Durante a semana, na quarta-feira(13), o Insight participou de uma reunião com o secretário da Segurança Pública e Defesa Social (SSPDS), André Costa, e o secretário da Administração Penitenciária (SAP), Mauro Albuquerque, na sede da SSPDS, em Fortaleza, para tratar sobre a integração de informações entre as duas pastas e o fortalecimento da área de ciência de dados. Além dos gestores, o superintendente de Pesquisa e Estratégia de Segurança Pública, Aloísio Lira, o coordenador do Programa de Mestrado e Doutorado da Pós-Graduação do Departamento de Computação da Universidade Federal do Ceará (UFC), professor Antônio Macedo e a professora e pesquisadora do Insight Lab, Ticiana Linhares, também participaram da reunião.
Conforme André Costa, o encontro serviu para apresentar ao secretário Mauro Albuquerque e equipe como funciona o Big Data “Odin”, desenvolvido por pesquisadores da SSPDS e da Universidade Federal do Ceará (UFC). “O Ceará tem sido destaque em todo o país, por ter criado uma área de ciência de dados na Secretaria da Segurança, a primeira no país a tomar essa iniciativa. Aqui, criamos uma ferramenta tecnológica, que foi um Big Data, uma plataforma integradora de inúmeras bases de dados nossos e de outras áreas dos Governos Federal, Estadual e Municipal, e até mesmo da iniciativa privada. Nós já integrávamos algumas informações com a SAP, o que vem nos auxiliando, por exemplo, na área da Segurança Pública, traçando ações preventivas e evitando a prática de delitos. Agora, queremos aumentar essa troca de conhecimento, com a utilização do Odin”, disse.
O Big Data “Odin” foi desenvolvido pela SSPDS e UFC, e permite, entre outras coisas, uma análise profunda das estatísticas, sendo possível estratificar, com alta precisão, os crimes, bem como encontrar padrões que possam levar a predições. Alimentado por mais de 100 sistemas dos órgãos de Segurança Pública do Estado e de instituições parceiras, o Odin possui mais de 90 bases de dados diferentes e é capaz de analisar milhares de tipos de dados diferentes, que ficarão à disposição dos gestores através de um painel analítico “Cerebrum”. Os sistemas foram remodelados para fornecer as informações, em tempo real, e facilitar o processo de investigação, inteligência e tomada de decisão.
“Apresentamos toda a construção de informações do sistema penitenciário, mostrando como a SSPDS tem trabalhado com esses dados. Além disso, buscamos entender como a SAP pode utilizar essas mesmas informações e quais perguntas eles precisam responder, quais desafios eles precisam vencer, para que possamos remodelar essa ferramenta e melhorar ainda mais o trabalho da Secretaria da Administração Penitenciária”, destacou Costa.
Já para Mauro Albuquerque: “o Big Data facilitará a atuação e a integração entre as duas secretarias, porque permitirá a consulta e o cruzamento de informações que é fundamental para a área cuidada pelas duas pastas”, disse.
As falas dos secretários são complementadas pela avaliação do superintendente da Supesp, Aloísio Lira, que cita importância do que vem sendo desenvolvido pelas pastas com o objetivo de aprimorar a persecução criminal. “Foi um momento para o alinharmos as tecnologias e construir um modelo de integração e tratamento de dados, que seja benéfico a ambos. Isso para que possamos acompanhar o preso desde a abordagem, até o momento de entrar e sair do presídio. Isso nos ajuda a termos um controle da execução de todos os procedimentos, permitindo, futuramente, que a Supesp realize estudos de reincidência, além de saber que tipos de inquéritos policiais viraram processo e condenações”, explicou.
A professora Ticiana L. Coelho da Silva, pesquisadora do Insight Lab, está presente no workshop internacional “PredictGIS 2019” sobre Predição de Mobilidade (Prediction of Human Mobility) promovido pelo grupo ACM Special Interest Group on Spatial Information (ACM SIGSPATIAL).
A conferência acontece em Chicago (EUA), entre os dias 5 e 9 de novembro, e reúne estudiosos de diversas áreas para apresentação e debate dos avanços nas técnicas e metodologias geoespaciais.
O estudo de predição da mobilidade envolve prever a próxima localização, quanto tempo para chegar no próximo destino, entre outras análises. Isso contribui para o entendimento da dinâmica geográfica da população.
O combate à criminalidade também é fortalecido por esse campo de conhecimento. Nós do Insight temos aplicado essa área nas estratégias de segurança pública desenvolvidas em nosso laboratório. Essas estratégias têm contribuído para a queda dos índices de violência no estado do Ceará.
E a questão da segurança foi tema do nosso trabalho exposto neste workshop. Nossa pesquisadora apresentou “A Novel Approach to Approximate Crime Hotspots to the Road Network” (Uma Nova Abordagem para Pontos Críticos do Crime na Rede Rodoviária). O artigo foi produzido por Francisco Carlos Freire Nunes Junior, Ticiana L. Coelho da Silva, José Florêncio de Queiroz Neto, José Macedo e Wellington Silva.
Terça-feira, 22, tivemos uma reunião em Brasília para debater as ações contra o crime organizado coordenadas pela Secretaria Nacional de Segurança Pública (SENASP). Agrupando representantes de instituições como USP, UFRN, UFC, UNB, Instituto Igarapé e Instituto Sou da Paz, esse foi o terceiro encontro com o mesmo núcleo de estudiosos.
O Insight, que tem realizado estudos para a área de segurança pública junto ao Ministério da Justiça e Segurança Pública (MJSP), foi representado pelo pesquisador José Florêncio de Queiroz.
Escrito por Wes Mckinney, criador da biblioteca pandas, este livro é um guia para quem está no início da formação como programador. Ele ajuda a entender o funcionamento e a combinação de ferramentas para o tratamento dos dados dentro do ambiente Python. O processo de dedução será possível porque o autor apresenta a lógica que estrutura as ferramentas, e mesmo diante do avanço e modernização desses recursos, os princípios permanecem.
O uso de exemplos é fundamental na explicação de um assunto, e este livro traz diversas aplicações. E através das aplicações conheceremos as ferramentas que compõem o ambiente, como é o caso das bibliotecas.
O volume é desenvolvido em seções curtas, isso torna a informação mais focada, o que ajudará o programador iniciante a identificar claramente os pontos centrais sem entrar em expansões ainda difíceis de entender. Já no início da obra encontramos uma revisão sobre algumas das principais bibliotecas ligadas ao Python, como NumPy, pandas, Matplotlib e Jupyter. É uma apresentação sucinta, mas as ferramentas são melhor delineadas ao longo do texto, com suas características sendo apresentadas dentro da conjuntura de uso.
Por isso recomendamos, porque mostra de maneira clara, contextualizada e bem direcionada os procedimentos que precisam ser conhecidos logo no início da carreira de programador.
A III Semana da Atuária aconteceu nos dias 18 a 20 de setembro (2019) na Faculdade de Economia, Administração, Atuária e Contabilidade (FEAAC). O evento acolheu professores, estudantes e profissionais da área.
Na ocasião, o Insight Lab foi representado pelo professor Régis Pires Magalhães, que ministrou a palestra “Ciência de Dados e Big Data”. A apresentação aconteceu no dia 18 de setembro, de 18 às 20h, e abrangeu o cenário destas ciências, além de mostrar aspectos do funcionamento do Insight Lab.
A análise de big data foi aplicada a diferentes esferas da vida humana. Um dos melhores recursos da análise de dados é sua adaptabilidade e amplo espectro de aplicativos. Percorremos toda a série de artigos sobre aplicação de ciência de dados em várias esferas que estão comprovando essa afirmação. Vamos considerar os casos de uso da ciência de dados para a atividade do governo.
Sob condições de rápido desenvolvimento de tecnologias e sociedades, os governos precisam resolver tarefas complexas e gerenciar vários procedimentos simultaneamente. Os governos enfrentam a necessidade de plataformas inteligentes capazes de coletar, limpar, filtrar e analisar grandes quantidades de dados. Governos locais, agências federais e departamentos usam ferramentas orientadas a dados para otimizar seu trabalho e melhorar os assuntos de segurança, setor público, direito, defesa, etc.
Vamos examinar mais de perto e esclarecer como os governos usam a ciência de dados e quais benefícios ela pode trazer.
Detecção de fraude
Todos os anos, transações fraudulentas causam perdas financeiras significativas para os governos. A fraude se tornou uma coisa comum. Esse fato pode parecer marcante para você, mas vamos dar uma olhada. Todas as operações que são mais ou menos relacionadas ao dinheiro apresentam interesse para possíveis fraudadores.
A principal característica da fraude no nível governamental é que as consequências, em certa medida, afetarão cada cidadão.
Para mitigar os riscos de fraude e ameaças subsequentes, os governos aplicam soluções de dados inteligentes e análise de dados.
Evasão fiscal
A sonegação de impostos pressupõe as ações tomadas pelos indivíduos ou empresas para deturpar os negócios reais com as autoridades fiscais. Desonestidade nos relatórios fiscais, como declarar menos renda, ajuda a reduzir a responsabilidade tributária. Em outras palavras, pessoas ou empresas mostram menos dinheiro com o objetivo de pagar menos dinheiro ao Estado. Imagine a quantidade de dados que devem ser processados e analisados para encontrar um evasor. Isso está realmente além da competência humana.
Felizmente, plataformas e soluções analíticas modernas são capazes de detectar sonegação de impostos. Os algoritmos analíticos usados para esse fim baseiam-se não apenas nos dados financeiros, mas também nas informações de mídia social. Os algoritmos analisam cuidadosamente os dados e combinam os padrões dos gastadores com os rendimentos declarados. Assim, aqueles que gastam muito mais do que gastam são facilmente detectados.
Empresas não registradas
O grupo de firmas canceladas de registro abrange as empresas que não estão mais registradas no registro, desistiram de negociar e não estão sujeitas a obrigações legais e tributação. No entanto, essas empresas podem ser facilmente trazidas de volta à vida em caso de necessidade.
Esse fato fornece um vasto campo para atividades fraudulentas. Muitas vezes, as empresas não estão mais no registro, mas continuam sua operação e, finalmente, obtêm renda.
Algoritmos analíticos e soluções baseadas em IA estão ajudando os governos a esse respeito. Os algoritmos rastreiam a atividade mesmo para as empresas que parecem inativas e alarmadas em caso de ações suspeitas tomadas. Os algoritmos detectam a aparência do nome da empresa ou outras informações entre os dados financeiros. A divulgação das firmas canceladas de registro ajuda o estado a minimizar e até impedir a evasão ilegal do pagamento de impostos.
Defesa
Questões de defesa são cruciais para todos os estados do mundo. Todos os anos, governos de todo o mundo gastam bilhões de dólares em defesa.
Uma parte significativa desse dinheiro é gasta na introdução de big data, algoritmos de aprendizado de máquina e soluções baseadas em IA para melhorar o desempenho de vários departamentos e instituições militares. Fortalecidas pelas soluções de dados inteligentes, essas instituições podem melhorar o processo de tomada de decisão e reduzir o tempo gasto na solução de um assunto específico.
No campo da defesa, a importância do big data é enorme. Com a introdução da análise em tempo real, os estados tiveram a oportunidade de assistir, rastrear e monitorar as fronteiras, criar vários fluxos de vídeo a partir de vários objetos estrategicamente importantes e observar os espaços aéreo e marinho. As soluções inteligentes são mais atentas, precisas e confiáveis em seus resultados de monitoramento. A análise preditiva parece ser um fator de mudança de jogo na logística de defesa e na prevenção de possíveis ameaças. Os algoritmos criam cenários possíveis calculando possíveis ameaças ou danos.
Atividade terrorista
Nas últimas décadas, fomos testemunhas de vários incidentes terroristas em todo o mundo. Essas questões precisam ser tomadas medidas severas, pois a segurança e o bem-estar das pessoas estão ameaçados.
O terrorismo se tornou um tipo de negócio para alguns grupos de pessoas. As organizações terroristas até recrutam jovens através de plataformas de mídia social.
A análise de big data, algoritmos de aprendizado de máquina e mineração de texto são amplamente aplicados para detectar essa atividade. Grandes quantidades de dados sobre o potencial comportamento terrorista são coletadas e cuidadosamente processadas. Esses dados incluem conversas incomuns, textos, interação e contatos, compras ou movimentos em locais potencialmente perigosos etc. As agências de segurança estão trabalhando na detecção em tempo real de padrões de dados e vinculando esses padrões aos sistemas. Essas soluções de dados inteligentes examinam todos os dados disponíveis e relatórios de formulário sobre indivíduos ou grupos possivelmente perigosos, levando em consideração os dados referentes a casos anteriores de extremismo, crime ou terrorismo.
Sensibilização para o crime nas ruas
O uso de invenções e bancos de dados modernos pelas autoridades estaduais mudou toda a imagem do mundo do crime. Impressões digitais, amostras de DNA e análises balísticas abriram novas oportunidades para quem investiga crimes e se esforça para impedir que eles aconteçam.
Os departamentos de polícia de todo o mundo utilizam big data para prever o mapeamento de crimes. Esses sistemas usam dados anteriores sobre tipo de crime, localização, data e hora para criar os pontos críticos. Os mapas com os pontos ativos provam ser muito mais eficientes do que pura adivinhação.
Além disso, os sistemas de cidades inteligentes permitem o monitoramento de vários locais sob condições de transmissão em tempo real. Câmeras e detectores de movimentos altamente sensíveis detectam ações suspeitas e enviam alarmes à polícia.
Ataques cibernéticos
No mundo das tecnologias digitais, a cibersegurança se tornou uma questão do nível governamental. Coletamos e analisamos a grande quantidade de dados para revelar suas informações valiosas. Mas os resultados de nosso cuidadoso processamento e análise podem se tornar interessantes para alguém que deseja usá-lo para um objetivo específico. Além disso, essas pessoas planejam levar os dados ilegalmente por roubo ou ataque de hackers.
Imagine a quantidade e a importância dos dados possuídos pelas instituições governamentais. Caso esses dados se tornem disponíveis ao público ou, pelo menos, a indivíduos particulares, ou se os dados desaparecerem, as consequências podem ser perturbadoras. Portanto, análises de big data e ferramentas específicas de aprendizado de máquina são usadas para monitorar e examinar cuidadosamente todas as operações que envolvem dados valiosos para revelar tendências e padrões nessas ações. Os sistemas monitoram os usuários e dispositivos na rede e sinalizam indivíduos ou ações suspeitas. Ele permite que o estado tome medidas mais operacionais, confiáveis e seguras para evitar ataques cibernéticos.
Vigilância mais inteligente
Câmeras de vigilância são usadas cada vez mais extensivamente. Essas câmeras já provaram sua eficiência em objetos menores. Agora eles estão caminhando para as ruas e cantos mais escuros e menores das cidades e vilas.
As câmeras de vigilância não estão apenas gravando os vídeos. Hoje, suas capacidades se ampliam. Por exemplo, agora eles podem reconhecer violência ou atividade criminosa e distinguir brigas ou abusos físicos de outras ações e movimentos depois que o sistema de reconhecimento inteligente envia a mensagem à polícia.
Além disso, algoritmos semelhantes são usados para reconhecer quedas traumáticas ou outras lesões e podem informar sobre a emergência. Isso prova ser muito útil para idosos e pessoas que sofrem de doenças crônicas graves.
Segurança nacional
Como a interação de pessoas e dados se torna mais intensa a cada dia, a idéia de usar big data para o benefício da sociedade parece cada vez mais atraente. Os dados se tornam uma fonte mais confiável, apresentando grande valor para o estado. Assim, e se tornar uma questão de segurança nacional.
Sem dúvida, a análise de big data suporta a segurança nacional e traz oportunidades para diferentes áreas. Entre eles estão a detecção de anomalias, mineração de associação para divulgação dos padrões e interconexão entre os conjuntos de dados, classificação e agrupamento de dados. Além disso, pode ser usado para análise de links e divulgação de mensagens ocultas dos textos ou documentos. Assim, torna visível para as pessoas as informações, relações e padrões que as pessoas podem ignorar. Em combinação com julgamentos humanos, a análise de big data ajuda na tomada de decisões.
Aplicação da lei
A análise de big data pode fazer a diferença na aplicação da lei. As agências policiais podem obter resultados significativos no trabalho, tendo em mãos os enormes bancos de dados cheios de dados referentes a chapas de matrícula, identidades criminais, estatísticas criminais e acesso a plataformas de mídia social.
Com a ajuda de modernas ferramentas de análise, as agências policiais podem transformar os dados disponíveis em inteligência acionável. Assim, o fenômeno do policiamento preditivo aparece. Isso significa que a análise de big data permite impedir a ocorrência de crimes. Atualmente, o policiamento preditivo está em ascensão, apesar de todas as disputas e argumentos contra ele.
Saúde e Serviços Humanos
As agências estatais que trabalham com ou controlam serviços de saúde e humanos usam a análise de big data com a mesma eficiência que outras autoridades governamentais. Não analisar os dados disponíveis nessa área seria uma perda significativa.
A prestação de serviços de alta qualidade aos cidadãos é a tarefa prioritária do governo. Portanto, as atividades das agências de saúde e serviços humanos (HHS) são regulamentadas pelo estado. As agências de HHS trabalham duro para fornecer transparência em suas operações e satisfazer todas as necessidades de seus clientes. A aplicação da análise em tempo real capacita os funcionários a coletar, processar, analisar e visualizar dados e obter uma visão real dos serviços que prestam e do nível de satisfação de seus clientes. É muito mais fácil tirar conclusões e identificar os assuntos para melhorias adicionais, com base nos resultados de análises precisas.
Resposta de emergência
A capacidade de incorporar dados de várias fontes oferece uma vantagem significativa para governos e autoridades locais em condições de emergência. A análise em tempo real ajuda a tomar decisões imediatas em situações estressantes. O controle sobre vários canais de comunicação e o uso de ferramentas inteligentes que reconhecem possíveis ameaças e enviam alarmes permitem às autoridades locais avisar os cidadãos e aconselhá-los sobre ações adicionais.
Conclusão
Levando em consideração todas as instâncias mencionadas em nossos principais casos de uso de ciência de dados no governo, é bastante evidente que as vantagens são numerosas. Eles estão começando com a redução do tempo para resolver um único problema e terminando com a capacidade de evitar casos desastrosos. Tudo isso cai sob a competência da ciência de dados e seu uso inteligente. O leque de possibilidades é vasto.
O big data melhora o setor governamental. Os cidadãos comuns sentem resultados práticos dessas mudanças em suas vidas diárias e serviços prestados pelo Estado. Esperamos que ainda mais mudanças positivas ainda estejam por vir e tragam mudanças positivas para os estados em todo o mundo.
Data Science ganhou muita popularidade nos últimos anos. O foco principal deste campo é converter dados significativos em valores para o negócio que ajudam as empresas a crescer.
Os dados são armazenados e pesquisados para entrar em uma solução lógica.
Anteriormente, apenas as principais empresas de TI estavam envolvidas nesse campo, mas, atualmente, organizações de vários setores e áreas, como comércio eletrônico, assistência médica, finanças e outras, estão usando Data Science para aumentar sua competitividade.
Existem várias ferramentas disponíveis para análise de dados, como Hadoop, programação R, SAS, SQL, entre outras.
No entanto, a técnologia mais popular e fácil de usar para análise de dados é a linguagem Python. Essa tecnologia é conhecida como um canivete suíço do mundo da programação porque suporta programação estruturada, codificação orientada a objetos, além ser de uma linguagem de programação funcional e ter outras funções.
De acordo com a pesquisa do StackOverflow, de 2018, Python é a linguagem de programação mais popular do mundo e também é a mais adequada para ferramentas e aplicativos de Data Science.
Por isso, preparei o artigo a seguir com os principais motivos pelos quais Python é a linguagem mais adotada pelos principais cientistas e centros da área de Data Science mundial.
Confira!
A importância da Data Science
Elaboramos um breve resumo sobre o que é Data Science na introdução deste artigo, mas precisamos nos aprofundar um pouco mais nos conceitos relacionados à análise de dados antes de prosseguir falando sobre as vantagens do Python sobre outras linguagens.
Durante toda a história da civilização, os dados que tínhamos eram, na maior parte, estruturados e pequenos em tamanho, podendo ser analisados com ferramentas simples. Ao contrário dos dados nos sistemas tradicionais, que eram na sua maioria estruturados, hoje a maioria dos dados é não estruturada ou semiestruturada.
Estimativas indicam que até 2020, mais de 80% dos dados serão desestruturados.
Esses dados são gerados de diferentes fontes, como registros financeiros, arquivos de texto, formulários, sensores e instrumentos.
Ferramentas simples não são capazes de processar esse enorme volume e variedade de dados. É por isso que precisamos de soluções mais complexas e algoritmos analíticos avançados para processar, analisar e extrair insights significativos.
No entanto, esta não é a única razão pela qual Data Science se tornou tão popular e relevante.
E se você pudesse entender exatamente o que os seus clientes precisam a partir dos dados existentes, como histórico de navegação, histórico de compras, idade e renda, sem dúvida, você já teria todos esses dados antes.
Mas agora é possível treinar modelos com mais eficácia e recomendar o produto aos seus clientes com mais precisão a partir da grande quantidade e variedade de informações disponíveis. Incrível, certo?
Vamos imaginar um cenário futurista para entender o papel da Ciência de Dados na tomada de decisões.
E se o seu carro tivesse inteligência para levá-lo para casa? Os carros autônomos coletam dados ao vivo de sensores, radares, câmeras e lasers, para criar um mapa dos arredores.
Com base nesses dados, ele toma decisões sobre quando acelerar, quando diminuir, quando ultrapassar e onde fazer uma curva, usando algoritmos avançados de Machine Learning.
Data Science também pode ser usada em modelos de análises preditivas. Vamos pegar a previsão do tempo como um exemplo.
Dados de navios, aeronaves, radares, satélites podem ser coletados e analisados para construir modelos. Esses modelos não apenas preveem o clima, mas também ajudam a prever a ocorrência de quaisquer calamidades naturais. Isso ajudará você a tomar as medidas apropriadas de antemão e a salvar vidas.
Agora que você entendeu a necessidade da Ciência de Dados, vamos entender o que é, de fato, Data Science.
Data Science é uma mistura de várias ferramentas, algoritmos e princípios de aprendizado de máquina com o objetivo de descobrir padrões ocultos a partir dos dados brutos. Como isso é diferente do que os estatísticos vêm fazendo há anos? A resposta está na diferença entre explicar e prever.
Um analista de dados geralmente explica o que está acontecendo ao processar o histórico dos dados. Por sua vez, um Data Scientist não só faz a análise exploratória para descobrir padrões relevantes a partir dela, mas também usa vários algoritmos avançados de Machine Learning para identificar a ocorrência de um evento particular no futuro.
Um cientista de dados examinará os dados de muitos ângulos — em muitos casos, abordagens que não eram possíveis anteriormente.
Portanto, a Data Science é usada principalmente para tomar decisões e prever cenários que usam a análise causativa preditiva, a análise prescritiva (ciência preditiva somada à decisão) e o aprendizado de máquina (Machine Learning).
Análise causativa preditiva
Se você quiser um modelo que possa prever as possibilidades de um determinado evento no futuro, será necessário aplicar a análise causativa preditiva.
Se uma empresa tem seu modelo de negócios estruturado em torno da concessão de empréstimos, então a probabilidade de os clientes fazerem pagamentos desse crédito em dia é motivo de preocupação constante para essa empresa.
Com a análise causativa preditiva, é possível criar um modelo que possa executar análises no histórico de pagamento dos clientes para prever se os pagamentos futuros serão pontuais ou não.
Análise prescritiva
Se você quiser um modelo que tenha a inteligência de tomar suas próprias decisões e a capacidade de modificar essas decisões com parâmetros dinâmicos, certamente precisará de uma análise prescritiva.
Esse campo relativamente novo está relacionado com a previsão e sugestão de uma gama de ações prescritas e resultados associados.
O melhor exemplo disso é o carro autônomo do Google. Os dados recolhidos pelos veículos podem ser usados para treinar outros carros autônomos. Além disso, você pode executar algoritmos nesses dados para adicionar inteligência a eles.
Isso permitirá que seu carro tome decisões como quando virar, qual caminho tomar, quando desacelerar ou estacionar.
Machine Learning
Se você tiver dados de uma empresa financeira e precisar criar um modelo para determinar as tendências para negociações futuras, os algoritmos de aprendizado de máquina serão a melhor opção.
Isso se enquadra no conceito de Machine Learning Supervisionado, porque você já tem os dados com base nos quais pode treinar suas máquinas.
Por exemplo, um modelo de detecção de fraude pode ser treinado, usando-se um registro do histórico de fraudes em um determinado período.
Se você não tiver os parâmetros com base nos quais pode fazer previsões, precisará descobrir os padrões ocultos no conjunto de dados para poder fazer previsões significativas.
Este é o modelo de Machine Learning Não Supervisionado, pois você não tem rótulos predefinidos para agrupamento.
Agora que você conhece as principais características e funções da Data Science, vamos abordar como a Python tem revolucionada o modo como as organizações e a academia têm aplicado a ciência de dados nos mais variados campos.
Python: perfeita para Data Science
A Python tem um atributo único entre outras linguagens de programação: é fácil de usar quando se trata de computação quantitativa e analítica. É a linguagem líder do setor há algum tempo e está sendo amplamente utilizada em vários campos, como petróleo e gás, processamento de sinal, finanças e outros.
Além disso, a Python foi usada para fortalecer a infraestrutura interna do Google e para criar aplicativos como o YouTube.
Python é amplamente utilizado por ser uma linguagem flexível e de código aberto.
Suas enormes bibliotecas são usadas para manipulação de dados e são muito fáceis de aprender, mesmo para um analista de dados iniciante.
Além de ser uma plataforma independente, também se integra facilmente a qualquer infraestrutura existente que possa ser usada para resolver os problemas mais complexos.
A maioria dos bancos e instituições financeiras usa Python para processar dados; instituições acadêmicas e centros de pesquisa usam a linguagem para visualização e processamento de informações; empresas de previsão do tempo, de construção de modelos financeiros e corretoras de seguros também a usam.
Mas, você deve estar se perguntando: afinal, por que a Python é a preferida em relação a outras ferramentas de ciência de dados?
Poderosa e fácil de usar
Python é considerada uma linguagem para iniciantes e qualquer aluno ou pesquisador com conhecimento básico pode começar a trabalhar com ela. O tempo gasto em códigos de depuração e em várias restrições de engenharia de software também é minimizado.
Em comparação com outras linguagens de programação, como C, Java e C #, o tempo para implementação de código é menor, o que ajuda desenvolvedores e engenheiros de software a dedicar mais tempo para trabalhar em seus algoritmos.
Opções de bibliotecas
Python fornece um banco de dados massivo de bibliotecas para inteligência artificial e aprendizado de máquina. Algumas das bibliotecas mais populares incluem Scikit Learn, TensorFlow, Seaborn, Pytorch, Matplotlib, Pandas e muito mais.
Muitos tutoriais e recursos de ciência de dados e aprendizado de máquina estão disponíveis on-line e podem ser acessados facilmente.
Escalabilidade
Em comparação a outras linguagens de programação, como R, Python se mostrou como uma linguagem altamente escalável e mais rápida. Ela fornece flexibilidade para resolver problemas que não podem ser resolvidos usando outras linguagens de programação.
Muitas empresas a utilizam para desenvolver aplicativos e ferramentas rápidas para os mais variados cenários.
Visualização e gráficos
Existem várias opções de visualização disponíveis utilizando Python. Sua biblioteca Matplotlib fornece uma base sólida em torno da qual outras bibliotecas como Plotly, Seaborn e outras são construídas.
Esses pacotes ajudam a criar tabelas, gráficos prontos para a web, layouts gráficos, entre outros tipos de visualização.
Como Python é usada em cada estágio da Data Science?
A primeira fase
Em primeiro lugar, precisamos saber e entender que tipo de formulário é um dado relevante. Se considerarmos os dados como uma enorme planilha de Excel, com milhares de linhas e colunas, você sabe o que fazer com ela?
Você precisa obter informações úteis executando algumas funções e procurando um tipo específico de dados em cada linha e coluna. Completar esse tipo de tarefa pode consumir muito tempo e trabalho duro, mas você pode usar as bibliotecas Python como Pandas e Numpy para executar rapidamente o trabalho usando o processamento paralelo.
A segunda fase
O próximo obstáculo é extrair os dados necessários. Como os dados nem sempre estão disponíveis imediatamente, precisamos coletar dados da Web. Aqui as bibliotecas Python Scrapy e do BeautifulSoup podem ajudar a extrair dados da internet de forma simples e rápida.
A terceira fase
Nesse estágio, precisamos obter a visualização ou representação gráfica dos dados, mas pode ser difícil extrair as informações de que você precisa com tantos números na tela.
A melhor maneira de fazer isso é representar os dados como gráficos. Para executar essa função, são utilizadas as bibliotecas Seaborn e Matplotlib.
A quarta fase
O próximo passo é o aprendizado de máquina, que é uma técnica computacional altamente complexa. Envolve ferramentas matemáticas como funções de probabilidade, cálculo e matrizes avançadas.
Tudo isso pode se tornar superfácil e eficiente usando a biblioteca de aprendizado de máquina Scikit-Learn.
Todas as etapas discutidas foram de dados na forma de texto, mas, e se estiverem na forma de imagens?
Python está bem equipada para lidar com esse tipo de operação também. Existe uma biblioteca open source chamada opencv que é dedicada apenas ao processamento de imagens e vídeos.
Explicando a popularidade do Python em grupos e comunidades de Data Science
A alta compatibilidade e sua sintaxe fácil de usar a tornam a linguagem mais popular nas comunidades e grupos de Data Science, e aqueles que não têm experiência em engenharia e ciências podem aprender a codificar em um curto espaço de tempo.
Python é mais adequada para prototipagem e aprendizado de máquina, e existem muitas opções de cursos on-line adequados para iniciantes. A versatilidade e facilidade de compreensão fazem do Python a ferramenta mais procurada pelas grandes organizações em um profissional de Data Science.
Os cientistas e engenheiros de Machine Learning também preferem Python para criar aplicativos e ferramentas, como análise de sentimento e o processamento de linguagem natural.
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O profissional que atua em Ciência de Dados tem sido cada vez mais demandado pela indústria de tecnologia, à medida que mais empresas realizam a chamada transformação digital.
Mas, afinal, o que um cientista de dados precisa saber? Além de conhecimentos em programação, ele precisa saber criar modelos estatístico e ter o conhecimento e domínio apropriado de negócios. Precisa ainda compreender as diferentes plataformas de Big Data e como elas funcionam.
Criatividade também é uma habilidade necessário ao cientista de dados, pois ele deverá construir gráficos bonitos e informativos, com boa visualização e que possam ser compreendidos pelos clientes. A formação em ciência de dados é multidisciplinar e nunca acaba. A boa notícia é que você pode se especializar sem sair de casa.
Confira abaixo algumas opções de qualificação gratuita na área indicadas pela gerente responsável pela Escola de Data Science e AI da Udacity, Ana Romeo.
O profissional aprenderá com um instrutor da Harvard University quais são os princípios de visualização de dados para comunicar resultados de forma precisa, motivar análises e detectar falhas.
Quem oferece: edX
Preço: gratuito ou $49,00 para adquirir o certificado
Ao longo de quatro semanas, o curso apresentará quais as principais ideias e ferramentas nas quais se baseiam essa área de atuação. Os exercícios práticos envolvem linguagens e frameworks como markdown, git, GitHub, R e RStudio
O curso ensinará como manipular dados, trabalhar com big data e realizar uma comunicação clara a partir da visualização de informações, possibilitando que o aluno experimente e aplique as técnicas básicas da ciência de dados.
Esse conjunto de ferramentas de Business Analytics fornece insights para empresas e tomadores de decisão. O curso ensina a produzir relatórios profissionais e a publicá-los para consumo online (web e mobile), além de explicar como criar dashboards personalizados.
O Python é uma linguagem de programação de alto nível e muito versátil. Ela suporta tanto a programação orientada a objetos quanto a programação estruturada. Com Python, você pode acessar bibliotecas nativas que oferecem funcionalidades para desenvolvimento de projetos e implementação de aplicações complexas. A tecnologia está presente nos códigos do Instagram, Netflix, Spotify, Reddit, Facebook, Google e muitos outros.
Desenvolvida pelo matemático holandês Guido van Rossum, atualmente a linguagem faz parte de um modelo de desenvolvimento comunitário, gerenciado pela organização sem fins lucrativos Python Software Foundation.
Lançada no começo dos anos 1990, a linguagem tem ganhado crescente notoriedade nos últimos anos, tornando-se uma das mais populares entre programadores, principalmente pela sua funcionalidade com dados, big data e inteligência artificial.
Pensando em todo o seu potencial para a sua carreira, na lista abaixo, a redação do IT Trends separou 10 motivos para aprender Python em 2019.
1. Python é muito popular
O IEEE Spectrum 2018, ranking anual das principais linguagens de programação, definiu o Python como uma das linguagens mais usadas entre programadores e projetos.
2. Conhecimentos em Python são exigidos por muitas vagas
Embora Python seja uma linguagem extremamente popular, ainda faltam desenvolvedores com conhecimento da tecnologia no mercado de trabalho. Saber Python pode não só contar como critério de desempate, como também é um conhecimento muito valorizado por empresas, principalmente para posições de desenvolvedor full-stack.
3. Python tem muitas bibliotecas e estruturas
Há mais de 125.000 bibliotecas Python de terceiros que tornam a linguagem extremamente popular em diversos campos do desenvolvimento web, configuração de nuvem, análise de dados, machine learning e inteligência artificial. Sua versatilidade reforça a sua quase onipresença atual.
4. Python e a ciência de dados
Dentro do universo da ciência de dados, Python é a linguagem mais popular entre os cientistas, analistas e pesquisadores. Um dos principais motivos é que ela fornece muitas bibliotecas e estruturas para a análise de dados, como PyBrain, NumPy, SymPy, PyMySQL, Pandas e outros. Todas essas bibliotecas são dedicadas para o desenvolvimento de algoritmos, coleta e análise de dados.
5. Inteligência artificial e machine learning
Além de muito usada na ciência de dados, há também muitas bibliotecas eficientes na programação de inteligência artificial e machine learning. Theano, Scikit-learn, Tensorflow estão entre os módulos mais usados para algoritmos de machine learning. Já o Keras, é uma biblioteca de rede neural open source dedicada para aplicações de inteligência artificial.
6. Python é usado no desenvolvimento da Web
Mesmo com características muito técnicas, Python é bastante útil e popular entre desenvolvedores web, pois também possui bibliotecas e estruturas específicas para o desenvolvimento de páginas web, como Django, web2py, Flask, bottle.py, CherryPy, Pyramid e outros. As aplicações Mozilla, Reddit, Spotify, Yelp foram desenvolvidas com ajuda de bibliotecas em Python.
7. Python é universal
Sistemas como Windows, MacOs, distribuições Linux (incluindo Raspberry PI), Solaris, Unix e até FreeBSD conseguem operar programas em Python, se um sistema não roda Python de forma nativa é possível instalar a tecnologia. Veja as opções de sistemas alternativos que suportam a tecnologia aqui.
8. Uma grande comunidade
Há muito conteúdo sobre a linguagem criado por usuários como, documentação, Python Wiki, Fóruns, cursos gratuitos e tutoriais, sendo assim, é possível encontrar praticamente qualquer resposta para suas dúvidas relacionadas à tecnologia em canais oficiais da linguagem.
9. Python é usado para criar interfaces gráficas de usuário (GUI)
Python também é muito utilizado para criar interfaces gráficas de usuário (GUI). Tkinter é a interface de usuário (GUI) padrão da tecnologia, que foi usada na criação da GUI nativa do MaC OS X, distribuições Linux e Windows.
10. Python é usado para “Scripting and Automation”
Além de uma poderosa linguagem de programação, capaz de fazer uma variedade de programas complexos, Python também pode ser usado como uma linguagem de scripts. Um script feito em Python pode automatizar diferentes tarefas que reduzem o tempo de processos, economizando energia e em alguns casos até dinheiro.
Onde aprender Python?
Agora você já sabe os motivos para aprender Python. Mas por onde começar a aprender a linguagem? Reunimos em outra matéria, algumas opções para uma imersão inicial e, o melhor, você não precisa sair de casa para aprender. Acesse a lista aqui.
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