Transformando Dados em Insights: O Impacto do Python na indústria
📚 Introdução:
Desde o começo da Terceira Revolução Industrial, observou-se um aumento em investimentos relacionados à tecnologia e informática. Com isso, o mundo tem passado por transformações contínuas, aplicando tecnologias em diversas situações e contextos. A chegada da Quarta Revolução Industrial intensificou essa evolução, trazendo avanços tecnológicos extremamente proveitosos, que prometem elevar a qualidade de vida das futuras gerações a níveis nunca vistos anteriormente.
Nesse cenário, a linguagem Python foi lançada formalmente em 1994, buscando ser uma linguagem acessível, com o objetivo de ser simples igual a linguagem ABC da época. Rapidamente, Python evoluiu e, em 2015, foi adquirido pela Microsoft. Essa aquisição impulsionou sua popularização no contexto tecnológico, inserindo-a em empresas, negócios e estudos, principalmente na área de análise de dados, tornando o cotidiano desses profissionais mais eficiente. 
💡 Importância do Python na Análise de Dados:
Python se firmou não só como uma ferramenta acessível e prática, mas também como uma das principais linguagens para análise de dados, destacando-se por diversos motivos:
- Simplicidade e adaptabilidade: Com uma sintaxe simples e parecida com outras linguagens de programação, o que a torna intuitiva e facilita o aprendizado.
- Comunidade ativa: A comunidade de desenvolvedores Python oferece um vasto conjunto de pacotes e recursos, além de suporte para dúvidas em diferentes situações.
- Integração: Python permite uma conexão fácil com outras plataformas e linguagens, como SQL, R, Power BI e ferramentas de Big Data.
Assim, a linguagem Python se tornou uma escolha popular entre cientistas, analistas e profissionais na área de análise de dados.
⚙️ Diferenças entre Data Analytics e Business Intelligence
Com esse contexto, vamos explorar duas áreas principais e suas diferenças na área de dados:
Atualmente, as profissões de Data Analytics e Business Intelligence (BI) estão em alta. Apesar de serem usadas como sinônimos em muitos casos, elas apresentam diferenças importantes:
Data Analytics: Foca na descoberta de padrões, em fazer previsões, em entender os dados e em obter insights relevantes sobre um contexto específico. O uso de técnicas estatísticas, análises preditivas e algoritmos de machine learning é uma característica importante dessa função. Podemos comparar o trabalho de um especialista em data analytics ao de alguém que prepara a massa do pão, deixando-a pronta para que, em seguida, outra pessoa a asse.
Business Intelligence: Com a "massa" pronta, o profissional de BI transforma dados em informações acessíveis e fáceis de entender, auxiliando na tomada de decisões. Essa área se concentra na visualização de dados, na criação de relatórios e no acompanhamento de resultados.
No mundo corporativo, a integração entre essas duas áreas é fundamental. Um profissional cuida de toda a parte analítica, revelando informações valiosas e detectando possíveis melhorias, enquanto o outro lado traduz esses dados em representações visuais acessíveis à liderança, para as tomadas de decisão. Dessa forma, os gestores obtêm uma compreensão abrangente e clara dos desafios enfrentados, dos resultados, do nível de qualidade e de outros indicadores e insights relevantes para o negócio.
⭐ Habilidades Essenciais para Análise de Dados:
Considerando esse cenário, surge uma dúvida comum: "Como dar o primeiro passo na área de análise de dados?"
É preciso ter em mente que o maior obstáculo é começar, sem se perder na ansiedade de aprender tudo de uma vez ou na ilusão de que já se sabe o suficiente.
Inicialmente, é imprescindível ter domínio da linguagem Python para manipular e examinar dados de maneira eficiente. Em seguida, combinar esse conhecimento com SQL é essencial, pois essa é a linguagem padrão para gestão de bancos de dados, permitindo consultas rápidas na rotina. Depois, entender e usar ferramentas de BI, como Power BI, Tableau ou até mesmo o Excel, com gráficos e painéis simples, é crucial. Para quem busca um conhecimento mais profundo, o estudo de estatística trará percepções estratégicas que executivos de outras áreas dificilmente teriam sem o apoio de um analista.
🖥️ Conclusão:
Em resumo, o universo da análise de dados está sempre se transformando e evoluindo. Para os profissionais que desejam destaque, é essencial dominá-lo e entender as ferramentas, habilidades e métodos necessários. O Python é uma peça fundamental desse quebra-cabeça, funcionando como a chave que abrirá as portas do aprendizado, permitindo a análise de grandes quantidades de dados em cenários que tendem a aumentar nos próximos anos.
E, lembre-se, este é o momento ideal para ingressar nesse universo, onde os dados constroem relacionamentos, fornecem insights e, o mais importante, moldam o seu futuro!
Referências usadas para este artigo:
- BUSINESS INTELLIGENCE x DATA ANALYTICS: QUAIS AS DIFERENÇAS? + DICAS. Disponível em: Business Intelligence x Data Analytics: quais as diferenças? + dicas
- PYTHON PARA ANÁLISE DE DADOS: TUDO QUE VOCÊ PRECISA SABER. Disponível em: Python para Análise de Dados: Tudo que você precisa saber
