Python é uma das linguagens de programação mais populares por ser completa e fácil de aprender. Uma consequência disso é uma vasta comunidade, que disponibiliza bibliotecas Python para diversas áreas da tecnologia.

A principal área é a data science (ciência de dados). A ciência de dados tem ganhado destaque, pois é uma ferramenta poderosa para as organizações, auxiliando na coleta de informações e na tomada de decisões estratégicas.

Então, vamos mostrar as principais bibliotecas Python que ajudam os cientistas de dados a executar seu trabalho. São elas:

  • Arrow;
  • Numpy;
  • Pandas;
  • Bokeh;
  • NLTK;
  • Pytil;
  • Poetry;
  • Theano;
  • Scikit Learn;
  • Tensor Flow;
  • Keras.

Elas são dos mais variados tipos: organização de matrizes, análise de expressões matemáticas, geração de gráficos, entre outros.

Preparado para conhecer essas bibliotecas de python? Fique tranquilo que você não precisa saber programação para entender esse artigo.

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Agora, vamos conhecer as bibliotecas python. Continue lendo o texto!

 

11 Principais Bibliotecas Python para a Ciência de Dados

 

Vamos conferir as 11 bibliotecas Python mais utilizadas pela comunidade para a ciência de dados:

 

1. Arrow

 

Arrow é uma das bibliotecas Python mais básicas, úteis e interessantes. Mesmo um programador iniciante pode fazer códigos muito interessantes com seus conhecimentos. Ela lida principalmente com contagem de tempo. 

Isso quer dizer que você pode gerar, alterar, remover e converter datas e horários. Além disso, a Arrow tem uma API inteligente que permite que você a integre com diversas estruturas padrão de outras aplicações

Isso tem um impacto bastante significativo na ciência de dados, pois é possível organizar e analisar as informações por períodos de tempo, além de criar cenários para observar alterações nos dados de acordo com a variação temporal.

 

2. Numpy

 

Essa é uma biblioteca que faz o processamento de matrizes e vetores (objetos do tipo “array”). Ela fornece um conjunto de ferramentas para manipular e gerenciar essas informações de forma rápida e eficiente.

A Numpy ainda permite a integração não somente com diversas bibliotecas Python, mas também com outras linguagens de programação como C e C++.

A ideia é descomplicar projetos que lidam com uma grande quantidade de informações, através da utilização de conceitos matemáticos modernos.

Por isso, é uma ferramenta valiosa para a ciência de dados, auxiliando na organização do enorme fluxo de dados, sua manipulação e elaboração de estatísticas.

 

3. Pandas

 

A Pandas é uma das bibliotecas Python mais importantes para a ciência de dados. Ela se destaca porque, além de ser completa, é fácil de utilizar. Pessoas com pouca experiência em programação conseguem facilmente trabalhar com suas funcionalidades.

Entre elas, podemos organizar, pesquisar, representar e manipular informações com simplicidade. Isso porque a Pandas é uma plataforma que oferece estruturas de dados intuitivas de modo fácil, didático e ajustável.

Você pode trabalhar com qualquer tipo de informação, desde dados estruturados até séries temporais. Ele suporta diversos formatos diferentes (como JSON e Excel), sendo possível trabalhar com mais de um banco de dados ao mesmo tempo.

 

4. Bokeh

 

A Bokeh é uma biblioteca que permite a visualização de dados e criação de gráficos. Ela funciona de uma maneira diferenciada, porque apesar de ser para Python, exibe os gráficos utilizando HTML e JavaScript.

Isso a torna particularmente interessante para dashboards e aplicações que são baseadas em programação web. Além da geração de gráficos, você pode utilizar alguns comandos da Bokeh para criar e simular cenários estatísticos.

 

5. NLTK (Natural Language Toolkit)

 

Essa é uma das bibliotecas Python mais utilizadas devido a sua importância. Ela é open source, e trabalha com NLP (Natural Language Processing - Processamento de Linguagem Natural). Ou seja, ajuda os computadores a entenderem a linguagem humana natural.

Isso é extremamente importante para a data science, pois desse modo podemos transformar informações de bancos de dados em uma linguagem que humanos entendam e vice-versa. É uma ferramenta poderosa que aumenta muito a quantidade de informações disponíveis.

A NLTK permite classificar, marcar, filtrar termos pela base, analisar a sintaxe e o sentido semântico de palavras. Assim, podemos quantificar informações como pesquisas online, respostas a pesquisas, entre outros inputs valiosos.

 

6. Pytil

 

Pytil é uma biblioteca muito completa. Ela possui uma variedade muito grande de aplicações: automação, processamento avançado de imagens e vídeos, entre diversas outras funcionalidades.

E é muito interessante para a ciência de dados por conta de suas soluções simples para mineração de dados (Data Mining) e extração de conhecimento (KDD - Knowledge Discovery in Data).

Basicamente, o KDD busca encontrar sentido entre um grande volume de informações de uma base de dados, estabelecendo relações. Já o Data Mining é uma etapa do KDD, e trata-se de uma busca refinada à procura de padrões de dados consistentes.

 

7. Poetry

 

Quando se trabalha com ciência de dados, utiliza-se uma série de bibliotecas para diferentes funcionalidades, e é sempre importante manter tudo em ordem. Portanto, o programador pode usar essa biblioteca para organização do projeto.

A Poetry é uma ferramenta simples que permite gerenciar suas outras bibliotecas Python de modo sistemático. Ela busca oferecer todas as ferramentas que seu projeto pode precisar, do início ao fim. 

Tem compatibilidade com várias versões do Python e sistemas operacionais.

 

8. Theano

 

Theano é uma biblioteca utilizada em aplicações com grande quantidade de dados. Ela torna a computação das informações cerca de 140 vezes mais rápida. É capaz de analisar, descrever, otimizar e manipular várias expressões matemáticas ao mesmo tempo

Ela faz isso utilizando matrizes multidimensionais, corrigindo as imperfeições dos projetos. Ainda oferece diversas ferramentas para identificação e análise de erros e problemas sérios no código. Por conta disso, é chamada de compilador otimizador.

 

9. Scikit Learn

 

Essa é uma biblioteca simples que trata de um assunto cada vez mais relevante: machine learning. Ela também é escrita em outras linguagens, como C e C++, porém a maior parte da biblioteca padrão é programada na linguagem Python.

O machine learning e a inteligência artificial são muito importantes para a ciência de dados pois implementam modelos matemáticos e estatísticos para responder questões e tomar atitudes a partir das informações coletadas.

Com a Scikit Learn, ainda podemos utilizar diversos modos de representar dados, como tabelas e matrizes. Ela é gratuita, e pode trabalhar junto com outras bibliotecas Python, como a Numpy.

 

10. Tensor Flow

 

A Tensor Flow é uma das bibliotecas Python mais famosas. É fácil de aprender, gratuita, open source e traz diversas ferramentas para programação de machine learning. Ela se apresenta como uma solução para diversos problemas dessa área.

Mas não somente isso, também pode ser utilizada para controle de fluxo de dados e data science, principalmente para criação e testes. Isso pois traz um elemento muito valioso para esse campo: o Deep Learning.

O Deep Learning consiste na utilização de múltiplas camadas em uma rede neural, que permitem que o programa tenha mais autonomia ao decidir quais os tipos de dados devem ser considerados para cada situação, a partir de parâmetros pré-estabelecidos.

Por isso, as áreas de inteligência artificial e Big Data estão cada vez mais conectadas, e bibliotecas como a Tensor Flow ganham destaque entre os programadores Python.

 

11. Keras

 

Por último mas não menos importante, temos a biblioteca Keras!

Ela é outra biblioteca de código aberto escrita em Python que traz funcionalidades muito interessantes para redes neurais complexas. Ela é muito utilizada na inteligência artificial, e é ótima para o monitoramento de redes detalhadas.

Seu objetivo é ser fácil de usar, extensível e modular. Ela traz diversas funções que constroem partes fundamentais das redes neurais, como camadas, otimizadores, objetivos, entre outras.

Agora que você conheceu essas bibliotecas de python, provavelmente descobriu aquela que precisa usar para desenvolver sua análise, não é mesmo?

 

Um dica caso sua análise seja para negócios

 

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