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6 Melhores pacotes e frameworks para Ciências de Dados com Python

Python é uma linguagem poderosa e que vem ganhando cada vez mais espaço nas grandes empresas, além de vir crescendo também em popularidade. Versátil, ela pode ser aplicada em áreas tão diversas entre si quanto desenvolvimento de jogos, criptomoedas, análise de dados, computação gráfica e processos de automação. Mas você sabia que a grande fama do Python começou dentro da ciência de dados e dos processos de automação?

É indiscutível que Python é a líder absoluta quando se trata de linguagem para análise de dados. É utilizada pela grande maioria dos bancos e instituições financeiras, empresas de previsão do tempo, corretores de seguros, centros de pesquisa, isso sem falar da área de petróleo e gás.

São dois os principais fatores que explicam essa fama: primeiro, temos que lembrar que apesar de poderoso, Python é uma linguagem extremamente simples e legível, sua sintaxe prima pela praticidade e simplicidade e muitas vezes os códigos parecem terem sido escritos em inglês. Com isto, você pode fazer processos complexos de computação usando poucas linhas e um código claro e legível. A segunda grande vantagem é a existência de uma boa variedade de bibliotecas para juntar, limpar, transformar, modelar e visualizar dados, além de boas opções para reconhecimento de áudio e imagem.

Além desses fatores, temos também à disposição uma boa variedade de frameworks para ciências de dados com Python. Neste texto, vamos apresentar uma lista com os seis melhores, com seus pontos fortes e fracos.

Por que usar Python para Ciências de Dados?

Simples, versátil, poderosa, escalável e com boas ferramentas de visualização: algumas das vantagens da ciências de dados com Python | Imagem por Freepik

Com foco em converter dados significativos em valores que possam ser utilizados para um objetivo específico, as ciências de dados ganharam muita importância e popularidade nos últimos anos.  

Em texto anterior, nós já conversamos sobre o que são e a importância dos bancos de dados, certo? Também aprendemos que os bancos de dados atuais têm um tamanho inimaginável até algum tempo atrás e que boa parte deles são organizados de maneira não estruturada e semiestruturada.

Para processar todo esse volume de dados, analisá-lo e transformá-lo em informações que podem ser utilizadas para um fim específico, é preciso soluções complexas e algoritmos analíticos cada vez mais avançados. No entanto, quando falamos especificamente em ciências de dados, falamos não apenas de análise e processamento, mas também de predição. Ou seja, da interpretação de padrões ocultos para prever comportamentos futuros.

Mas por que Python é a melhor linguagem para ciências de dados?

Bem, além de sua simplicidade e documentação abundante, com uma série de bibliotecas para inteligência artificial e machine learning, Python é escalável e rápido quando comparada a outras linguagens.

Por fim, temos a visualização e gráficos dos dados analisados. A Matplotlib fornece uma base sólida para outras bibliotecas, tornando o processo de criação de elementos visuais fácil e eficiente.

Conheça os 6 melhores frameworks para Ciências de Dados com Python

Há uma grande variedade de frameworks e bibliotecas para ciências de dados com Python, portanto, preparar uma lista não é exatamente uma tarefa fácil. Por isso, resolvemos basear a nossa seleção nos resultados de popularidade das pesquisas da Stack Overflow e da JetBrains.

Conheça aqui os melhores frameworks para ciências de dados com Python
Uma das vantagens da ciências de dados com Python é a grande variedade de frameworks disponíveis | Imagem por Freepik

NumPy

Primeiro lugar na pesquisa Anual de Desenvolvedores 2019 da Jetbrains nos frameworks mais usados para ciências de dados com Python, a NumPy é uma biblioteca de uso geral para trabalhos com matrizes e arranjos de grande escala. Além de suas qualidades científicas, ela pode servir como armazenadora multidimensional de dados genéricos, o que faz com que ela seja facilmente integrável com diferentes tipos de bancos de dados.

Com a NumPy você pode processar, manipular e selecionar arranjos e matrizes, trabalhar com álgebra linear, realizar operações estatísticas e muito mais. Assim, operações avançadas e complexas podem ser executadas mais rápido e usando menos códigos.

Pandas

Pandas é uma biblioteca Python de alto-nível para análise de dados. Ela é considerada a mais avançada ferramenta para processamento e manipulação de dados, além de apresentar o maior crescimento entre suas concorrentes. Uma de suas principais vantagens é o fato de oferecer diferentes métodos para filtragem simples de dados, apresentando-os de maneira simplificada para análise.

Ela permite que estruturas de dados sejam convertidas em objetos de DataFrame, possibilitando também adição ou remoção de colunas. Além disso, a Pandas permite que informações ausentes sejam processadas e que os dados sejam exibidos em histogramas.

Matplotlib

O Matplotlib é a biblioteca padrão de visualização de dados bidimensionais para ciências de dados com Python. Seu principal uso é produzir visualizações gráficas dos dados processados para ilustrar diferentes publicações. Ela é muito fácil de configurar e flexível. Com ela, é possível fazer diagramas estáticos, animados ou interativos com apenas poucas linhas de código. Ela produz facilmente gráficos em diversos formatos, como em barra, gráficos pizza, histogramas, diagramas de ramos e folhas, entre outros.

A Matplotlib é a base para todas as outras plataformas para criação de gráficos, então, é necessário conhecer ao menos seu funcionamento básico, mesmo que você escolha trabalhar com outro framework.

SciPy

SciPy é uma ferramenta open-source para todos os tipos de projetos de matemática, ciências e engenharia. Ela contém vários templates para integração numérica, interpolação, otimização, estatística e álgebra linear, além de uma boa variedade de expansões para diferentes problemas matemáticos. Por ter licença de código aberto, ela tem grande apoio da comunidade de desenvolvedores, o que significa grande documentação, facilitando bastante o trabalho.

Ela foi pensada para ser usada junto com a NumPy e as duas ferramentas juntas são compatíveis com todos os sistemas operacionais populares.

SciKit-Learn

É a escolha mais popular para resolver problemas clássicos de machine learning. Por ser baseada em outros pacotes populares, ela é de fácil integração e operação. Além disso, tem uma comunidade muito ativa e uma documentação detalhada, o que a torna uma excelente ferramenta também para pesquisa.

No entanto, ela não tem funções de processamento, manipulação e visualização de dados.

TensorFlow

Com certeza você já ouviu falar do TensorFlow, não é mesmo? Desenvolvido pela Google para uso interno da empresa, ele foi lançado em código aberto em 2015 e promete criar e treinar redes neurais com funcionamento análogo ao aprendizado e ao raciocínio humanos. Ele pode ser usado para uma infinidade de tarefas de machine learning.

Por ser muito complexo, ele não é fácil de aprender, mas é bastante flexível e poderoso e, aos poucos, ele vem se tornando a biblioteca padrão para inteligência artificial e desenvolvimento de deep learning.

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E você? Ama algum framework para ciências de dados com Python que não está na lista? Tem alguma sugestão? Não esqueça de deixar um comentário e nos contar tudo!

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