Há muitos anos estamos falando das possibilidades trazidas pelos avanços nas áreas de ciências de dados e inteligência artificial. Nós vivemos na era das tecnologias digitais, dispositivos inteligentes e soluções móveis e, todos os dias, temos visto imagens que só existiam em filmes de ficção científica se tornarem parte do nosso cotidiano. Neste contexto, dados são uma parte essencial de qualquer negócio e as empresas precisam cada vez mais saber recolher, processar e analisar fluxos de dados de maneira rápida, precisa e eficiente.
A verdade é que o mundo moderno das ciências de dados e da inteligência artificial é incrivelmente dinâmico. Todos os dias vemos aparecerem novos desafios e inovações. Para trabalhar nesta área, extremamente competitiva e que funciona a base de descobertas diárias, é preciso trabalhar com tecnologias poderosas, mas que sejam simples e seguras.
Nós já falamos antes que Python é o líder absoluto quando se trata de linguagem para ciências de dados. Ele é utilizado 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.
Hoje, vamos falar um pouco mais sobre o Anaconda, a plataforma para ciências de dados Python mais completa do mercado. Com mais de 720 pacotes de código aberto, ele permite gerir ambientes de trabalho e módulos com eficiência e de maneira prática.
Ainda não conhece o Anaconda? Não se preocupe e continue conosco que aqui vamos te contar como ele funciona, quais as vantagens e como instalá-lo. Vamos lá?
Python e ciências de dados
São dois os principais fatores que fazem com que Python seja a melhor linguagem para ciências de dados: apesar de poderosa, 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, 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.
As principais vantagens de usar Python para ciências de dados são:
- Fácil de Aprender
- Flexível
- Escalável
- Bibliotecas e documentação
- Comunidade grande e engajada
- Boas ferramentas de gráficos e visualização
- Pacotes extensíveis de ferramentas de análise
- Excelentes frameworks
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O que é o Anaconda e por que você deve testá-lo?
Bem, se você é um cientista de dados e já tem o Python instalado, deve estar se perguntando: por que usar o Anaconda?
Anaconda é uma plataforma de ciência de dados para Python. Possibilita a instalação de diferentes versões da linguagem Python e a criação de ambientes de desenvolvimento específicos para diferentes necessidades. O Anaconda foi criado pela Continuum Analytics e vem configurado com uma pré-instalação das principais bibliotecas Python para ciências de dados.
A sua popularidade pode ser explicada porque ele traz as principais ferramentas usadas para ciências e análise de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial com apenas uma instalação. Assim, com uma configuração curta simples é possível já começar a trabalhar.
Além das bibliotecas, o Anaconda vem com o Conda, uma ferramenta para gerenciamento de projetos e ambientes operada exclusivamente a partir da linha de comando. A maioria dos projetos, pacotes e ambientes de ciências de dados do mundo real são gerenciados e ambientados no Conda. Você também pode usar o Anaconda para criar ambientes para isolar projetos construídos com versões diferentes do Python ou versões diferentes de pacotes.
Por já vir com os pacotes pré-instalados, o Anaconda é um download bastante grande, com cerca de 500 MB. Se você não quer ocupar todo este espaço no seu disco rígido, é possível baixar o Miniconda, uma distribuição menor que inclui apenas conda e Python, e instalar qualquer um dos pacotes disponíveis com conda.
Como instalar o Anaconda
A instalação do Anaconda é muito simples, basta baixar o instalador para a sua plataforma e seguir as instruções.
No próprio site oficial, é possível encontrar um passo a passo detalhado para usuários de Windows.
Python para ciências de dados: um mercado promissor
O mercado de ciências e análise de dados é um dos que mais cresce na indústria de tecnologia, com uma grande oferta de vagas e salários iniciais de quase 5 mil reais. No entanto, apesar das excelentes possibilidades de carreira, no Brasil ainda faltam profissionais na área.
Como vimos, Python é a melhor e mais usada linguagem para ciências de dados. Ao dominá-la, você abrir novas portas de carreira e entrar num dos mercados com maior média salarial da área de tecnologia e alta demanda por profissionais qualificados.
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