10 maneiras de utilizar o Python para extração e análise de dados

Python torna a extração e análise de dados mais simples

Ao falar sobre processamento e análise de dados, as expressões extração e análise de dados às vezes são usadas de forma intercambiável.

A extração de dados, por outro lado, é o processo de reunir informações relevantes de várias fontes e apresentá-las de forma estruturada para que o usuário final possa usá-las, enquanto a análise é o processo de dividir os dados brutos em partes significativas.

Em outras palavras, você é regularmente solicitado a coletar dados de materiais não estruturados e semiestruturados (como notícias e sites).

Organize-o em um quadro de dados para que possa ser analisado e apresentado de maneira significativa.

O Python frequentemente torna essas tarefas mais simples por dois motivos.

• Em primeiro lugar, como seu projeto é dinâmico, você pode adicionar ou remover tarefas rapidamente à medida que avança.
• Em segundo lugar, muitos dos recursos e funções da linguagem são voltados para processamento e análise de texto, o que facilita a extração e análise de dados.

Por exemplo, você pode separar rapidamente o texto em palavras, frases e blocos usando o re-módulo, que simplifica o processamento e análise de texto para pesquisa e correspondência.

O módulo até simplifica o mapeamento de tópicos e temas de um documento (ou site) usando processamento de linguagem natural (NLP), permitindo que você descubra todos os substantivos e verbos em um texto.

No próximo ano, espera-se que 10,5 bilhões de dispositivos sejam comprometidos.

Com 10,5 bilhões de gadgets previstos para estar online em 2019, os próximos anos foram apelidados de “Ano da IoT”.

Os dispositivos que fazem parte da IoT, ou Internet das Coisas, variam em tamanho, desde pequenos vestíveis, como smartwatches, até maiores, como geladeiras e termostatos, dando a agentes mal-intencionados a chance de hackear um grande número de dispositivos.

Como esses gadgets geralmente não precisam de precauções de segurança sérias, hackers e outros cibercriminosos podem atacá-los facilmente.

A probabilidade de uma violação é muito alta porque há muitos dispositivos IoT e as conexões são frequentemente feitas usando computadores públicos ou conexões de Internet encontradas em cafeterias e saguões de hotéis.

As organizações acham extremamente desafiador acompanhar todas as vulnerabilidades de segurança cibernética fornecidas pela IoT devido ao grande número de dispositivos.

Os profissionais de segurança recorreram a soluções de segurança de ponta criadas para neutralizar esses riscos para resolver esse problema.

Esses produtos usam inteligência artificial para avaliar instantaneamente bilhões de eventos de segurança gerados por dispositivos IoT.

As soluções de segurança orientadas por IA podem acompanhar e monitorar com eficiência as atividades de IoT, identificando riscos potenciais de dispositivos conectados antes que possam causar algum dano.

Ao usar as ferramentas apropriadas, as equipes podem ter certeza de que seus planos de IoT são bem-sucedidos e que suas redes são seguras e protegidas.

Tudo sobre Python e seu uso

Afirmar que as organizações ainda não precisam de ferramentas para gerenciar dados massivos seria tolice.

As empresas agora têm mais opções do que nunca para armazenar e processar seus dados graças ao surgimento do Hadoop e da nuvem, mas isso também traz uma série de novas dificuldades.

As equipes podem controlar o poder de computação necessário para operar aplicativos de big data, mas nem sempre podem garantir que os dados permanecerão seguros na nuvem.

Python é útil nessa situação.

A linguagem de programação Python tem se tornado bastante popular nos últimos anos, em parte devido ao seu forte caráter dinâmico que incentiva a experimentação e o rápido desenvolvimento.

Todos que estão prontos para aprender podem acessá-lo facilmente graças à comunidade de código aberto, e você pode começar de graça e com pouco esforço!

Esta postagem abordará alguns dos aplicativos mais úteis e práticos dessa linguagem, bem como como você pode começar a fazer suas próprias tarefas relacionadas a dados.

Uma das melhores linguagens de script para uma variedade de trabalhos de análise de dados em Python.

Esta postagem irá expô-lo às várias maneiras pelas quais o Python pode ser usado em muitos setores de análise de dados se você for novo no idioma.

Quer você queira aprender mais sobre mineração de dados, análise estatística ou recuperação de informações, o Python é uma ferramenta fantástica para realizar essas tarefas.

A maioria das empresas hoje opera online. Isso indica que muitas áreas de seus negócios dependem da internet.

Python é a ferramenta ideal para quem deseja automatizar a coleta e análise de dados.

10 maneiras de utilizar o Python para extração e análise de dados

1. Crie dataframes massivos em Python para extração e análise

  A capacidade de gerenciar grandes volumes de dados é um dos desenvolvimentos recentes mais interessantes da biblioteca padrão Python.

Várias estruturas e técnicas de dados estão disponíveis na biblioteca do Pandas, o que simplifica a construção de enormes quadros de dados que podem armazenar milhões de registros, cada um com bilhões de bytes de dados.

Trabalhar com grandes conjuntos de dados tem muitos benefícios, incluindo fazer consultas sofisticadas e análises de dados rápidas e simples.

As empresas podem descobrir tendências, padrões e oportunidades de maneira rápida e correta que levariam muito mais tempo para serem encontradas usando abordagens convencionais, integrando o poder do aprendizado de máquina e da IA ​​com vastos conjuntos de dados.

2. Python faz uso de expressões regulares ao manipular strings na extração e análise de dados

Trabalhar com expressões regulares é uma adição recente e importante à biblioteca padrão do Python.

Em vez de analisar HTML ou XML manualmente, as expressões regulares são uma ferramenta potente que pode ser usada para examinar e editar strings.

Por exemplo, a utilização de expressões regulares simplifica e melhora muito a confiabilidade da análise de um feed XML.

A desvantagem de usar expressões regulares é que elas podem ser difíceis de entender e exigem muito trabalho para serem usadas adequadamente.

Graças a Deus pela função de ajuda interna e exemplos do Python, que podem facilitar muito a compreensão das expressões regulares.

3. Python estabelece um negócio de estilo de vida como uma startup com extração e análise de dados

A pandemia de Covid-19 em 2019 levou ao fechamento de inúmeras empresas e a uma mudança generalizada para o trabalho remoto.

Desde então, muitas empresas de “novo empreendedorismo” surgiram para atender à demanda do estilo de vida nômade digital que a epidemia trouxe.

Essas empresas fornecem uma variedade de serviços para auxiliar trabalhadores remotos, contratados independentes e nômades digitais.

Uma dessas empresas é a Airwallex, que fornece serviços relacionados a viagens de alto nível para nômades digitais.

Foi iniciado em resposta à crescente necessidade de oportunidades de emprego remotas provocadas pela epidemia.

Eles exigem uma plataforma que possa vincular perfeitamente os alojamentos escolhidos pelos contratados independentes, como hotéis de luxo e aluguel de veículos, com outros serviços de viagem necessários, como emissão de passagens e seguro de viagem.

A pandemia forçou muitas empresas a adotar o trabalho remoto e aumentar o uso de freelancers e nômades digitais.

4. Python Aceite a automação sempre que possível 

Todos nós nos tornamos extremamente conscientes das vantagens da automação nos últimos anos, onde ela é viável.

O surto de Covid-19 fez com que muitas empresas mudassem para o trabalho totalmente remoto, e as vantagens de automatizar as operações agora são mais evidentes do que nunca.

Por que não automatizar uma atividade que você pode concluir e não está relacionada às interações do cliente?

O ClickMeter, uma solução criada pela Reachforce e Ignition Technologies que permite análises de marketing automatizadas, é uma boa ilustração disso.

A inteligência artificial (IA) lida com todas as análises do produto, utilizando aprendizado de máquina e processamento intensivo de linguagem natural para rastrear o envolvimento e o interesse do consumidor em vários canais.

Uma plataforma totalmente automatizada para análise de marketing tem a vantagem de dar às equipes de marketing mais tempo para envolver os clientes de maneiras inovadoras e aumentar a quantidade e a qualidade de leads e conversões.

Por sua vez, isso promove a produtividade e o crescimento.

5. Use o Apache Spark para analisar grandes quantidades de extração e análise de dados

Embora o Python seja ideal para avaliar conjuntos de dados menores, à medida que o conjunto de dados se desenvolve, ele rapidamente se torna ineficaz e trabalhoso.

Por exemplo, quando seu conjunto de dados se expande em um tamanho específico, ele exigirá um número crescente de ciclos de CPU principais para analisar.

Isso se torna um problema se você precisar realizar uma análise mais tarde

porque será difícil e talvez caro armazenar em cache todos esses dados na memória, especialmente porque recuperá-los exigiria muita energia da CPU.

Felizmente, essa situação foi considerada especificamente quando o excelente projeto Apache Spark foi criado.

Projetada inicialmente para uso com o Hadoop, a plataforma de análise de dados Apache Spark foi posteriormente expandida para atender a vários casos de uso, incluindo análise, aprendizado de máquina e análise de gráficos.

Uma das principais vantagens de utilizar o Apache Spark é que ele é incrivelmente eficaz no armazenamento e processamento de muitos dados, permitindo que você examine conjuntos de dados maiores mais rapidamente do que seria possível com apenas um computador.

Com o Apache Spark, você pode criar seus próprios aplicativos utilizando o estilo de programação unificado e a documentação abrangente ou executar análises de dados complexas usando a coleção robusta de bibliotecas disponíveis.

6. Extração e análise de dados Use o Redis para armazenar chaves e valores

O pacote Redis é outra adição incrivelmente útil à biblioteca padrão do Python.

O Redis é um armazenamento de chave-valor de código aberto amplamente usado que oferece uma solução rápida e fácil para manter dados entre computadores.

O sucesso do Redis decorre de sua facilidade de uso e do fato de ter sido criado usando um software de código aberto, tornando-o disponível para qualquer pessoa que queira experimentá-lo.

O Redis é uma excelente alternativa se você estiver procurando uma maneira rápida e simples de armazenar e recuperar pequenas quantidades de informações sem ter que se preocupar em travar sua memória principal.

7. É necessário para a extração e análise de dados escrever um código seguro

Várias violações de dados de alto perfil ocorreram nos últimos anos, com consequentes altos gastos e interrupção comercial.

Por causa disso, várias organizações intensificaram seus esforços para proteger dados confidenciais, tanto em trânsito quanto em repouso.

Garantir que seu código seja seguro e impedir acesso indesejado e violações não intencionais de dados é uma das melhores maneiras de conseguir isso.

Python torna isso muito fácil.

A linguagem oferece processos e ferramentas para escrever códigos mais seguros, como autenticação aprimorada, criptografia e ofuscação.

Você pode escrever um código simples de auditar e testar usando essas ferramentas e métodos, o que o torna mais confiável e menos propenso a incluir falhas importantes.

Como essas ferramentas e processos já estão incluídos no idioma e não precisam de nenhuma configuração adicional para tornar seu código seguro, você economizará muito tempo e esforço.

Porém, o Python não fornece uma solução completa de teste e depuração.

Python realiza um trabalho maravilhoso de proteger seu código e prevenir violações de dados.

Se você está procurando uma solução que possa ser usada dentro e fora do Python, o Selenium é uma ótima escolha.

Mesmo aplicativos da web desenvolvidos usando linguagens de programação alternativas, como Javascript, podem ser testados com o Selenium.

8. Crie uma plataforma de engajamento de mídia social com Python

Se você já viu streamers do Twitch ou criadores do YouTube, deve ter notado que eles frequentemente iniciam seus vídeos solicitando os endereços de e-mail dos espectadores.

Eventualmente, eles enviarão um boletim informativo aos assinantes com ofertas e descontos especiais.

Você pode configurar envios em massa automatizados usando programas como o MailChimp, que fornecerão um fluxo consistente de clientes em potencial.

Se você acumulou um número considerável de seguidores, pode pensar em estabelecer uma comunidade em torno de seu produto ou serviço onde os consumidores possam interagir e se desenvolver com sua ajuda.

9. Use Python para construir um sistema de CRM para extração e análise de dados

Pense em você como cofundador de uma empresa que cria aplicativos para iPhone e Android.

Você decidiu desenvolver um aplicativo que torna mais simples para os clientes localizar fornecedores próximos de seus produtos e serviços, mas está tendo dificuldades para encontrar uma linguagem de programação que seja amigável e tenha todos os recursos de que você precisa.

Não seria fantástico se você pudesse desenvolver seu aplicativo com um programa de código aberto?

Bem, existe.

Embora bastante simples de aprender e usar, o Python possui todas as estruturas e funções padrão que você esperaria de uma linguagem de programação completa.

Um ótimo lugar para começar a aprender sobre os recursos do Python seria criando um sistema de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM).

Você deve primeiro criar uma tabela de banco de dados e, em seguida, adicionar as informações da empresa (como nome, endereço e número de telefone) e, finalmente, conectar os dois usando um relacionamento.

Com a biblioteca de banco de dados sqlite3 integrada do Python, você pode realizar tudo isso.

10. Crie um site com Python por diversão ou por dinheiro

A facilidade com que um site funcional pode ser gerado com Python é um de seus benefícios de destaque.

Para criar um site simples, você não precisa contratar web designers caros ou procurar um especialista em HTML.

Você pode criar instantaneamente um site totalmente funcional que executa as funções necessárias com um pouco de criatividade.

Você pode até dar um passo adiante e construir um site totalmente responsivo com gráficos que você mesmo carrega se tiver paixão por estilo.

Apenas certifique-se de manter a ênfase principal de cada página em uma questão específica e fundamental e de manter a função e o conteúdo do site de forma consistente.

Esperançosamente, você gostou de navegar neste ensaio.

Discutimos uma variedade de aplicativos úteis para Python que podem ser usados ​​para trabalho ou diversão.

Sinta-se à vontade para entrar em contato conosco se estiver procurando por um ponto de referência simples e entraremos em contato com você assim que pudermos com uma solução que permitirá que você atinja seus objetivos