Python é uma linguagem de programação de uso geral muito popular. Estamos falando de uma linguagem de programação é orientada a objetos, semanticamente estruturada, extremamente versátil e bem suportada. Neste post, você conhecerá 13 excelentes ferramentas de análises de dados Python gratuitas e de código aberto.
Linguagem de programação Python e a análise de dados
Programadores e cientistas de dados preferem o Python porque é fácil de usar e aprender, oferece um bom conjunto de recursos integrados e é altamente extensível. Além disso, a legibilidade do Python o torna uma excelente primeira linguagem de programação.
A análise de dados é um processo de inspeção, limpeza, transformação e modelagem de dados com o objetivo de descobrir informações úteis, informar conclusões e apoiar a tomada de decisões. A análise de dados é responsável por interpretar dados de técnicas estatísticas para produzir resultados mensuráveis e úteis.
Abaixo, uma lista com 13 ferramentas de análise de dados Python, em um gráfico de classificações no elaborado pelo Linux Links. Somente softwares gratuitos e de código aberto foram inseridos nesta lista.
Análise de dados Python
- pandas: Elemento fundamental de alto nível para realizar análises práticas de dados do mundo real;
- NumPy: Pacote principal para computação científica com Python. Uma biblioteca Python de código aberto que fornece um objeto array multidimensional, vários objetos derivados (como arrays e matrizes mascaradas) e uma variedade de rotinas para operações rápidas em arrays;
- ciPy: Ecossistema para matemática, ciências e engenharia;
- Dask: Dask é uma biblioteca de computação paralela flexível e de código aberto para computação analítica. É necessário um trabalho Python e compartilhá-lo em vários sistemas;
- Polars: Interface DataFrame em cima de um mecanismo de consulta OLAP;
- Orange: Estrutura baseada em componentes para aprendizado de máquina e mineração de dados;
- Modin: Substituição imediata para pandas. Embora o pandas seja de thread único, o Modin permite acelerar instantaneamente seus fluxos de trabalho, dimensionando o pandas para que ele use todos os seus núcleos;
- Vaex: Umprograma de código aberto e uma biblioteca Python para visualizar e explorar grandes conjuntos de dados tabulares;
- AWS DW: AWS Data Wrangler estende o poder da biblioteca Pandas para AWS conectando DataFrames e serviços relacionados a dados AWS (Amazon Redshift, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon EMR, Amazon QuickSight, etc);
- HoloViews: Torne a análise e visualização de dados perfeitas;
- datatable: Manipular estruturas de dados tabulares bidimensionais;
- yt: Kit de ferramentas multicódigo para análise e visualização de dados volumétricos;
- Optimus: Fluxos de trabalho ágeis de preparação de dados.
