Bibliotecas Python Para de Análise de Dados

Fala galera do mundo dos dados! Vocês já devem saber que quando se trata de análise de dados, Python é uma das principais linguagens de programação utilizadas no mercado. Então, trago aqui hoje algumas das bibliotecas Python para análise de dados. Sendo assim faremos uma breve apresentação das bibliotecas e nos próximos conteúdos, na prática, alguns códigos para entender como podemos utilizar cada uma delas!!! 

Confere 4 bibliotecas para análise de dados em Python:

1. NumPy
2. Pandas
3. Scikit Learn
4. Seaborn

Então, estas são as bibliotecas para começar a brincadeira! Existe uma grande variedade de bibliotecas disponíveis para análise de dados. Neste post, vamos conhecer as quatro principais bibliotecas utilizadas para análise de dados com Python: NumPy, Pandas, Scikit Learn e Seaborn. Sem mais enrolação, partiu análise de dados ao cubo 🚀🎲3️⃣.

Análise de Dados com NumPy

NumPy é uma biblioteca fundamental para análise de dados com Python. Ela oferece uma grande variedade de funções matemáticas para trabalhar com matrizes e vetores multidimensionais. Além disso, o NumPy é altamente otimizado para cálculos numéricos, o que o torna a escolha perfeita para trabalhar com grandes conjuntos de dados.

É uma excelente biblioteca para trabalhar, desde funções matemáticas simples como geradores de números aleatórios, até funções mais complexas como transformadas de Fourier. Tudo isso em Python, para mais informações sua principal referência deve ser a documentação oficial , mas aqui no Dados ao Cubo encontra muita coisa também.

Análise de Dados com Pandas

O Pandas é outra biblioteca muito popular entre os analistas de dados. Ele oferece uma estrutura de dados de alta performance e fácil de usar para trabalhar com tabelas e dados relacionais. Dessa forma, com o Pandas, é fácil importar, limpar e manipular dados de diferentes fontes, como CSVs, bancos de dados SQL e Excel.

É uma ferramenta de análise e manipulação de dados de código aberto rápida, poderosa, flexível e fácil de usar. E o melhor de tudo, construído sobre a linguagem de programação Python.

Análise de Dados com Scikit Learn

Scikit Learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina em Python. Ela oferece uma grande variedade de algoritmos para tarefas de classificação, regressão, clustering e pré-processamento de dados. Além disso, a biblioteca Scikit Learn é altamente otimizada e fácil de usar, o que a torna a escolha perfeita para quem quer começar a trabalhar com aprendizado de máquina em Python.

Dessa forma, ela é utilizada por toda a comunidade de dados, seja para estudos ou profissionalmente. Muito bem documentada e com uma vasta quantidade de exemplos na própria documentação. 

Análise de Dados com Seaborn

Seaborn é uma biblioteca de visualização de dados em Python. Ela oferece uma grande variedade de gráficos estatísticos e visuais, como histogramas, diagramas de dispersão e mapas de calor. Além disso, o Seaborn é altamente personalizável e fácil de usar, o que o torna a escolha perfeita para quem quer criar visualizações de dados de alta qualidade.

Ela se baseia no “Matplotlib” e se integra facilmente com as estruturas de dados do pandas, facilitando e muito a geração dos visuais. A proposta do Seaborn é auxiliar a explorar e entender seus dados facilitando a geração dos gráficos, sendo assim, suas funções de plotagem operam em dataframes e arrays.

Análise de Dados ao Cubo

Estas são as quatro principais bibliotecas utilizadas para análise de dados com Python: NumPy, Pandas, Scikit Learn e Seaborn. Cada uma delas tem suas próprias funções e características únicas, o que as torna essenciais para qualquer analista de dados que queira trabalhar com Python. Esperamos que este post tenha sido útil para você entender as principais bibliotecas para análise de dados com Python.

Na sequência, o Dados ao Cubo trará como usar cada uma das libs que vimos por aqui. Então, fica ligado aqui nas novidades com a nossa Newsletter. Um abraço e até a próxima!!!

Conteúdos ao Cubo

Se você curtiu o conteúdo, aqui no Dados ao Cubo tem muito mais. Então, deixo algumas sugestões de conteúdos que você pode encontrar. Sempre falando sobre o mundo dos dados!

• Time de Dados na Prática
• Etapas para Análise de Dados
• Tipos de Análise de Dados
• Dicas para Visualização de Dados
• Análise de Dados com Airbyte e Metabase
• Importar CSV no PostgreSQL com o DBeaver
• Extraindo Texto de Arquivos PDF com Python
• Variáveis em Python

Finalizo com um convite para você ser Parceiro de Publicação Dados ao Cubo e escrever o próximo artigo, compartilhando conhecimento para toda a comunidade de dados.