popular é o Google Colaboratory, também conhecido como Google Colab. Eles são semelhantes e usados ​​para a mesma finalidade, mas o Google Colab tem mais vantagens devido ao suporte à nuvem. Você tem acesso a mais espaço, não precisa se preocupar com o armazenamento do computador ficar cheio. Você também pode compartilhar seus notebooks, fazer login em qualquer dispositivo e acessá-lo ou até mesmo salvar seu notebook no GitHub.

Como instalar qualquer biblioteca de ciência de dados em Python

Como você já tem o Python instalado em seu computador, esta seção passo a passo o guiará sobre como instalar qualquer biblioteca de ciência de dados em seu computador Windows. O NumPy será instalado neste caso, siga os passos abaixo:

1. pressione Começar e digite cmd. Clique com o botão direito do mouse no resultado e escolha Executar como administrador.

1. Você precisa do PIP para instalar as bibliotecas Python do PyPi. Se você já tem, sinta-se à vontade para pular esta etapa; se não, por favor leia Como instalar o PIP no seu computador.
2. Modelo pip instalar numpy e pressione Entrar para correr. Este processo instalará o NumPy no seu computador e agora você poderá importar e usar o NumPy no seu computador. Este processo deve ser semelhante à captura de tela mostrada abaixo, ignore o aviso e os espaços em branco. (Se você usa Linux ou macOS, basta abrir um terminal e digitar o instalação de pip comando).

É hora de usar Python para ciência de dados

Entre outras linguagens de programação como R, C++ e Java; Python é o melhor para ciência de dados. Este tutorial guiou você pelo motivo pelo qual o Python é tão popular para a ciência de dados. Agora você sabe o que o Python oferece e por que grandes empresas como Google, Meta, NASA, Tesla, etc., usam o Python.

Este tutorial conseguiu convencê-lo de que o Python continuará sendo a melhor linguagem de programação para ciência de dados? Se sim, continue e construa bons projetos de ciência de dados; ajudar a tornar a vida mais fácil.

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