What are the required knowledge to become a Data Scientist? (PART 2) Por que Python? Configuração do Python Conceitos Iniciais do Python (funções b...

Python é uma das linguagens de programação mais populares para Data Science. Existem várias razões pelas quais Python é amplamente utilizado em Data Science, algumas delas são: 1. Fácil de aprender: Python é uma linguagem de programação fácil de aprender e usar. A sintaxe é simples e legível, o que torna mais fácil para os iniciantes começarem a programar. 2. Grande comunidade: Python tem uma grande comunidade de desenvolvedores que contribuem com bibliotecas e ferramentas para Data Science. Isso significa que há muitos recursos disponíveis para ajudar os iniciantes a aprender e os profissionais a aprimorar suas habilidades. 3. Bibliotecas poderosas: Python tem várias bibliotecas poderosas para Data Science, como Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, entre outras. Essas bibliotecas tornam mais fácil para os cientistas de dados trabalharem com grandes conjuntos de dados, realizar análises estatísticas e criar modelos de aprendizado de máquina. 4. Flexibilidade: Python é uma linguagem de programação flexível que pode ser usada para uma ampla variedade de tarefas, desde análise de dados até desenvolvimento web e automação de tarefas. Para começar a trabalhar com Python, é necessário configurar o ambiente de desenvolvimento. Existem várias opções disponíveis, como Anaconda, Jupyter Notebook, PyCharm, entre outras. É importante também ter conhecimentos básicos de programação, como variáveis, estruturas de controle de fluxo, funções, entre outros. Além disso, é importante ter conhecimentos básicos de estatística, como média, mediana, desvio padrão, distribuições, testes de hipóteses, entre outros. A álgebra linear também é importante em Data Science, pois é usada em muitas técnicas de aprendizado de máquina. Por fim, a análise exploratória de dados (EDA) é uma etapa importante em Data Science, pois ajuda a entender os dados e identificar padrões e insights. É importante saber como visualizar e manipular dados usando bibliotecas como Numpy e Pandas.