Vários tipos de dados em Python e aplicativos

Nas últimas duas décadas, o Python emergiu como a principal linguagem de programação no setor de TI, com mais de 8 milhões de desenvolvedores usando-o globalmente. A revolução digital já havia colocado os desenvolvedores no centro da força de trabalho, e essa tendência se multiplicou tremendamente no mundo pós-Covid. Como resultado, as linguagens de programação tornaram-se um elemento essencial de nossas vidas. O mundo moderno funciona com a aplicação bem sucedida de várias linguagens de programação. Python desfruta de uma posição privilegiada entre as linguagens de programação devido à sua versatilidade dinâmica, baixo palavreado, flexibilidade e facilidade de uso. Vários líderes globais de software, incluindo Google, Facebook e Netflix, usam Python para suas tarefas diárias de operações de desenvolvimento, automação e organização de dados.

Se você é um profissional de Python ou alguém que está começando, sabe que os tipos de dados são um conceito fundamental na programação em Python. Os tipos de dados em Python são simplesmente a classificação de itens de dados. Cada classificação de dados tem um valor específico e cada valor em Python tem seu tipo de dados exclusivo. Esses tipos de dados representam classes e instâncias dessas classes, ou objetos, são chamadas de variáveis. O objeto é a unidade primária do Python. Os tipos de dados em Python ajudam a determinar o tipo de operação que pode ser executada em um dado específico. Aprender e entender os tipos de dados são os principais passos para se tornar proficiente em Python.

Este artigo discute os diferentes tipos de tipos de dados em Python. Continue lendo para descobrir como abrir uma carreira de sucesso em ciência de dados.

Tipos de dados padrão ou integrados em Python

Existem 5 tipos de dados em Python que são integrados.

1. Tipo Numérico

Tipos de dados numéricos em Python referem-se a dados com um valor numérico. Esse valor numérico pode ser um número inteiro, número flutuante ou um número complexo é definido como int, float e classe complexa, respectivamente. Como os nomes sugerem, a classe int contém números inteiros positivos ou negativos, a classe float possui números reais com pontos decimais e a classe complexa contém números complexos escritos na forma x + yj, onde x é a parte real e y a parte imaginária.

2. Tipo de Sequência

Uma sequência é uma coleção ordenada em Python que permite o armazenamento de vários valores de forma organizada. Existem três tipos de sequências principais em Python.

• Corda

Uma string em Python, representada por uma classe str, é uma coleção de um ou mais caracteres entre aspas simples, duplas ou triplas. Todos os caracteres que aparecem entre aspas são itens dessa string específica. Isso é chamado de sequência de caracteres Unicode. Dependendo da capacidade de memória do sistema, uma string pode armazenar n números de caracteres. Mas é importante lembrar que a exclusão ou alteração de strings não é permitida devido ao risco de erro.

• Lista

Uma lista é definida simplesmente como uma sequência ordenada de itens e é um dos tipos de dados mais flexíveis em Python. A melhor característica sobre um tipo de dados de lista é que ele não exige que os valores na lista sejam do mesmo tipo de dados. Isso torna uma lista altamente versátil em termos de uso.

• Tupla

Uma tupla é uma sequência ordenada não modificável de itens representados por parênteses e separados por vírgulas. Como não podem ser alteradas, as tuplas têm uma execução mais rápida e geralmente são usadas para proteção contra gravação de dados.

3. Tipo booleano

Representado pela classe bool, boolean é um tipo de dados em Python que pode receber um valor true ou false. Objetos não booleanos também podem ser avaliados em contextos booleanos em Python. Este conceito está enraizado na álgebra booleana e na lógica matemática.

4. Definir Tipo

Um conjunto é um tipo de dados não ordenado em Python que é uma coleção de itens exclusivos. É modificável e não possui elementos duplicados. Chaves definem um conjunto e vírgulas são usadas para separar valores. A utilidade de um tipo de dados de conjunto é aumentada porque operações como interseção e união podem ser executadas em dois conjuntos juntos.

5. Tipo de dicionário

Assim como o conjunto, um dicionário também é uma coleção não ordenada de valores de dados que contém a chave: pares de valores. Ao contrário de outros tipos de dados de valor único, esse tipo de dados é usado para armazenar e lidar com grandes volumes de dados complexos, como mapas. Um recurso exclusivo do tipo de dados do dicionário é o processo otimizado de recuperação de dados em que só se pode recuperar um determinado valor se souber sua chave.

Isso resume os diferentes tipos de tipos de dados em Python. Os tipos de dados em Python estão entre os conceitos fundamentais da linguagem de programação Python que se tornam importantes ao se candidatar a diferentes cargos de ciência de dados. Embora as linguagens de programação sejam uma ferramenta fundamental na ciência de dados, o Python é uma das linguagens mais usadas. Portanto, se você é alguém que aspira a uma carreira em ciência de dados, vale a pena investir tempo no fortalecimento desses conceitos básicos do Python.

Oportunidades de carreira

Não é surpresa que cientistas de dados e analistas especializados em Python estejam entre os profissionais mais procurados no mercado de trabalho. Como profissional de ciência de dados, pode-se encontrar uma posição bem recompensadora em vários setores de tecnologia, como desenvolvimento web, aprendizado de máquina, desenvolvimento de aplicativos móveis ou da web ou até mesmo desenvolvimento de jogos.

De fato , relata que o salário base médio de um cientista de dados dos EUA é de US $ 113.821 por ano, o que é um salário considerável para os padrões de vida americanos. Além de ser lucrativo, o trabalho também traz estabilidade a longo prazo devido à inestimável fortaleza que os cientistas e desenvolvedores de dados passaram a comandar no mundo de hoje.

Como ser bem sucedido em ciência de dados?

O primeiro passo para ser bem sucedido em Data Science é construir uma base sólida no assunto e desenvolver linguagem de programação relevante e habilidades de codificação. A maioria dos candidatos faz isso inscrevendo-se em um diploma de bacharel em ciência da computação, engenharia de dados ou qualquer área relacionada. As empresas também valorizam o conhecimento sólido da indústria, juntamente com o trabalho anterior ou experiência de estágio em potenciais candidatos. Além disso, ter uma certificação avançada de um programa de renome global adiciona uma vantagem ao seu currículo, pois oferece uma vantagem vencedora sobre outros candidatos.

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Conclusão

O impacto da ciência de dados no setor digital está crescendo a cada dia, assim como o mercado de trabalho para ela. Portanto, se você deseja entrar no movimento, agora é o melhor momento para fazê-lo, pois a demanda por especialistas qualificados em ciência de dados só aumentará no futuro.