🔧 Como TI Seniors usam Python em ciência de dados
1. Arquitetura e automação de pipelines
Criam pipelines de ETL (Extract, Transform, Load) para coletar, limpar e transformar dados.
Usam frameworks como Airflow ou Luigi integrados com Python para orquestrar tarefas.
Automatizam processos repetitivos (ex.: ingestão diária de dados de APIs ou bancos).
2. Modelagem avançada
Desenvolvem modelos de machine learning e deep learning com bibliotecas como Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch.
Ajustam hiperparâmetros e aplicam técnicas de validação cruzada.
Criam soluções customizadas em vez de depender apenas de modelos prontos.
3. Integração com sistemas corporativos
Conectam Python a bancos de dados (SQL, NoSQL) e sistemas de mensageria (Kafka, RabbitMQ).
Integram com serviços em nuvem (AWS, Azure, GCP) para escalar análises.
Usam APIs para consumir e disponibilizar dados em tempo real.
4. Visualização e storytelling
Constroem dashboards interativos com Dash ou Streamlit.
Criam relatórios automatizados que se atualizam sozinhos.
Transformam dados complexos em narrativas visuais para executivos.
5. Boas práticas de engenharia
Aplicam testes unitários e CI/CD para garantir qualidade do código.
Estruturam projetos em pacotes e módulos reutilizáveis.
Documentam e versionam código em Git, pensando em colaboração e manutenção.
6. Mentoria e liderança técnica
Orientam equipes juniores sobre padrões de código e melhores práticas.
Avaliam soluções de dados com foco em performance e escalabilidade.
Participam de decisões estratégicas sobre ferramentas e arquiteturas.
👉 Em resumo: enquanto iniciantes usam Python para aprender e explorar dados, os seniores usam Python como uma ferramenta de engenharia e arquitetura, garantindo que os projetos sejam escaláveis, confiáveis e integrados ao ecossistema da empresa.
🧑💻 Caso prático: rotina de um sênior com Python
1. Coleta e ingestão de dados
Um sênior precisa integrar dados de vendas de uma API e de um banco SQL.
import requests
import pandas as pd
import sqlalchemy
# Coleta de dados via API
resp = requests.get("https://api.empresa.com/vendas")
dados_api = pd.DataFrame(resp.json())
# Conexão com banco SQL
engine = sqlalchemy.create_engine("postgresql://user:senha@host:5432/db")
dados_sql = pd.read_sql("SELECT * FROM clientes", engine)
# Merge dos datasets
df = pd.merge(dados_api, dados_sql, on="cliente_id")
2. Limpeza e transformação
O sênior aplica boas práticas de ETL para preparar os dados.
# Tratamento de valores nulos
df.fillna({"valor_venda": 0}, inplace=True)
# Criação de novas features
df["ticket_medio"] = df["valor_venda"] / df["quantidade"]
3. Modelagem preditiva
Ele treina um modelo de machine learning para prever demanda.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
X = df[["ticket_medio", "idade_cliente", "quantidade"]]
y = df["valor_venda"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
modelo = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
modelo.fit(X_train, y_train)
print("Score:", modelo.score(X_test, y_test))
4. Visualização e storytelling
Ele cria gráficos para apresentar resultados em reuniões executivas.
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.barplot(x="idade_cliente", y="ticket_medio", data=df)
plt.title("Ticket médio por faixa etária")
plt.show()
