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2. Ferramentas e Bibliotecas (Ecossistema Python)
Para a prática de Ciência de Dados e Machine Learning, utilizam-se ambientes como Weka, Anaconda, PyCharm e Google Colab. Nesta disciplina, o ambiente principal é o Google Colab — notebooks na nuvem com Python e bibliotecas pré-instaladas, integrados ao Google Drive para salvar bases e arquivos .pkl.
Bibliotecas essenciais
| Biblioteca | Função principal |
|---|---|
| Pandas | Manipulação de tabelas (DataFrames); limpeza e importação de arquivos (.csv, .xlsx). |
| NumPy | Operações matemáticas em arrays e matrizes. |
| Scikit-Learn | Algoritmos de ML; divisão treino/teste, pré-processamento e avaliação de modelos. |
| Matplotlib | Gráficos estáticos (2D e 3D). |
| Seaborn | Visualizações estatísticas sobre dados tabulares. |
| Plotly | Gráficos dinâmicos e interativos. |
| Pickle | Serialização de variáveis Python (ex.: bases pré-processadas em .pkl). |
Padrão de importação
Quase todos os notebooks da disciplina começam com o mesmo bloco de importações:
!pip install plotly --upgrade
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.express as pxApós desconectar o Colab, é necessário executar novamente as células de importação antes de rodar o restante do código.