10 habilidades essenciais em Python que todos os cientistas de dados devem dominar

Este artigo é uma contribuição de nossa comunidade e foi editado para maior clareza e precisão pela DataCamp.

Tem interesse em compartilhar sua própria experiência? Gostaríamos muito de ouvir sua opinião! Sinta-se à vontade para enviar seus artigos ou ideias por meio de nosso Formulário de Contribuição da Comunidade.

Python é uma das linguagens de programação mais procuradas no mundo, especialmente na ciência de dados. A Pesquisa de Desenvolvedores de 2022 da StackOverflow classificou o Python em quarto lugar na lista de tecnologias mais populares e em terceiro lugar na lista de tecnologias que os desenvolvedores querem aprender. Afinal de contas, o Python oferece aos desenvolvedores uma ampla gama de ferramentas, estruturas e bibliotecas para várias aplicações no mundo da ciência de dados e além.

Como o Python é uma das ferramentas mais importantes do setor, as empresas precisam de desenvolvedores com experiência em Python para que suas percepções de dados (e além delas) estejam à altura. Eles conseguem isso contratando da maneira antiga, com desenvolvedores permanentes internos, ou fazendo parcerias com provedores de terceirização para ajudar com suas necessidades de desenvolvimento Python.

No entanto, antes que as empresas embarquem em uma jornada de contratação focada em Python e antes que os desenvolvedores comecem a se candidatar a essas funções, ambas as partes devem conhecer as habilidades mais importantes em Python que os desenvolvedores em ciência de dados devem ter em sua bagagem.

As 10 principais habilidades de ciência de dados baseadas em Python

Como uma das linguagens de programação de ciência de dados mais populares, Python é uma ferramenta incrivelmente útil com uma variedade de aplicações no campo. Para ter sucesso nesse campo, os desenvolvedores precisam entender não apenas o Python como uma linguagem em si, mas também suas estruturas, ferramentas e outras habilidades associadas ao campo. Muitas certificações em Python se concentram nessas habilidades. 

1. Fundamentos de Python

O principal trabalho de um cientista de dados é usar os dados para extrair percepções acionáveis que ajudem em vários fatores em um negócio, estudo e assim por diante. Esse processo requer um pouco de habilidades de programação em Python para cada etapa. Dessa forma, os cientistas de dados devem ter um sólido conhecimento dos fundamentos da programação em Python para escrever o código mais eficiente para seu trabalho e entender as bases de código de outros desenvolvedores ou colegas de equipe.

Alguns dos fundamentos básicos de programação em Python que os cientistas de dados devem dominar incluem:

• Tipos de dados. O Python oferece muitos tipos de dados incorporados, incluindo floats, inteiros e strings. Os desenvolvedores devem saber a diferença entre cada um e quando usá-los.
• Operadores. O Python apresenta símbolos operacionais especiais que ajudam os desenvolvedores a realizar operações específicas em um ou mais comandos. Esses operadores incluem adição (+), subtração (-) e multiplicação (*).
• Variáveis. Em Python, as variáveis permitem que os desenvolvedores armazenem valores em um programa. Eles também criam variáveis atribuindo-lhes um valor usando o sinal de igual (=).
• Listas. As listas são coleções ordenadas de itens e são úteis para armazenar dados que exigem acesso em uma ordem específica. Ou então, os desenvolvedores usam listas para armazenar vários itens do mesmo tipo de dados.
• Dicionários. Um dicionário em Python é uma coleção de pares chave-valor. Eles são úteis para armazenar dados que exigem acesso com uma chave exclusiva.
• Funções. Uma função é um bloco de código que executa uma tarefa específica e não é reutilizável várias vezes em um programa. Definir e chamar funções é uma parte vital do desenvolvimento em Python.
• Estruturas de controle. Esses são blocos de código que determinam a execução de outros blocos de código. Exemplos comuns de estruturas de controle incluem instruções if, loops for e loops while.
• Módulos e pacotes. Um módulo é um arquivo que contém código Python, e um pacote é uma coleção de módulos. Os desenvolvedores precisam saber como importar e usar módulos e pacotes, especialmente ao criar programas Python maiores e mais complexos.

2. Manipulação e análise de dados

Os cientistas de dados gastam uma quantidade significativa de tempo preparando e manipulando dados para garantir que estejam prontos para análise e modelagem. Portanto, é essencial que eles tenham a capacidade de trabalhar com Python para limpar e preparar dados, incluindo diferentes tipos e tamanhos de dados.

A proficiência no uso de Python para análise eficiente de conjuntos de dados de vários tipos e tamanhos é fundamental para um cientista de dados. Além disso, os cientistas de dados devem saber como usar o PySpark para a manipulação de grandes conjuntos de dados e empregar bibliotecas para diferentes tipos de dados, como imagens, texto e áudio, quando necessário.

3. Visualização de dados

A visualização de dados é um componente essencial da ciência de dados que ajuda a facilitar a exploração, a compreensão, a identificação de padrões e a comunicação eficaz das descobertas para diversos públicos. Os cientistas de dados precisam ter habilidades práticas e um conhecimento sólido das ferramentas de visualização de dados para usá-las com eficácia. Entre as várias bibliotecas e ferramentas disponíveis em Python para visualização de dados, a Matplotlib é uma biblioteca amplamente usada para criar visualizações estáticas, animadas e interativas com uma interface intuitiva para gerar gráficos estatísticos. O Seaborn, desenvolvido com base no Matplotlib, oferece uma interface mais refinada para a criação de gráficos estatísticos. Os desenvolvedores também têm muitas outras opções, incluindo Plotly, Bokeh, Altair e Vega.

4. Armazenamento e recuperação de dados

As habilidades eficientes de armazenamento e recuperação de dados são essenciais para os cientistas de dados que trabalham com grandes quantidades de dados. Os cientistas de dados devem conhecer as várias abordagens para armazenar e recuperar dados, dependendo da natureza dos dados e de suas necessidades.

No Python, há várias maneiras de armazenar e recuperar dados. As abordagens comuns incluem arquivos simples, arquivos CSV, arquivos JSON, bancos de dados relacionais, bancos de dados NoSQL e serviços de armazenamento em nuvem. Os bancos de dados relacionais são sistemas avançados que armazenam dados estruturados e podem ser consultados usando SQL. Os serviços de armazenamento em nuvem, como o Amazon S3, o Google Cloud Storage e o Microsoft Azure Storage, oferecem opções escalonáveis para o armazenamento de grandes quantidades de dados na nuvem. O Python fornece bibliotecas como a boto3 e a google-cloud-storage para acessar esses serviços.

5. pandas

O pacote pandas é uma ferramenta crucial para cientistas de dados e analistas que trabalham com Python. É uma biblioteca Python de código aberto que permite o manuseio de dados tabulares, explorando-os, limpando-os e processando-os. O Pandas usa estruturas de dados rápidas, flexíveis e expressivas, projetadas para tornar o trabalho com dados relacionais ou rotulados fácil e intuitivo. O Pandas é uma das bibliotecas essenciais para qualquer fluxo de trabalho de ciência de dados, permitindo o processamento, a manipulação e a manipulação de dados.

6. NumPy

O NumPy é uma biblioteca Python que permite a manipulação de matrizes de grande dimensão por meio de funções matemáticas. Ele oferece uma variedade de métodos para manipulação de matrizes, métricas e álgebra linear. NumPy significa Numerical Python e permite a vetorização de operações matemáticas em matrizes NumPy, melhorando o desempenho e acelerando a execução. A biblioteca facilita o trabalho com grandes matrizes multidimensionais e matrizes, permitindo a análise e a manipulação eficientes dos dados.

7. Inteligência artificial e aprendizado de máquina

Os cientistas de dados de qualquer tipo precisam ter um bom conhecimento de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Os algoritmos de aprendizado de máquina têm como objetivo criar sistemas capazes de aprender automaticamente com os padrões de dados. O domínio do Python é absolutamente vital para trabalhar com algoritmos de aprendizado de máquina de forma eficaz, pois é a linguagem preferida da ciência de dados. Confira o guia sobre como aprender IA para obter mais detalhes.

8. Aprendizagem profunda

A aprendizagem profunda é um componente crucial da ciência de dados que envolve o uso de redes neurais artificiais para extrair recursos de nível superior dos dados por meio de várias camadas de processamento. O Python desempenha um papel fundamental nesse campo, pois oferece uma ampla variedade de bibliotecas e ferramentas avançadas, como o TensorFlow e o PyTorch, que permitem que os desenvolvedores criem e treinem modelos de aprendizagem profunda com eficiência.

9. Estruturas da Web

Os desenvolvedores que desejam criar e implantar aplicativos da Web com sucesso, aproveitando seu conhecimento de Python, devem ter um sólido entendimento das estruturas da Web. As estruturas mais populares usadas pelos desenvolvedores de Python são Flask e Django. O Django é uma estrutura de alto nível para a Web que prioriza o design limpo, rápido e pragmático e oferece muitas bibliotecas para ajudar na criação de aplicativos da Web de alta qualidade sem precisar criar tudo do zero. O Flask é o oposto do Django, pois é uma microestrutura que não depende de nenhuma ferramenta ou biblioteca específica. Ele não inclui uma camada de extração de banco de dados, validação de formulário ou qualquer outra função comum fornecida por bibliotecas de terceiros. No entanto, ele é considerado um mecanismo de modelo com seus próprios módulos e bibliotecas. Isso permite que os desenvolvedores criem aplicativos da Web sem a necessidade de escrever código de baixo nível. Essas duas estruturas são altamente versáteis e permitem que os desenvolvedores criem aplicativos Web úteis com Python. Ao aproveitar as ferramentas e as bibliotecas dessas estruturas, os desenvolvedores se concentram em escrever códigos de alta qualidade sem se prender a detalhes de nível inferior.

10. Tecnologias de front-end

Para desenvolver aplicativos da Web com sucesso para ajudar nos esforços de ciência de dados, os desenvolvedores Python devem ter um sólido entendimento das tecnologias de front-end. Isso requer três linguagens principais de marcação de front-end: CSS, JavaScript e HTML. O Python pode gerar todas as três linguagens de marcação por meio de compiladores, analisadores e transpiladores. Os desenvolvedores de Python devem aprimorar suas habilidades nessas tecnologias de front-end para utilizar totalmente seu conhecimento de Python. O HTML ajuda a criar a estrutura básica de uma página da Web, o CSS ajuda a estilizar layouts e conteúdo e o JavaScript adiciona interatividade e comportamento dinâmico às páginas da Web. Ao desenvolver habilidades em todos os três, os desenvolvedores Python garantem que seus aplicativos e projetos de ciência de dados sejam não apenas funcionais, mas também visualmente atraentes.

Considerações finais

O campo da ciência de dados é uma área de tecnologia em constante crescimento. Como essa especialização continua a se tornar ainda mais popular, a demanda por desenvolvedores Python continuará a aumentar globalmente. Como o atual processo de recrutamento de tecnologia é difícil, graças à atual escassez global de talentos, o valor dos provedores de terceirização de serviços de desenvolvimento Python só aumentará.

Comece sua jornada de aprendizado hoje mesmo com o curso de habilidades em Programação Python do DataCamp.