Guia completo de Python para engenharia de dados
A solução Python para engenharia de dados permite às equipes criar pipelines com escala ajustável, automatizar fluxos de trabalho de dados e obter insights com mais rapidez, aliando simplicidade a um rico ecossistema de bibliotecas e ferramentas eficazes.
- Visão geral
- Como Python está sendo usado em engenharia de dados
- Bibliotecas Phyton mais conhecidas para engenharia de dados
- Casos de uso de Python em engenharia de dados
- Recursos
Visão geral
Atualmente, as organizações baseadas em dados dependem da eficiência das tarefas de engenharia de dados. À medida que a demanda por dados aumenta, as equipes devem ter a capacidade de coletar, processar e armazenar imensos volumes de dados. Por isso, a linguagem Python surgiu como um recurso vital para cumprir essa missão. As equipes utilizam Python para tarefas de engenharia de dados graças à sua flexibilidade, facilidade de uso e ecossistema diverso de bibliotecas e ferramentas. Neste artigo, vamos nos aprofundar no mundo da engenharia de dados com Python, discutir como ele está sendo usado e compartilhar algumas das bibliotecas e casos de uso mais populares para essa disciplina.
Como Python está sendo usado em engenharia de dados
Com a transição da análise de dados para o aprendizado de máquina e o desenvolvimento de apps, a lógica e as transformações dos dados tornaram-se mais complexas, exigindo flexibilidade das linguagens de programação, como o Python. As características próprias do Python e a imensa quantidade de recursos desenvolvidos com base nele transformaram a linguagem na preferida dos engenheiros de dados. Veja a seguir alguns exemplos de como as equipes modernas estão usando o Python para engenharia de dados.
Aquisição de dados
O Python é amplamente usado para coletar dados relevantes para um projeto. Os engenheiros de dados utilizam bibliotecas Python para adquirir dados por meio de web scraping, interagindo com as APIs que muitas empresas utilizam para disponibilizar seus dados, e conectando-se a bancos de dados.
Estruturação de dados
Com bibliotecas para limpar, transformar e enriquecer dados, a linguagem Python ajuda os engenheiros de dados a criar conjuntos de dados úteis e de alta qualidade, prontos para análise. As poderosas bibliotecas Python para amostragem e visualização de dados permitem que os cientistas de dados compreendam melhor os dados que as organizações possuem, ajudando-os a descobrir relações significativas em conjuntos de dados maiores.
Lógica empresarial personalizada
A inclusão de dados em dashboards, modelos de aprendizado de máquina e aplicações envolve transformações complexas de dados e lógica empresarial, que exigem a implementação dessa lógica complexa como código. Por causa da simplicidade da linguagem Python, com frequência, ela é usada para implementar essas regras e executá-las como parte de um pipeline de dados ou de uma transformação, acionando processos subsequentes em um fluxo de negócios ou em uma aplicação.
Armazenamento e recuperação de dados
As bibliotecas Python oferecem soluções para acessar dados armazenados de várias maneiras, incluindo bancos de dados SQL e NoSQL e serviços de armazenamento na nuvem. Graças a esses recursos, a linguagem Python tornou-se fundamental para a criação de pipelines de dados. Além disso, o Python é usado para a serialização de dados, possibilitando o armazenamento e a recuperação de dados com mais eficiência.
Aprendizado de máquina
A linguagem Python também integra-se profundamente ao processo de aprendizado de máquina, encontrando aplicações em quase todos os seus aspectos, incluindo pré-processamento de dados, além de seleção, treinamento e avaliação de modelos. Com aplicações para aprendizado profundo, a linguagem Python oferece uma seleção avançada de ferramentas para a criação de redes neurais sendo, com frequência, usada para tarefas como classificação de imagens, processamento de linguagem natural e reconhecimento de fala.
Bibliotecas Phyton mais conhecidas para engenharia de dados
Uma das principais vantagens do Python para tarefas de engenharia de dados é o extenso ecossistema de bibliotecas. Essas bibliotecas fornecem aos engenheiros de dados uma ampla gama de ferramentas para trabalhar, ajudando-os a manipular, transformar e armazenar dados de forma mais rápida e eficaz. De pequenos projetos a pipelines de dados em grande escala, essas seis bibliotecas Python populares simplificam as tarefas de engenharia de dados:
1. Pandas
A biblioteca Pandas é uma das mais comumente utilizadas para engenharia de dados em Python. Essa biblioteca versátil dá aos engenheiros de dados a capacidade de trabalhar com recursos avançados de análise e manipulação. O Pandas é usado para pré-processar, limpar e transformar dados brutos para análise ou armazenamento posterior.
2. Apache Airflow
O Apache Airflow serve como uma plataforma para que engenheiros de dados criem, agendem e monitorem fluxos de trabalho. Ele oferece uma interface intuitiva e facilmente acessível que os engenheiros de dados podem usar para criar, agendar e executar várias tarefas, bem como gerenciar pipelines de processamento de dados complexos.
3. Pyparsing
O Pyparsing é uma biblioteca de classes em Python que elimina a necessidade de criar manualmente uma máquina de estados para análise sintática. O Pyparsing permite que engenheiros de dados construam analisadores recursivos descendentes de forma rápida.
4. TensorFlow
O TensorFlow é uma biblioteca Python muito utilizada para aplicações de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, que oferece uma plataforma versátil para treinar e disponibilizar modelos. Um dos principais diferenciais do TensorFlow é sua capacidade de lidar com tarefas de processamento e modelagem de dados em larga escala, incluindo pré-processamento, transformação, análise e visualização de dados.
5. Scikit-learn
Desenvolvida com base em bibliotecas como NumPy e SciPy, a biblioteca Scikit-learn oferece aos engenheiros de dados uma ampla variedade de algoritmos de aprendizado de máquina e utilitários para trabalhar com dados estruturados. Os engenheiros de dados usam o Scikit-learn para tarefas como classificação de dados, regressão, clustering e engenharia de recursos para simplificar o processo de criação de modelos e pipelines de aprendizado de máquina.
6. Beautiful Soup
Beautiful Soup é uma das ferramentas mais eficazes para web scraping e extração de dados, tornando-a um ativo valioso para a engenharia de dados. Com o Beautiful Soup, os engenheiros de dados podem analisar, com facilidade, documentos HTML e XML, extrair dados específicos de sites e páginas da web, como texto, imagens, links e metadados, bem como navegar rapidamente em árvores de documentos.
Casos de uso de Python em engenharia de dados
O Python pode ser usado para inúmeras tarefas de engenharia de dados. Os três casos de uso a seguir mostram como, no momento, as equipes estão usando o Python para superar desafios reais de engenharia de dados.
Processamento de dados em tempo real
De modo eficaz, o Python impulsiona o processamento de fluxos (stream processing), uma técnica de gerenciamento na qual os dados são coletados, analisados, filtrados, transformados e aprimorados em tempo real. Usando Python, o processamento de fluxos permite que as equipes gerem insights a partir dos dados à medida que eles são criados com aplicação direta para marketing, detecção de fraudes e casos de uso de segurança cibernética.
Processamento de dados em grande escala
Python é uma das linguagens mais usadas no processamento de dados em escala. Sua simplicidade, escalabilidade e eficiência fazem dela a opção ideal para processar grandes volumes de dados com velocidade. Por isso, o Python é comumente usado para pipelines de dados e aplicações de aprendizado de máquina.
Automação de pipeline de dados
Ao eliminar processos manuais, a automação de pipelines de dados facilita o fluxo contínuo de informações, reduzindo o tempo necessário para o tempo de retorno. Com o conjunto completo de bibliotecas e ferramentas do Python, fica mais fácil automatizar o processo de pipeline de dados, incluindo aquisição, limpeza, transformação e carga de dados.
