Público-Alvo: Iniciantes em análise de dados e programação em Python

A análise de dados é uma habilidade cada vez mais valorizada no mercado de trabalho. Com a quantidade crescente de informações disponíveis, é fundamental saber como extrair insights relevantes a partir dos dados. Neste artigo, vamos explorar os conceitos básicos da análise de dados utilizando a linguagem de programação Python.

Exemplos:

1. Importação e leitura de dados: Vamos começar aprendendo como importar e ler conjuntos de dados no Python. Utilizaremos a biblioteca pandas para facilitar esse processo.

import pandas as pd

# Importar dados de um arquivo CSV
dados = pd.read_csv('dados.csv')

# Visualizar as primeiras linhas do conjunto de dados
print(dados.head())

2. Limpeza e pré-processamento de dados: Antes de realizar a análise propriamente dita, é importante garantir que os dados estejam limpos e prontos para uso. Abordaremos técnicas como remoção de valores ausentes e padronização de formatos.

# Remover valores ausentes
dados = dados.dropna()

# Padronizar formatos de dados
dados['coluna_data'] = pd.to_datetime(dados['coluna_data'], format='%d/%m/%Y')

3. Análise exploratória de dados: A análise exploratória é uma etapa crucial para entender a estrutura e características dos dados. Veremos como utilizar gráficos e estatísticas descritivas para obter insights iniciais.

import matplotlib.pyplot as plt

# Gráfico de dispersão
plt.scatter(dados['coluna_x'], dados['coluna_y'])
plt.xlabel('Coluna X')
plt.ylabel('Coluna Y')
plt.title('Relação entre X e Y')
plt.show()

# Estatísticas descritivas
print(dados.describe())

A análise de dados é uma habilidade valiosa em diversas áreas, desde negócios até ciência de dados. Compartilhe este artigo com seus amigos que também estão interessados em aprender análise de dados com Python e ajude-os a dar os primeiros passos nesse campo promissor!