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Python - TOP Ferramentas de Análise de Dados para Analistas de Dados

Python - TOP Ferramentas de Análise de Dados para Analistas de Dados

Python é uma linguagem de programação com uma ampla gama de usos, é imperdível para qualquer analista de dados.

+ Ferramentas para analisar:

KNIME - TOP Ferramentas de Análise de Dados para Analistas de Dados 


Tableau - TOP Ferramentas de Análise de Dados para Analistas de Dados

 
SAS  - Statistical Analysis System - TOP Ferramentas de Análise de Dados para Analistas de Dados

Apache Spark - TOP Ferramentas de Análise de Dados para Analistas de Dados

Jupyter Notebook - TOP Ferramentas de Análise de Dados para Analistas de Dados

Linguagem R - TOP Ferramentas de Análise de Dados para Analistas de Dados 

 Python - TOP Ferramentas de Análise de Dados para Analistas de Dados

Microsoft Excel - TOP Ferramentas de Análise de Dados para Analistas de Dados


Ao contrário de linguagens mais complexas, o Python concentra-se na legibilidade e sua popularidade geral no campo da tecnologia demonstra como muitos programadores já estão familiarizados com ele.

Reveja o básico: 

Visualização de Dados Interativa | Exibição Dinâmica do Painel de Parâmetros - 4ª das QUATRO Maneiras de se Fazer Isso

Visualização de Dados Interativa | Drill-down com Vinculação - 3ª das QUATRO Maneiras de se Fazer Isso

Visualização de Dados Interativa | Vinculação de Parâmetros - 2ª das QUATRO Maneiras de se Fazer Isso 

Visualização de Dados Interativa | Filtros de Parametrização - 1ª das QUATRO Maneiras de se Fazer Isso 

Python também é extremamente versátil, tem uma enorme gama de bibliotecas de recursos adequadas a uma variedade de diferentes tarefas de análise de dados. 
Livros obrigatórios sobre Python

Por exemplo, as bibliotecas NumPy e Pandas são ótimas para simplificar tarefas altamente computacionais, bem como apoiar a manipulação geral de dados.

Tipo de ferramenta: Linguagem de programação.
Disponibilidade: Código aberto, com milhares de bibliotecas gratuitas.
Usado para: Tudo, desde raspagem de dados até análise e relatórios.
Profissionais: Fácil de aprender, altamente versátil, amplamente utilizado.
Contras: A memória intensiva — não é executada tão rápido quanto algumas outras línguas.

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Bibliotecas como Beautiful Soup e Scrapy são usadas para raspar dados da web, enquanto Matplotlib é excelente para visualização de dados e relatórios. 

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A principal desvantagem do Python é sua velocidade — por ter o uso intensivo de memória, torna-se mais lenta do que outras linguagens. 

Em geral, porém, se estiver construindo um software do zero, os benefícios do Python superarão em muito suas desvantagens.



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