Introdução
Se você está começando na área de análise de dados com Python, provavelmente já ouviu falar de diversas bibliotecas. Mas quais são realmente essenciais? Neste artigo, vamos explorar as 5 bibliotecas que todo analista de dados precisa dominar.
1. Pandas
O Pandas é a biblioteca mais importante para manipulação e análise de dados em Python. Com ela, você pode:
- Ler e escrever dados de diversos formatos (CSV, Excel, SQL, JSON)
- Limpar e transformar dados
- Realizar análises estatísticas básicas
- Agrupar e agregar dados
2. NumPy
NumPy é a base para computação científica em Python. Oferece suporte para arrays multidimensionais e operações matemáticas de alto desempenho.
3. Matplotlib
Para visualização de dados, Matplotlib é fundamental. Permite criar gráficos de linha, barras, dispersão, histogramas e muito mais.
4. Seaborn
Construído sobre o Matplotlib, Seaborn oferece uma interface mais amigável para criar visualizações estatísticas atraentes com menos código.
5. Scikit-learn
Quando você estiver pronto para machine learning, Scikit-learn é a biblioteca ideal para começar. Oferece algoritmos de classificação, regressão, clustering e muito mais.
Conclusão
Dominar essas 5 bibliotecas vai te dar uma base sólida para trabalhar com análise de dados em Python. Comece pelo Pandas e NumPy, depois avance para visualização e machine learning.
