Conheça as principais bibliotecas Python para Data Science
Pense por um segundo: é possível construir uma casa sem ferramentas? A resposta mais racional talvez seja que sim, mas o processo vai demorar infinitamente mais do que se você tivesse os instrumentos certos.
Publicado em 11 de outubro de 2022
Pense por um segundo: é possível construir uma casa sem ferramentas? A resposta mais racional talvez seja que sim, mas o processo vai demorar infinitamente mais do que se você tivesse os instrumentos certos.
Essa analogia é um ótimo exemplo para entendermos o que são bibliotecas Python para Data Science. Essas ferramentas (nesse caso, conjuntos de códigos) foram criadas por outras pessoas, e podem ajudar você a diminuir o tempo do trabalho, e ao mesmo tempo, focar em outras partes da aplicação.
Atualmente, há um grande número de bibliotecas que utilizam códigos em Python, que podem ser utilizadas para diferentes funções. Abaixo, citamos algumas das mais utilizadas e explicamos para que servem. Continue a leitura até o fim para conferir!
Glossário
O que é uma biblioteca Python?
Na programação, as bibliotecas são conjuntos de códigos prontos que podem ser utilizados para resolver problemas específicos. Eles são criados por profissionais e disponibilizados aos usuários em repositórios como o GitHub.
Dessa maneira, ao invés de ter que criar uma funcionalidade do zero, você pode utilizar um código que foi feito por outras pessoas, que já funciona e foi validado por milhares de usuários. Isso ajuda a acelerar o desenvolvimento do projeto e a manter o código mais limpo e conciso.
No contexto de Ciência de Dados, o uso de bibliotecas Python se deve justamente às facilidades da linguagem, por ser orientada a objetos e apresentar funcionalidades para visualização e manipulação de dados, machine learning e deep learning.
Para se ter uma ideia, calcula-se que há mais de 130 mil bibliotecas disponíveis com Python, que podem ser utilizadas para dezenas de funções.
Abaixo, listamos algumas das bibliotecas Python mais utilizadas para Ciência de Dados, separadas de acordo com suas funcionalidades.
1. Análise de dados e estatísticas
São as bibliotecas mais populares, utilizadas diariamente por cientistas e analistas de dados. Como profissional, é essencial que você saiba utilizar pelo menos as principais funcionalidades de cada uma.
NumPy
O NumPy é muito utilizado na Ciência de Dados para processar grandes arrays e matrizes em alta velocidade. Além disso, ele oferece ao usuário uma série de funções matemáticas de alto nível para o tratamento de dados em Python.
Trata-se de uma biblioteca que ocupa pouca memória e apresenta alta eficiência. Por ser open source, está constantemente sendo aprimorada pela comunidade, que cria novas ferramentas e soluciona problemas.
Pandas
O Pandas é uma biblioteca para análise e manipulação de dados que se utiliza de DataFrames a criação, exportação e manuseio de informações. Essas estruturas são formadas por duas dimensões (linhas e colunas), e podem ser atualizadas, exportadas e alteradas com facilidade.
Além de ser uma ferramenta fácil de utilizar com interface amigável, ela permite a criação de gráficos inteligentes para a visualização de informações, e possui mecanismos para grupar e transformar dados.
SciPy
O SciPy é baseado no Numpy, e oferece um pacote de técnicas para a computação científica: estatísticas, integração numérica, cálculo integral, processamento de sinais e imagens, solução de equações diferenciais, funções especiais, entre outros. Todos esses pacotes são intuitivos e fáceis de aprender, tornando a ferramenta acessível.
StatsModels
Para completar o quarteto, o StatsModels reúne uma série de funcionalidades de visualização, realização de testes de estatística e de machine learning. Por ser uma biblioteca popular, vem sendo aprimorada constantemente, corrigindo falhas e ganhando novas funcionalidades.
2. Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning
A criação de algoritmos de machine learning e inteligência artificial pode ser um trabalho complicado. Com bibliotecas open source em linguagem de programação Python, você terá à disposição ferramentas eficientes para usar e categorizar dados.
TensorFlow
Desenvolvido pelo Google, o TensorFlow é uma biblioteca muito popular utilizada para Data Science. Ele serve principalmente para criar redes neurais que sejam capazes de detectar e decifrar padrões em dados, e dessa maneira, gerar algoritmos para para deep e machine learning.
Também oferece como recurso o TensorBoard, uma ferramenta exclusiva com muitas opções para a criação e visualização de dados. Além do Python, também é compatível com outras linguagens como JavaScritpt e R.
Keras
O Keras é uma opção de ferramenta de alto nível para criar e trabalhar com redes neurais — além de biblioteca, o Keras é uma API que roda sobre o TensorFlow. Sua grande vantagem é combinar camadas de diferentes dimensões e funções, acelerando o fluxo e reduzindo a quantidade de códigos.
Isso porque, ao trabalhar com duas ou mais camadas, as redes neurais podem aprender qualquer função, inclusive funções não-lineares. Apesar disso, ao trabalhar com funcionalidades muito complexas, o Keras pode não ser a melhor opção e ter um menor rendimento comparado a algumas bibliotecas.
PyTorch
É uma biblioteca muito popular graças à facilidade em sua utilização para os usuários de Python e à capacidade de realizar cálculos de alta complexidade. Dessa maneira, ele permite que sejam criadas redes neurais mais profundas em poucos segundos.
O PyTorch é muito comparado ao TensorFlow por suas semelhanças no uso. A vantagem de utilizá-lo é que não é preciso aprender uma sintaxe nova, e é possível se basear totalmente em Python, enquanto na outra ferramenta, é necessário se dedicar a esse aprendizado. Em contrapartida, o TensorFlow pode ter um melhor desempenho em projetos mais complexos, além de apresentar facilidade para apresentar os dados visualmente.
Scikit-Learn
O grande diferencial do Scikit-Learn é o fato de ter sido criado a partir de outras bibliotecas. Dessa forma, ele trabalha em alta performance e combina funcionalidades dessas outras ferramentas:
- NumPy, para trabalhar com computação numérica e processar matrizes e array complexas;
- SciPy, que possui diversos métodos e ferramentas para fazer trabalhos científicos;
- MatplotLib, que oferece recursos para trabalhar com recursos de visualização de dados.
Ele possibilita que você trabalhe com algoritmos já implementados para alcançar uma estrutura mais sólida e um código mais limpo. Para isso, o Scikit-Learn oferece algoritmos de classificação, regressão, clustering, redução de dimensão, seleção de modelos, entre muitos outros.
3. Visualização de dados
Ao trabalhar com dados, a visualização é um fator essencial nos seus processos de análise e identificação de padrões e camadas. Essas bibliotecas, portanto, oferecem ferramentas para que os cientistas e analistas de dados tenham insights valiosos.
Matplotlib
Trata-se da biblioteca Python para Data Science mais popular dessa categoria. Isso porque o Matplotlib oferece uma série de funcionalidades para a criação de visualizações estáticas, animadas e interativas.
Entre as vantagens, estão estão a possibilidade de criar gráficos de diversos tipos (de pizza, histogramas, radicais), a facilidade para interações como zoom, pan e update, a customização e a exportação. Além disso, trata-se de uma ferramenta gratuita e de código aberto.
Plotly
O Plotly é uma ferramenta indicada para a criação de gráficos complexos e elaborados, como em 3D, ternários, de barra, de caixa ou de contorno — tudo isso por meio da linguagem Python.
Além disso, proporciona uma interface amigável, o que facilita na visualização e compreensão, e muitas possibilidades de customização, adaptando a ferramenta ao seu projeto e ao uso do seu time.
Seaborn
Essa é uma API baseada em Matplotlib que oferece interfaces de alto nível para a criação de gráficos atrativos e informativos. Além dos modelos mais comuns, ele também permite a plotagem de estilos como trama de violino, enredo de enxame, gráfico de barra e gráfico KDE.
A biblioteca traz uma variedade de opções prontas, mas também muitas opções de personalização para os gráficos. No Seaborn, ainda é possível utilizar a estrutura do Pandas, o que é excelente para integrar essas ferramentas.
Bokeh
O Bokeh é uma biblioteca muito popular para a criação de gráficos interativos para navegadores. O grande diferencial é a capacidade de criar visualizações para JavaScript sem precisar escrever códigos com a linguagem.
As opções oferecidas pela biblioteca também são muitas: gráficos 3D, de network, de cores, ridgeplot, multilinear, entre outros. Ainda é possível construir esses gráficos camada a camada, facilitando a visualização específica de cada uma das informações.
4. Automações
Por fim, temos as bibliotecas para automatizar tarefas utilizando a linguagem Python — sejam elas relacionadas a extração de dados, testes de software, interações ou plotagem de gráficos.
PyAutoGUI
De acordo com o próprio site oficial, com a PyAutoGUI, é possível utilizar scripts Python para controlar mouse e teclado para automatizar interações com outros aplicativos. Com uma construção simples, é fácil de usar e compatível com Windows, macOS e Linux.
PyWinAuto
Essa é uma biblioteca exclusiva para Windows que oferece módulos para automatizar a GUI (Graphical User Interface). Assim como a ferramenta anterior, permite que você envie ações de mouse e teclado para janelas de diálogo e controles do Windows.
Selenium
O Selenium é usado para se conectar com diferentes navegadores e automatizar suas interações utilizando Python para fins de testagem. Ou seja, ele executa testes para simular a interação com o usuário, para dessa forma, encontrar eventuais falhas e garantir um bom desempenho ao software.
PyBuilder
Por fim, o PyBuilder é uma biblioteca de automação fácil de usar. Apresenta diversas ferramentas para automatizar a execução e integração de testes, a análise de códigos e a execução e interpretação de ferramentas de análise como o flake8, entre outras funcionalidades.
Embora seja totalmente baseada em Python, graças à sua estrutura, também pode ser usada para criação e manutenção de software em outras linguagens.
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