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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