Por que sua empresa precisa de Python para analytics de negócio

Python está substituindo o Excel para escalar decisões de negócio

Python e outras linguagens open source como R estão rapidamente substituindo o Excel, que não é escalável para as necessidades atuais das empresas. O Excel foi, por anos, o motor de decisões nas companhias. Mas ele foi criado para um mundo em que os conjuntos de dados eram pequenos, informação em tempo real não era essencial e colaboração não tinha tanta importância. Linguagens open source ajudam as empresas a extrair mais valor dos dados, e muitas funções já exigem conhecimento de código para ter letramento em dados.

Um dos nossos data scientists, Chris Cardillo, diz: “Se alguém passa mais de quatro horas por dia no Excel, sem dúvida vai se beneficiar ao aprender Python/R.” Avaliar sua força de trabalho por esse ângulo é útil — compara a necessidade de programar com um padrão facilmente identificável no dia a dia. Na verdade, a capacidade de melhorar drasticamente os resultados do trabalho com código aberto foi exatamente o que levou Chris a se tornar data scientist.

Fonte: xkcd

Como Python é útil para analytics de negócio?

BI e dashboards (analytics descritivo)

Um dos principais objetivos do analytics de negócio é descrever o que aconteceu para entender tendências e avaliar métricas ao longo do tempo. Essa área é chamada de analytics descritivo e normalmente é realizada por analistas de dados.

Analistas de dados costumam usar Python para descrever e categorizar os dados disponíveis. Eles fazem análise exploratória de dados, que inclui perfilamento, visualização de resultados e geração de insights para orientar os próximos passos da análise. Python pode ser usado para manipular dados (com bibliotecas como pandas), otimizar fluxos de trabalho e criar visualizações (com Matplotlib).

Machine learning (analytics preditivo)

Outro objetivo do analytics de negócio é se preparar para o futuro, prevendo o que vai acontecer. Essa área é conhecida como analytics preditivo. Machine learning é o ramo do analytics preditivo que usa algoritmos estatísticos para prever o futuro com base nas informações existentes e identificar relações e insights — pense no mecanismo de recomendação da Netflix.

Python está se tornando rapidamente a linguagem preferida para machine learning e é usado para criar modelos de redes bayesianas, árvores de decisão e muito mais. O TensorFlow, do Google, é uma biblioteca popular em Python que muitos data scientists usam para acessar rapidamente vários algoritmos de machine learning supervisionados e não supervisionados.

Decision science (analytics prescritivo)

O analytics prescritivo, também chamado de decision science, é a fase final do analytics de negócio: ele antecipa o que, quando e por que certos resultados vão acontecer — e determina o que fazer com essa informação. Ele aplica dados ao processo de tomada de decisão. No nosso podcast DataFramed, Cassie Kozyrkov, Chief Data Scientist do Google Cloud, explica a relação entre decision intelligence e data science.

Profissionais de decision science estruturam suas análises de dados a partir de problemas de negócio e usam muitas das mesmas técnicas e ferramentas dos data scientists. O objetivo é tornar os insights acionáveis, então seus modelos e métodos de visualização precisam ser pensados para comunicar essas descobertas. Python é comumente usado para criar ferramentas de analytics prescritivo com deep learning, que utiliza redes neurais artificiais para otimizar resultados.

Democratizando Python para analytics de negócio

A DataCamp tem um programa de estudos extenso em Python, que cresce constantemente. Não sabe por onde começar? Recomendamos que futuros data scientists entrem na trilha de carreira Data Scientist with Python, com uma seleção curada de cursos.

Para empresas que valorizam aprendizado contínuo, o DataCamp for Business permite que os colaboradores mantenham suas habilidades atualizadas em todas as áreas de analytics de negócio.

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