Olá, estudante!

Na lição passada, revisamos o Python brevemente. Agora, vamos nos aprofundar nas funções e pacotes Python para a ciência de dados. Ao longo da lição, você será guiado na compreensão de como as funções, enquanto blocos de código reutilizáveis, podem otimizar o desenvolvimento e a análise de dados. Além disso, exploraremos o uso de pacotes que permitem automatizar tarefas e tornar os processos mais eficientes e organizados.

Com uma abordagem prática e exemplos contextualizados, você será capacitado a reconhecer a importância da modularização e da utilização de bibliotecas como ferramentas indispensáveis para simplificar e automatizar tarefas complexas, garantindo que esteja preparado para resolver problemas reais de forma eficiente e estruturada.

Vamos lá!

Em projetos de ciência de dados, uma das principais dificuldades enfrentadas é a gestão da complexidade e a repetitividade de tarefas ao lidar com grandes volumes de dados. Processos, como limpeza, transformação, análise e visualização, frequentemente, envolvem operações detalhadas que precisam ser realizadas de maneira eficiente e consistente. Nesse contexto, a ausência de ferramentas que promovam modularidade e reaproveitamento de código pode levar a projetos difíceis de escalar, manter e colaborar em equipe.

Python, com seu suporte a funções e pacotes, surge como uma solução para esse desafio, pois as funções permitem encapsular blocos de código reutilizáveis, reduzindo a redundância e tornando o trabalho mais organizado. Além disso, elas facilitam a manutenção e a leitura de scripts ao dividir tarefas em componentes menores e mais compreensíveis. Já os pacotes ampliam ainda mais a eficiência ao fornecerem ferramentas pré-desenvolvidas e otimizadas para diversas etapas do processo de ciência de dados, como manipulação de dados, cálculos complexos e criação de visualizações.

Ao empregar funções e pacotes, você conseguirá automatizar tarefas repetitivas, reduzir erros, e concentrar seus esforços em resolver problemas mais significativos, o que torna os projetos mais eficazes, acessíveis e colaborativos, permitindo a entrega de resultados com maior qualidade e em menos tempo.

Vamos entender melhor?

Vamos entender, agora, como funciona, na prática, o Python na ciência de dados com funções e pacotes? A empresa fictícia Verde Tech, especializada em soluções sustentáveis, adotou a ciência de dados para melhorar a gestão de energia e reduzir desperdícios. A empresa utilizou Python para tratar e analisar dados históricos e em tempo real sobre o consumo de energia nas fábricas. A equipe coletou dados de sensores e registros históricos, processando-os com pacotes como o Pandas para facilitar a análise e a manipulação eficiente de grandes volumes de dados.

A equipe da empresa tratou e limpou os dados utilizando o Pandas, aplicando técnicas, como interpolação e normalização. Para prever a demanda de energia, foram usados modelos de regressão com a biblioteca Scikit-learn, levando em conta variáveis como temperatura e horário. Com o auxílio do Matplotlib e do Seaborn, geraram visualizações para identificar padrões de consumo e reduzir desperdícios. Com as previsões em mãos, a empresa ajustou sua produção e distribuição de energia, implementando mensagens de alerta automáticas para desvios no consumo.

Ao final do projeto, a empresa conseguiu reduzir seu consumo de energia em 15%, gerando uma economia significativa e um impacto positivo em seus custos operacionais. Sendo assim, por meio desse caso, podemos notar que o uso de Python e de suas ferramentas é fundamental para transformar grandes volumes de dados brutos em insights acionáveis, contribuindo diretamente para a sustentabilidade e a eficiência da empresa.

Sabendo como o tema desta lição pode ser aplicado, vamos, agora, nos aprofundar!

As funções são uma ferramenta essencial para projetos de ciência de dados, pois permitem encapsular operações comuns, como cálculos, transformações ou análises, em blocos lógicos e independentes. Essa prática aumenta significativamente a organização do código, tornando-o mais fácil de ler, manter e expandir.

A reutilização é outro benefício que deixa seu código mais limpo e legível. Como destacado por Pressman (2011), isso é importante para economizar tempo e esforço. Alcançar um alto grau de reuso é indiscutivelmente a meta mais difícil de ser atingida ao se desenvolver um sistema de software. Uma vez criada, uma função pode ser chamada várias vezes em diferentes partes do código, reduzindo a duplicação de lógica e o risco de erros. Por exemplo, em um projeto de análise de dados, uma função pode ser desenvolvida para normalizar valores numéricos e utilizada em diferentes conjuntos de dados sem a necessidade de reescrever o código.

Ademais, o uso de funções melhora a clareza dos projetos. Ao dividir o código em pequenos blocos com responsabilidades bem definidas, é mais simples para outros desenvolvedores ou cientistas de dados entenderem e contribuírem para o projeto. Resumidamente, as funções são fundamentais para garantir eficiência, organização e colaboração em projetos de ciência de dados.

Ao importar pacotes, os cientistas de dados podem acessar funções e métodos pré-construídos, economizando tempo e esforço. Por exemplo, em vez de criar uma função para calcular estatísticas descritivas, é possível usar o método describe() do Pandas, que fornece rapidamente valores, como média, mediana e desvio-padrão. Portanto, pode-se afirmar que os pacotes promovem organização e reutilização de código, o que torna os projetos mais robustos e ágeis.

Neste exemplo, a função calcular_crescimento_percentual é combinada com as ferramentas do pacote Pandas para manipular e analisar os dados de vendas. Isso exemplifica como criar blocos de lógica reutilizáveis que alavancam as capacidades já existentes nos pacotes. Outro exemplo prático é a combinação de funções personalizadas com o pacote Matplotlib para criar gráficos customizados. Uma função do usuário pode encapsular toda a lógica necessária para preparar os dados e gerar um gráfico com personalizações específicas, facilitando a reutilização em diferentes partes de um projeto.

A integração entre funções e pacotes promove eficiência e clareza, possibilitando a construção de soluções escaláveis e adaptáveis, essenciais em projetos complexos de ciência de dados. Essa prática exemplifica como unir personalização e generalização para alcançar resultados mais precisos e otimizados.

Compreender os conceitos de funções e pacotes em Python é fundamental para você, futuro técnico em desenvolvimento de sistemas, pois esses elementos são essenciais na automação e na organização de tarefas em projetos de ciência de dados. As funções permitem estruturar e reutilizar lógica, otimizando o tempo de desenvolvimento e garantindo a clareza do código, enquanto os pacotes oferecem ferramentas especializadas para manipulação e análise de dados complexos. E, como estudamos, a combinação entre funções e pacotes é interessante para resolver problemas de forma eficiente, entregando soluções escaláveis e de alta qualidade no mercado de tecnologia.

Agora é a sua vez! O objetivo deste Saiba aplicar é lhe ensinar a combinar funções definidas pelo usuário com pacotes do Python para realizar uma tarefa prática em ciência de dados. Siga o passo a passo, a seguir, para criar uma solução que calcula a média de valores e visualize os dados em um gráfico:

1. Acesse o site Google Colab Notebook.

2. Clique em New notebook.

3. No editor de código, comece importando o pacote matplotlib.pyplot para criar visualizações de dados.

4. Implemente uma função chamada calcular_media que receba uma lista de valores e retorne média.

5. Crie um script que use a função calcular_media para processar dados e o pacote matplotlib para visualizar os resultados.

6. Clique no botão Play ou nas teclas de atalho (ctrl + ENTER) para executar o script.

Observe, a seguir, o código comentado com a sequência de passos que você deve implementar na Figura 3:

Chame seus colegas e professores e desafie-os a realizar algumas adaptações no código, como: solicitar os dados ao usuário usando a função input(); calcular a mediana dos valores além da média; ou alterar o gráfico para incluir a mediana como uma linha adicional.

Ao concluir esse exercício, compreenderá, na prática, como combinar funções personalizadas com pacotes do Python para resolver problemas complexos de ciência de dados, e entenderá como a integração é fundamental para aumentar a eficiência e a organização em projetos reais, o que lhe permitirá processar dados de forma lógica e visualizar informações de maneira clara e impactante.

Bom trabalho!