Vamos ver as principais bibliotecas e os principais pacotes que são utilizados hoje em Python para análise de dados . Ótimo para iniciantes em Análise de dados.

1. Bibliotecas e
Pacotes em
Análise de dados :
Qual é a sua
importância ?
By Daniel Mendes - www.danielmendes.space

2. Quando se trata de análise de
dados em Python, as bibliotecas
desempenham um papel crucial.
Elas são coleções de módulos e
funções que facilitam tarefas
específicas. Vamos começar com
uma breve explicação:

3. Bibliotecas e Pacotes
São conjuntos de ferramentas e funcionalidades que expandem as capacidades
do Python. Elas permitem que você realize tarefas complexas com menos esforço,
economizando tempo e aumentando a eficiência.
01
São arquivos contendo módulos Python. Um pacote é uma coleção de módulos
organizados em diretórios. Por exemplo, o pacote math contém o módulo
math.sqrt ( responsável por tirar a raiz quadrada de um número)
02
Bibliotecas
Pacotes:

4. WHOA!
Agora, vamos explorar algumas das
bibliotecas mais poderosas utilizadas na
análise de dados:

5. NumPy:
Link da documentação : https://numpy.org/pt/
01
 O NumPy (Numerical Python) é uma biblioteca
fundamental para manipulação de dados numéricos
e científicos.
 Ele oferece matrizes de alto desempenho e suporte
a cálculos numéricos.
 As matrizes NumPy permitem vetorização de
operações matemáticas, melhorando o desempenho
em comparação com loops em Python.
 É amplamente utilizado em projetos de Data
Science.

6. Pandas:
Link da documentação:
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/
02
 O Pandas é uma ferramenta incrível para
análise de dados.
 Ele fornece estruturas de dados de alto nível,
como Series e DataFrame.
 Com o Pandas, você pode traduzir operações
complexas em poucos comandos.
 Ele é essencial para agrupamento, filtragem,
manipulação de séries temporais e muito mais.

7. SciPy:
03
 Baseado no NumPy, o SciPy estende seus
recursos.
 É usado para resolver problemas de álgebra
linear, teoria da probabilidade, cálculo integral e
outras tarefas científicas.
 Uma ferramenta essencial para computação
científica em Python.
Link da documentação: https://scipy.org

8. Scikit-learn:
04
 O Scikit-learn é uma das melhores bibliotecas
para trabalhar com dados.
 Ele oferece algoritmos para tarefas padrão de
aprendizado de máquina, como clustering,
regressão e seleção de modelo.
Link da documentação: https://scikit-learn.org/stable/

9. Matplotlib e
Seaborn :
05
Link da documentação: https://matplotlib.org/stable/tutorials/index
seaborn
Link da
documentação Seaborn: https://seaborn.pydata.org

10. Matplotlib e
Seaborn :
05
seaborn
• Essas bibliotecas são excelentes para
visualização de dados.
• O Matplotlib é altamente personalizável,
enquanto o Seaborn simplifica a criação
de gráficos estatísticos atraentes.

11. Statsmodels:
06
• Ótimo para modelagem estatística,
o Statsmodels oferece ferramentas
para regressão, testes de hipóteses e
análise de séries temporais.

12. JUPITER
NOTEBOOK:
07
• Embora não seja uma
biblioteca, o Jupyter
Notebook é uma ferramenta
essencial para análise interativa
de dados.
• Ele permite combinar
código, visualizações e
anotações em um único

13. Essas bibliotecas formam a base sólida para
qualquer projeto de análise de dados em
Python. Explore a documentação oficial de cada
uma delas para aprofundar seus conhecimentos
e aproveitar ao máximo suas funcionalidades.
Espero ter ajudado e se gostou compartilha com
o seu colega que é fã de programação ou aquele
que quer mudar de ramo. Te vejo em breve !
E aproveita visite o meu blog ! Te espero lá !

14. DICAS

15. DICAS DE CURSO:
PARA INICIANTES
ANALISE DE
DADOS
DECOMPLICADA
BANCO DE DADOS

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