Python - Introdução à ciência de dados
Ciência de dados é o processo de derivar conhecimento e percepções de um conjunto enorme e diversificado de dados por meio da organização, processamento e análise dos dados. Envolve muitas disciplinas diferentes, como modelagem matemática e estatística, extração de dados de sua fonte e aplicação de técnicas de visualização de dados. Freqüentemente, também envolve lidar com tecnologias de big data para reunir dados estruturados e não estruturados. Abaixo, veremos alguns cenários de exemplo em que a ciência de dados é usada.
Sistemas de recomendação
À medida que as compras online se tornam mais predominantes, as plataformas de e-commerce são capazes de capturar as preferências de compra dos usuários, bem como o desempenho de vários produtos no mercado. Isso leva à criação de sistemas de recomendação que criam modelos que prevêem as necessidades do cliente e mostram os produtos que o comprador tem maior probabilidade de comprar.
Gestão de risco financeiro
O risco financeiro envolvendo empréstimos e créditos é melhor analisado usando os hábitos passados dos clientes, inadimplências passadas, outros compromissos financeiros e muitos indicadores socioeconômicos. Esses dados são coletados de várias fontes em diferentes formatos. Organizá-los juntos e obter uma visão do perfil dos clientes precisa da ajuda da ciência de dados. O resultado é minimizar as perdas para a organização financeira, evitando dívidas inadimplentes.
Melhoria nos serviços de saúde
O setor de saúde lida com uma variedade de dados que podem ser classificados em dados técnicos, dados financeiros, informações do paciente, informações sobre medicamentos e regras legais. Todos esses dados precisam ser analisados de maneira coordenada para produzir percepções que economizem custos tanto para o provedor de saúde quanto para o destinatário dos cuidados, enquanto permanecem em conformidade legal.
Visão Computacional
O avanço no reconhecimento de uma imagem por um computador envolve o processamento de grandes conjuntos de dados de imagem de vários objetos da mesma categoria. Por exemplo, reconhecimento facial. Esses conjuntos de dados são modelados e algoritmos são criados para aplicar o modelo a imagens mais recentes para obter um resultado satisfatório. O processamento desses enormes conjuntos de dados e a criação de modelos precisam de várias ferramentas usadas em ciência de dados.
Gestão Eficiente de Energia
À medida que a demanda por consumo de energia aumenta, as empresas produtoras de energia precisam gerenciar as várias fases da produção e distribuição de energia com mais eficiência. Trata-se de otimizar os métodos de produção, os mecanismos de armazenamento e distribuição, bem como estudar os padrões de consumo dos clientes. Vincular os dados de todas essas fontes e obter insights parece uma tarefa assustadora. Isso é facilitado pelo uso de ferramentas de ciência de dados.
Python em ciência de dados
Os requisitos de programação da ciência de dados exigem uma linguagem muito versátil, porém flexível, que seja simples de escrever o código, mas que possa lidar com processamento matemático altamente complexo. Python é mais adequado para tais requisitos, pois já se estabeleceu como uma linguagem para computação geral e também para computação científica. Além disso, ele está sendo continuamente atualizado na forma de uma nova adição à sua infinidade de bibliotecas destinadas a diferentes requisitos de programação. A seguir, discutiremos esses recursos do python, o que o torna a linguagem preferida para ciência de dados.
- Uma linguagem simples e fácil de aprender que consegue resultar em menos linhas de código do que outras linguagens semelhantes como R. Sua simplicidade também o torna robusto para lidar com cenários complexos com código mínimo e muito menos confusão no fluxo geral do programa.
- É plataforma cruzada, portanto, o mesmo código funciona em vários ambientes sem a necessidade de qualquer alteração. Isso o torna perfeito para ser usado facilmente em uma configuração de vários ambientes.
- Ele executa mais rápido do que outras linguagens semelhantes usadas para análise de dados, como R e MATLAB.
- Sua excelente capacidade de gerenciamento de memória, especialmente a coleta de lixo, torna-o versátil no gerenciamento gracioso de um grande volume de transformação, fatiamento, corte e visualização de dados.
- Mais importante ainda, o Python tem uma coleção muito grande de bibliotecas que servem como ferramentas de análise de propósito especial. Por exemplo - o pacote NumPy lida com computação científica e seu array precisa de muito menos memória do que a lista python convencional para gerenciar dados numéricos. E o número de tais pacotes está crescendo continuamente.
- Python possui pacotes que podem usar diretamente o código de outras linguagens como Java ou C. Isso ajuda a otimizar o desempenho do código usando o código existente de outras linguagens, sempre que dá um melhor resultado.
Nos capítulos subsequentes, veremos como podemos aproveitar esses recursos do python para realizar todas as tarefas necessárias nas diferentes áreas da Ciência de Dados.