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Python Anaconda – Tudo o Que Você Precisa Saber

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Python Anaconda é a plataforma de ciência de dados para cientistas de dados, profissionais de TI e líderes de negócios de amanhã. É uma distribuição de código aberto de Python, R etc. Com mais de 300 pacotes para data science (ciência de dados), é usado, entre outras coisas, para aprendizado de máquina e deep learning e torna-se uma das melhores plataformas para qualquer projeto.

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A Python Anaconda ajuda no gerenciamento e implantação de pacotes simplificados. A plataforma vem com uma ampla variedade de ferramentas para coletar facilmente dados de várias fontes usando vários algoritmos de aprendizado de máquina e IA. Por conta disso, é mais fácil obter uma configuração de ambiente facilmente gerenciável que pode implantar qualquer projeto com o clique de um único botão. Agora que sabemos o que é o Anaconda, vamos tentar entender como podemos instalá-lo e configurar um ambiente para funcionar em nossos sistemas.

Instalação e setup da Python Anaconda

Para instalar a Python Anaconda, acesse o site oficial da plataforma.

anaconda home-python anaconda
Tela de download do site da Anaconda

Escolha a versão para o seu sistema operacional de acordo com a versão do Python instalada no seu sistema. Quando o download terminar, abra o arquivo de setup.

setup-python anaconda tutorial
Setup da Anaconda

Siga as instruções na configuração. Não se esqueça de clicar em adicionar Anaconda às variáveis de ambiente do Windows. Após a conclusão da instalação, você obterá uma janela como a mostrada na imagem abaixo.

setup-python anaconda tutorial
Tela final de configuração da Anaconda

Após terminar a instalação, abra o prompt da Anaconda e digite jupyter notebook. O prompt irá rodar o sistema na porta local que estiver disponível para uso. Abra o browser na porta indicada no prompt e aparecerá uma imagem parecida com esta:

Anaconda rodando no navegador Jupyter-anaconda-tutorial
Anaconda rodando no browser!

Agora que sabemos como usar a Anaconda para Python, vamos dar uma olhada em como podemos instalar várias bibliotecas na Anaconda para qualquer projeto.

Como instalar bibliotecas na Python Anaconda

Primeiro abra o prompt da Anaconda e veja se a biblioteca já está instalada usando o comando import nome-da-biblioteca, como import numpy, por exemplo. Caso apareça uma mensagem de erro, saia do estado de erro com o comando exit() e depois rode conda install nome-da-biblioteca. Com a instalação bem-sucedida, aparecerá a tela abaixo:

instalação biblioteca numpy Anaconda Python
Instalação da biblioteca numpy na Anaconda

Após esse passo, acesse a plataforma e tente importar a biblioteca novamente, como abaixo:

Anaconda importando Anaconda
Anaconda importando numpy após instalar a biblioteca

Como você pode ver, não há nenhuma mensagem de erro, então é assim que podemos instalar várias bibliotecas no anaconda.

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Navegador da Anaconda

navegador Anaconda Python
Navegador da Anaconda rodando

O Anaconda Navigator é uma GUI de desktop que vem com a distribuição Anaconda. Ele nos permite rodaraplicativos e gerenciar pacotes conda, ambiente e sem usar comandos de prompt.

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Análise e coleta de dados com Anaconda

Algumas das etapas envolvidas na análise de dados são a coleta de dados, recorte deles, visualização destes recortes feitos e, então, análise. Vamos dar uma olhada em como a análise de dados funciona no anaconda e em várias bibliotecas que podemos usar, começando com a coleta de dados.

Coleta de dados usando Anaconda

Nesta plataforma, para coleta de dados é bem simples: importar um arquivo .csv no programa a ser rodado. Então, podemos fazer uso dos dados relevantes para analisar instâncias ou entradas específicas nos dados. A seguir está o código para carregar os dados CSV no programa.

Coleta de dados Anaconda Python
Exemplo de código de coleta de dados na PythonAnaconda

Recorte de dados em Anaconda

Depois de carregar o conjunto de dados no programa, devemos filtrar os dados com algumas alterações como eliminar os valores nulos e campos desnecessários que podem causar ambiguidade na análise. Abaixo está um exemplo de como podemos filtrar os dados de acordo com os requisitos.

recorte de dados Python Anaconda
Recorte de dados em Python Anaconda

Para retirar os valores nulos, use o código abaixo

eliminando dados nulos Python Anaconda
Eliminando dados nulos

Visualização de dados

Um tipo de visualização de dados muito utilizado em ciência de dados é o Boxplot. Vejamos um exemplo de como cosntruir um Boxplot no Anaconda.

Criando boxplot Python Anaconda
Criando um Boxplot na Python Anaconda de Salários de até 200.000
Criando um Bloxplot em Python Anaconda de 0 a 200.000

Outro tipo de visualização de dados é o Scatterplot, que espalha os dados em um plano cartesiano, sendo uma visualização melhor para analisar os dados individualmente, ao invés de visualização em termos populacionais. Vejamos um exemplo abaixo de geração de Scatterplot.

gerando um scatterplot python anaconda
Visualização de salários em gráfico Scatterplot em Python Anaconda

Caso uma visualização de contagem simples, usaremos um countplot, como no exemplo abaixo.

contagem Python Anaconda
Visualização de contagem de dados em Python Anaconda

É possível também separar os dados baseado em outros fatores, com esquema de cores e legenda para estas cores, como feito abaixo, que separa entre pessoas que trabalham meio período ou tempo integral e também pela forma de pagamento, diária, por hora ou anual.

contagem python anaconda
Visualização de dados de contagem com mais de um tipo de divisão

Caso queira visualizar um histograma, ou seja, a distribuição de frequências dos dados coletados, isto também é possível nessa plataforma, como no exemplo abaixo.

histograma Python Anaconda
Exemplo de histograma dos salários em Python Anaconda

O último exemplo de visualização que teremos é o do heatmap, que mostra o nível de correlação dos dados, sendo o valor de 1.00 quando é a correlação entre um dado com si mesmo e -1.00 quando é a correlação de um dado com o seu oposto.

heatmap Python Anaconda
Visualização com heatmap em Python Anaconda

Análise de dados

Após a visualização, podemos fazer nossa análise olhando para os diversos plotagens e gráficos. Suponha que estejamos trabalhando com dados de empregos. Ao olhar para a representação visual de um emprego específico em uma região, podemos distinguir o número de empregos em um domínio específico. A partir da análise acima, podemos assumir os seguintes resultados

  • O número de empregos de meio período no conjunto de dados é muito menor em comparação com os de período integral;
  • Enquanto os empregos de meio período são menos de 500, os empregos de tempo integral são mais de 250;
  • Com base nessa análise, podemos construir um modelo de previsão.

Neste tutorial de Python Anaconda, entendemos como podemos configurar Anaconda para Python com casos de uso que cobrem análise de dados e aprendizado de máquina. Com mais de 300 pacotes para ciência de dados, Anaconda fornece suporte ideal com resultados eficientes.

Siga a nossa série de textos sobre Python, já tivemos um sobre herança de classes e sobre loops com for em Python.

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