Público-Alvo: Iniciantes em Ciência de Dados

A Ciência de Dados é uma área que vem ganhando cada vez mais destaque, pois permite extrair informações valiosas a partir de grandes volumes de dados. Neste artigo, vamos explorar os conceitos básicos da análise de dados utilizando a linguagem de programação Python.

Exemplos:
Vamos começar importando a biblioteca pandas, que é amplamente utilizada para manipulação e análise de dados. Em seguida, podemos carregar um conjunto de dados em formato CSV e exibir as primeiras linhas:

import pandas as pd



# Carregar o arquivo CSV

dados = pd.read_csv('dados.csv')



# Exibir as primeiras linhas do conjunto de dados

print(dados.head())

Além de visualizar os dados, podemos realizar operações de filtragem e agregação. Por exemplo, podemos filtrar os dados para exibir apenas as linhas que atendem a determinados critérios:

# Filtrar os dados para exibir apenas as linhas com idade maior que 30

dados_filtrados = dados[dados['idade'] > 30]



# Exibir as primeiras linhas do conjunto de dados filtrado

print(dados_filtrados.head())

Outra tarefa comum na análise de dados é a visualização. Podemos utilizar a biblioteca matplotlib para criar gráficos a partir dos dados. Por exemplo, podemos criar um gráfico de barras para representar a contagem de ocorrências de cada categoria em uma coluna:

import matplotlib.pyplot as plt



# Contar a ocorrência de cada categoria na coluna 'categoria'

contagem_categorias = dados['categoria'].value_counts()



# Criar um gráfico de barras com a contagem de ocorrências

contagem_categorias.plot(kind='bar')



# Exibir o gráfico

plt.show()

A análise de dados é uma habilidade essencial para profissionais de diversas áreas, como marketing, finanças e ciências. Compartilhe este artigo com seus amigos que estão interessados em aprender mais sobre Ciência de Dados e ajude-os a dar os primeiros passos nessa área promissora!