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Python reina supremo no mundo da ciência de dados, mas muitos aspirantes (e até veteranos) cientistas de dados apenas arranham a superfície de suas verdadeiras capacidades. Para realmente dominar a análise de dados com Python, você deve se aventurar além do básico e usar técnicas avançadas adaptado para manipulação eficiente de dados, processamento paralelo e aproveitamento de bibliotecas especializadas.

Os conjuntos de dados grandes e complexos e as tarefas computacionalmente intensivas que você executará exigem mais do que habilidades básicas em Python.

Este artigo serve como um guia detalhado com o objetivo de aprimorar suas habilidades em Python. Iremos nos aprofundar em técnicas para acelerar seu código, usando Python com grandes conjuntos de dadose transformar modelos em serviços da web. Ao longo do livro, exploraremos maneiras de lidar com problemas de dados complexos de maneira eficaz.

Dominar técnicas avançadas de Python para ciência de dados é essencial no mercado de trabalho atual. A maioria das empresas exige cientistas de dados que tenham talento para Python. Django e Flask. 

Esses componentes agilizam a inclusão de recursos importantes de segurança, especialmente em nichos adjacentes, como execução Hospedagem compatível com PCI, construindo um Produto SaaS para pagamentos digitais, ou até mesmo aceitar pagamentos em um site.

Então, e as etapas práticas? Aqui estão algumas das técnicas que você pode começar a dominar agora: 

Manipulação eficiente de dados com Pandas

A manipulação eficiente de dados com o Pandas gira em torno do aproveitamento de seus poderosos objetos DataFrame e Series para manipular e analisar dados. 

O Pandas é excelente em tarefas como filtrar, agrupar e mesclando conjuntos de dados, permitindo operações complexas de manipulação de dados com código mínimo. Sua funcionalidade de indexação, incluindo indexação multinível, permite rápida recuperação e divisão de dados, tornando-o ideal para trabalhar com grandes conjuntos de dados. 

Além disso, Integração do Pandas com outras análises de dados e bibliotecas de visualização no ecossistema Python, como NumPy e Matplotlib, aprimoram ainda mais sua capacidade de análise de dados eficiente. 

Essas funcionalidades tornam o Pandas uma ferramenta indispensável no kit de ferramentas de ciência de dados. Portanto, embora Python seja uma linguagem extremamente comum, você não deve ver isso como uma desvantagem. É tão versátil quanto onipresente - e o domínio do Python permite que você faça tudo, desde análise estatística, limpeza de dados e visualização até coisas mais de “nicho”, como usar ferramentas vapt e até mesmo processamento de linguagem natural aplicações.

Computação de alto desempenho com NumPy

O NumPy aprimora significativamente a capacidade do Python para computação de alto desempenho, especialmente por meio de seu suporte para grandes, arrays multidimensionais e matrizes. Ele consegue isso fornecendo uma gama abrangente de funções matemáticas projetadas para operações eficientes nessas estruturas de dados. 

Um dos principais recursos do NumPy é a sua implementação em C, que permite a execução rápida de cálculos matemáticos complexos usando operações vetorizadas. Isso resulta em uma melhoria notável de desempenho em comparação ao uso de estruturas de dados nativas e loops do Python para tarefas semelhantes. Por exemplo, tarefas como multiplicação de matrizes, comuns em muitos cálculos científicos, podem ser executadas rapidamente usando funções como np.dot(). 

Os cientistas de dados podem usar o manuseio eficiente de matrizes e os poderosos recursos computacionais do NumPy para obter velocidades significativas em seu código Python, tornando-o viável para aplicativos que exigem altos níveis de computação numérica.

Melhorando o desempenho por meio do multiprocessamento

Melhorando o desempenho através multiprocessamento em Python envolve usar o 'multiprocessamento' módulo para executar tarefas em paralelo em vários núcleos de CPU, em vez de sequencialmente em um único núcleo. 

Isto é particularmente vantajoso para tarefas vinculadas à CPU que requerem recursos computacionais significativos, pois permite a divisão e execução simultânea de tarefas, reduzindo assim o tempo total de execução. O uso básico envolve a criação de 'Processo' objetos e especificando a função de destino a ser executada em paralelo. 

Além disso, o 'Piscina' classe pode ser usada para gerenciar vários processos de trabalho e distribuir tarefas entre eles, o que abstrai grande parte do gerenciamento manual de processos. Mecanismos de comunicação entre processos como 'Fila' e 'Cano' facilitar a troca de dados entre processos, enquanto primitivas de sincronização, como 'Lock' e 'Semáforo' garantir que os processos não interfiram uns com os outros ao acessar recursos compartilhados. 

Para melhorar ainda mais a execução do código, técnicas como Compilação JIT com bibliotecas como o Numba podem acelerar significativamente o código Python compilando dinamicamente partes do código em tempo de execução.

Aproveitando bibliotecas de nicho para análise de dados elevada

Usar bibliotecas Python específicas para análise de dados pode impulsionar significativamente o seu trabalho. Por exemplo, Pandas é perfeito para organizar e manipular dados, enquanto PyTorch oferece recursos avançados de aprendizagem profunda com suporte para GPU. 

Por outro lado, Plotly e Seaborn podem ajudar a tornar seus dados mais compreensíveis e envolventes ao criar visualizações. Para tarefas mais exigentes em termos computacionais, bibliotecas como LightGBM e XGBoost oferecer implementações eficientes de algoritmos de aumento de gradiente que lidam com grandes conjuntos de dados com alta dimensionalidade.

Cada uma dessas bibliotecas é especializada em diferentes aspectos de análise de dados e aprendizado de máquina, tornando-as ferramentas valiosas para qualquer cientista de dados.

A visualização de dados em Python avançou significativamente, oferecendo uma ampla gama de técnicas para apresentar dados de maneiras significativas e envolventes. 

A visualização avançada de dados não apenas melhora a interpretação dos dados, mas também ajuda a descobrir padrões subjacentes, tendências e correlações que podem não ser evidentes através dos métodos tradicionais. 

Dominar o que você pode fazer com Python individualmente é indispensável — mas ter uma visão geral de como uma plataforma Python pode ser utilizada ao máximo em um ambiente empresarial é um ponto que certamente o diferenciará de outros cientistas de dados.

Aqui estão algumas técnicas avançadas a serem consideradas:

• Visualizações interativas. Bibliotecas como Bokeh e Plotly permitem a criação de gráficos dinâmicos com os quais os usuários podem interagir, como ampliar áreas específicas ou passar o mouse sobre pontos de dados para ver mais informações. Essa interatividade pode tornar dados complexos mais acessíveis e compreensíveis.

• Tipos de gráficos complexos. Além dos gráficos básicos de linhas e barras, Python suporta tipos de gráficos avançados como mapas de calor, gráficos de caixa, gráficos de violino e gráficos ainda mais especializados, como gráficos de nuvens de chuva. Cada tipo de gráfico serve a um propósito específico e pode ajudar a destacar diferentes aspectos dos dados, desde distribuições e correlações até comparações entre grupos.

• Personalização com matplotlib. matplotlib oferece amplas opções de personalização, permitindo um controle preciso sobre a aparência dos gráficos. Técnicas como ajustar parâmetros de plotagem com plt.getp e plt.setp funções ou a manipulação das propriedades dos componentes do gráfico permitem a criação de figuras com qualidade de publicação que transmitem seus dados da melhor maneira possível.

• Visualização de série temporal. Para dados temporais, os gráficos de séries temporais podem exibir valores com eficácia ao longo do tempo, ajudando a identificar tendências, padrões ou anomalias em diferentes períodos. Bibliotecas como a Seaborn simplificam a criação e a personalização de gráficos de séries temporais, aprimorando a análise de dados baseados no tempo.

Melhorando o desempenho através multiprocessamento em Python permite a execução paralela de código, tornando-o ideal para tarefas com uso intensivo de CPU sem exigir E/S ou interação do usuário. 

Diferentes soluções são adequadas para diferentes finalidades – desde a criação de gráficos de linhas simples até painéis interativos complexos e tudo mais. Aqui estão alguns dos mais populares: 

1. Infogram se destaca por sua interface amigável e biblioteca diversificada de modelos, atendendo a uma ampla gama de setores, incluindo mídia, marketing, educação e governo. Oferece uma conta básica gratuita e vários planos de preços para recursos mais avançados.
2. FusionCharts permite a criação de mais de 100 tipos diferentes de gráficos e mapas interativos, projetados para projetos web e móveis. Suporta personalização e oferece várias opções de exportação.
3. Completamente oferece uma sintaxe simples e múltiplas opções de interatividade, adequadas até mesmo para quem não tem formação técnica, graças à sua GUI. No entanto, sua versão comunitária tem limitações como visualizações públicas e um número limitado de estéticas.
4. Gráficos RAW é uma estrutura de código aberto que enfatiza a visualização de dados sem código, arrastando e soltando, tornando dados complexos visualmente fáceis de entender para todos. É particularmente adequado para preencher a lacuna entre aplicativos de planilhas e editores de gráficos vetoriais.
5. QlikViewName é preferido por cientistas de dados bem estabelecidos para análise de dados em grande escala. Ele se integra a uma ampla variedade de fontes de dados e é extremamente rápido na análise de dados.

Dominar técnicas avançadas de Python é crucial para que os cientistas de dados possam desbloquear todo o potencial desta linguagem poderosa. Embora as habilidades básicas em Python sejam inestimáveis, dominar a manipulação sofisticada de dados, a otimização de desempenho e o aproveitamento de bibliotecas especializadas eleva seus recursos de análise de dados. 

Aprender continuamente, aceitar desafios e manter-se atualizado sobre os desenvolvimentos mais recentes do Python são essenciais para se tornar um profissional proficiente. 

Portanto, invista tempo dominando os recursos avançados do Python para capacitar-se para lidar com tarefas complexas de análise de dados, impulsionar a inovação e tomar decisões baseadas em dados que criam impacto real.
 
 

Nahla Davies é um desenvolvedor de software e escritor de tecnologia. Antes de dedicar seu trabalho em tempo integral à redação técnica, ela conseguiu – entre outras coisas intrigantes – atuar como programadora líder em uma organização de branding experimental da Inc. 5,000, cujos clientes incluem Samsung, Time Warner, Netflix e Sony.

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• Fonte: https://www.kdnuggets.com/mastering-python-for-data-science-beyond-the-basics?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=mastering-python-for-data-science-beyond-the-basics