Python é uma linguagem de programação interativa, interpretada e orientada a objetos cada vez mais popular, utilizada para a análise de dados pesados. 

Python é projetada para facilidade de uso, velocidade, legibilidade e adaptada para aplicações de dados intensivas.

Python suporta múltiplos paradigmas de programação, incluindo estilos de programação orientados a objetos, imperativos e funcionais. Ele apresenta um sistema do tipo totalmente dinâmico e gerenciamento automático de memória, semelhante ao do Scheme, Ruby, Perl e Tcl. 

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Você pode criar ferramentas de dados personalizadas usando o Python que pode lidar com grandes conjuntos de dados de forma eficiente – ele permite trabalhar mais rapidamente e integrar seus sistemas de forma mais eficaz. Você pode fazer mais em menos tempo usando Python para manipular, processar, limpar e triturar dados. 

Python permite que uma organização construa uma estrutura que facilita a coleta de dados a partir de uma miríade de fontes de dados e a modelagem dos mesmos. Assim, em vez de gastar tempo escrevendo código de conector de banco de dados, você pode usar uma configuração simples e rapidamente sair do chão. 

Como resultado desta fácil familiaridade, Python permite a uma organização mover o código do desenvolvimento para a produção mais rapidamente considerando o mesmo código criado como um protótipo que pode ser facilmente movido para a produção. 

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Se você gosta da linguagem R, bibliotecas Python como SciPy, iPython e Pandas fornecem grande parte da funcionalidade matemática tipicamente encontrada em R. Enquanto R oferece mais pacotes e capacidades de visualização neste momento, Python está se recuperando. 

Simplesmente, Python é fácil de aprender, neutro em relação à plataforma e barato. É uma ferramenta para construir outras ferramentas, incluindo ferramentas de análise de dados. Ele foi realmente concebido em uma enorme orgia de diferentes paradigmas de programação, estilos e linguagens. Python roda em Windows, Linux/Unix, Mac OS X, e foi portado para as máquinas virtuais Java e .NET. 

Python é livre para uso, mesmo para produtos comerciais, por causa de sua licença de código aberto aprovada pela OSI.  Veja: http://www.python.org/psf/license/

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Pandas 

O Pandas é um pacote Python para fazer a transformação de dados e análise estatística. 

É uma biblioteca de código aberto, licenciada pela BSD, que fornece estruturas de dados e ferramentas de análise de dados de alto desempenho e fácil de usar. 

Enquanto R é o ambiente de código aberto mais amplamente utilizado para modelagem estatística e gráficos, Pandas adota alguns dos melhores conceitos de R, como o data.frame fundacional. Pandas tem sido descrito como “R data.frame em esteróides”. Pandas procura remediar algumas frustrações comuns aos usuários de R:

  1. R tem uma funcionalidade simples de alinhamento e indexação de dados, deixando muito trabalho para o usuário. O Pandas torna fácil e intuitivo trabalhar com dados indexados de forma desordenada e irregular – como os dados de séries temporais. O Pandas também fornece ferramentas ricas, como indexação hierárquica, não encontradas em R;
  2. R não é bem adequado para programação de propósito geral e desenvolvimento de sistemas. O Pandas permite que você faça o processamento de dados em larga escala sem problemas ao desenvolver suas aplicações de produção;
  3. Os sistemas híbridos que conectam R a uma linguagem de sistemas de baixa produtividade como Java, C++, ou C# sofrem de agilidade e manutenção significativamente reduzidas, e você ainda está preso ao desenvolvimento dos componentes do sistema em uma linguagem de baixa produtividade;
  4. A licença “copyleft” GPL de R pode criar preocupações para os fornecedores de software comercial que desejam distribuir R com seu software sob outra licença. Python e Pandas usam licenças mais permissivas.

Principais Vantagens de Python

  1. Não-intrusivo: Você pensa no problema, não na ferramenta com a qual você está trabalhando. Depois que você aprende Python, ele sai do caminho.
  2. Bibliotecas:  O que quer que você queira fazer, alguém tem um código escrito para ajudá-lo a chegar lá.
  3. Comunidade:  A comunidade é uma grande fonte de exemplos e idéias.
  4. A filosofia de um só sentido significa que os programadores Python tendem todos a fazer as coisas da mesma maneira. Esta é uma grande vantagem porque facilita a leitura do código de outras pessoas – uma ótima maneira de aprender.
Published On: novembro 24th, 2021 / Categories: Data Science /

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