Usando o Spyder para ciências de dados com Python

Python é a linguagem das ciências de dados. Ela 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 liderança: 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 ferramentas, como bibliotecas e IDES, que vão te ajudar a juntar, limpar, transformar, modelar e visualizar dados, além de boas opções para reconhecimento de áudio e imagem.

Com tanta variedade, sabemos que escolher a ferramenta que mais se adequa às suas necessidades nem sempre é uma tarefa fácil. Neste texto, vamos falar do Spyder, um dos mais populares ambientes de desenvolvimento para ciências de dados.

Por que usar um IDE para ciências de dados com Python?

Em tradução livre, IDE significa Ambiente de Desenvolvimento Integrado (da sigla em inglês para Integrated Development Environment) e são aplicativos criados com o propósito de unir em um único ambiente várias funcionalidades necessárias para o desenvolvimento de softwares. Os IDEs para ciências de dados reúnem diferentes ferramentas em um único ambiente, além de compilarem bibliotecas diferentes.

Uma outra vantagem de usar um IDE é a praticidade para projetar interfaces gráficas. Com eles é possível criar janelas, botões e outros elementos de interação de usuários com poucos cliques. Ao reunir praticamente tudo o que um programador precisa para trabalhar, os IDEs são um grande impulso na produtividade, sendo fundamentais para o desenvolvimento de grandes projetos.

Além disso, eles são pensados para ajudar a não interromper o fluxo de trabalho, eliminando pausas que podem interromper o raciocínio. Ciências de dados é uma área que lida com processos complexos de computação, cálculos matemáticos complexos e um grande volume de dados. Por isso, é essencial uma ferramenta que consiga realizar tarefas repetitivas de maneira rápida e eficiente e escolher um bom IDE é fundamental para ter um bom ritmo de trabalho.

Quer saber mais sobre as vantagens do uso de IDEs para desenvolvimento Python?

Não deixe de conferir nosso texto anterior, onde te contamos tudo o que você precisa saber para escolher o IDE que melhor se encaixa com a suas necessidades e preparamos uma lista especial com os melhores IDEs Python.

O que é Spyder?

Spyder é um IDE código aberto para múltiplas plataformas. Seu nome é uma abreviatura de Scientific PYthon Development EnviRonment (Ambiente de Desenvolvimento Científico Python).

Totalmente escrito em Python, o Spyder foi projetado exclusivamente para cientistas, engenheiros e analistas de dados e possui um conjunto notável de recursos para estes profissionais, tendo excelente integração bibliotecas de ciência de dados, como NumPy. O Spyder inclui IPython, um substituto para o console Python convencional que permite que você explore interativamente os comandos digitados. No IPython, cada comando pode ser tratado como uma “célula” ou um segmento de código que pode ter sua saída armazenada e agrupada.

Apesar de ser um IDE leve, o Spyder bastante completo. Ele analisa o código e possui função de preenchimento automático, possui um navegador de documentação integrado e um poderoso depurador. Além disso, o Spyder possui suporte online, uma excelente vantagem para iniciantes.

Principais vantagens e recursos do Spyder

Aqui reunimos para você uma lista dos principais recursos que fazem com que o Spyder seja uma excelente escolha para ciências de dados:

• Código Aberto, o que significa que ele possui um bom suporte e uma comunidade ativa
• Multiplataforma, roda perfeitamente no Windows, Mac e Linux.
• Possui destaque de sintaxe personalizável
• Disponibilidade de pontos de interrupção (depuração e pontos de interrupção condicionais)
• Execução interativa que permite executar linha, arquivo, célula, etc.
• Executar configurações para seleções de diretório de trabalho, opções de linha de comando, console atual / dedicado / externo
• Pode limpar variáveis automaticamente (ou entrar na depuração)
• Você pode realizar a navegação por células, funções, blocos, etc. através do Outline Explorer
• Fornece introspecção de código em tempo real (a capacidade de examinar o que são funções, palavras-chave e classes, o que estão fazendo e quais informações contêm)
• Inserção automática de dois pontos após if, while, etc
• É compatível com todos os comandos mágicos IPython
• Exibição embutida para gráficos produzidos usando Matplotlib
• Recursos básicos como ajuda, explorador e localizador de arquivos, etc
• Vem junto com o pacote do Anaconda

Você conhece o mercado de ciências de dados para Python?

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.

O que você está esperando?

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Tags: ciências de dados | ciências de dados com Python | IDEs para Python | spyder