Se você tem alguma vivência em Python, sabe que com ele existe um leque de possibilidades. O processo de escrita com ele é super simplificado e acabou sendo adotado por diversas áreas de dados e tecnologia.
Aqui com a gente no Blog de Carreiras da VIVO, você já leu sobre o que é o Python e como utilizar essa linguagem. Para expandir sua bagagem, hoje trouxemos um profissional expert da VIVO para direcionar os conhecimentos de Python para BI.
Neste artigo, você vai saber mais sobre a linguagem e as possibilidades, como ela é aplicada na VIVO e as principais bibliotecas e espaços de estudo. Vamos nessa? Boa leitura!
Python para BI: é a melhor?
Nem todo profissional tem a primeira experiência em programação com Python. Alguns começam com “C”, outros com Java e aí por diante. Na comparação, o time da Vivo ressalta que o Python é uma evolução na programação.
Com muito menos passos, tendo como exemplo não ser necessário declarar previamente as variáveis, o programador consegue escrever funções de maneira bastante objetiva e inteligível, sem contar com os inúmeros pacotes que elevam o poder de resolução de problemas a outro nível.
Em Python, temos a possibilidade de, com algumas linhas de código, escrever um programa de reconhecimento de imagens. Já pensou?
Análises e entregas possíveis com Python
O Python possibilita desde um rápido entendimento da base de dados sendo trabalhada, com análises de distribuição (médias, variáveis nulas, gráficos de blox plot), até toda a parte de modelos estatísticos que auxilia o profissional respondendo problemas diretamente relacionados aos negócios.
Assim, pode-se trafegar desde gráficos mais simples, que geram entendimento e insights iniciais, mas também trabalhar com modelos de alto nível como o Xgboost.
É importante, também, escolher uma boa plataforma de programação em Python. O Anaconda simplifica muito o gerenciamento e implantação dos pacotes voltados à ciência de dados, trazendo IDEs (como o Spyder) e também o famoso Jupyter Notebook, que permite escrever códigos em formato de caderno de notas.
Isso vai permitir a compilação e visualização (linha a linha) em tempo real.
-> No time da Vivo
Um exemplo dentro do time da Vivo é o modelo de recomendação de produtos, totalmente desenvolvido em Python.
Outras Skills importantes para profissional de BI que utiliza Python
Quais outras disciplinas um profissional de BI pode estudar para se aperfeiçoar? Quando se desenvolve um modelo estatístico, existe uma bagagem considerável para interpretar corretamente os parâmetros.
Estatística e noções de álgebra linear são skills essenciais para uma carreira em BI. Elas vão auxiliar na realização correta de todo o tratamento prévio da base de dados e escolhas de variáveis.
Quais as bibliotecas mais famosas em Python?
Se uma biblioteca física já pode ser uma imensidão inesgotável de livros, imagine as possibilidades de leituras no mundo digital quando o assunto é dados. Além disso, as novas “remessas” não param de chegar.
Ainda assim, é claro que sempre existem as criações mais famosas e relevantes e o time de BI da Vivo tratou de separar a biblioteca que considera essencial quando o assunto é Phyton. Confira a seguir:
- Pandas para manipulação de dados
- Numpy para a computação numérica com matrizes multidimensionais
- Matplotlib e Seaborn para visualização de dados
- Scikit-learn para a modelagem estatística
- TensorFlow e Keras para redes neurais, otimização e modelos mais complexos de machine learning.
Entre em comunidades
Hoje em dia não é necessário ficar obcecado em decorar todos os códigos e funções existentes. Afinal, ninguém tem um “disco rígido” tão potente na cabeça.
Quando esbarramos em algum problema para uso de uma linguagem de programação, a maneira mais ágil de aprender a resolver é a troca de experiências online através das comunidades virtuais.
Também não esqueça da troca com profissionais próximos e entre seu time (caso você esteja atuando na área), pois são experiências muito ricas para o dia a dia.
Dicas finais de conteúdos para estudo de BI
Além de bibliotecas famosas e trocas de experiência, você também pode procurar conteúdos de interesse para evolução na área acessando qualquer um dos tópicos da lista abaixo:
- Medium / Towards data science
- Blog Data Hackers
- Hipster.tech (podcast)
- Data science dojo
- Datacamp
- DeepLearning.AI
E aí? Deu para sair dessa leitura com insights para se desenvolver quando o assunto é programação em Python para BI? Se você gostou das dicas do nosso especialista, que tal dar um próximo passo na carreira e ficar mais perto de quem faz acontecer?
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Até a próxima. 💜
