Construir pipelines robustos, garantir transformações confiáveis e entregar métricas precisas para os stakeholders é uma arte. É exatamente nesse cruzamento entre a engenharia e a análise de dados que o Engenheiro Analítico (Analytics Engineer) mostra seu valor.

Enquanto os Engenheiros de Dados constroem a infraestrutura e os Cientistas de Dados focam nos modelos preditivos, os Engenheiros Analíticos, vivem na “camada intermediária”. A missão? Transformar o caos dos dados brutos em conjuntos de dados limpos, confiáveis e prontos para uso. O dia a dia é uma mistura de modelagem de dados, testes de qualidade e a busca incessante pela consistência das métricas de negócio.

Para navegar nesse universo, ter as ferramentas certas faz toda a diferença.

Neste artigo, vamos explorar sete bibliotecas Python que não são apenas úteis, mas verdadeiras aliadas para simplificar e potencializar o trabalho de engenharia analítica. Ao final, deixaremos um desafio.

1. Polars – Para Quem Precisa de Velocidade

Sabe aquela sensação de rodar uma célula de um Jupyter Notebook em um dataset de milhões de linhas e ir buscar um café… ou talvez almoçar, enquanto aguarda? Otimizar operações lentas e lutar contra o consumo de memória são desafios constantes.

Polars chega como um super-herói da velocidade. Construído em Linguagem Rust, ele foi projetado do zero para performance. Com sua avaliação “preguiçosa” (lazy evaluation), ele otimiza toda a sua cadeia de comandos antes de executá-la. O resultado é um processamento absurdamente mais rápido e uso de memória muito menor.

Por que você vai adorar o Polars:

  • Consultas Inteligentes: Você escreve lógicas complexas e deixa que o Polars encontre a forma mais eficiente de executá-las.
  • Dados Maiores que a RAM: Você manipula datasets gigantescos com a API de streaming, sem se preocupar com a memória.
  • Migração Suave: A sintaxe é familiar para quem vem do Pandas, facilitando a transição.
  • Poder de Fogo Total: O polars utiliza todos os núcleos da sua CPU automaticamente, sem nenhuma configuração extra.

Site oficial: https://pola.rs

2. Great Expectations – Seu Guardião da Qualidade dos Dados

Dados ruins geram decisões ruins. Simples assim. Como Engenheiros Analíticos, estamos sempre na linha de frente, caçando valores nulos, identificando distribuições estranhas e garantindo que as regras de negócio sejam aplicadas de forma consistente.

Great Expectations muda o jogo: em vez de apagar incêndios, você começa a preveni-los. A ferramenta permite que você defina “expectativas” claras sobre seus dados (ex: “esta coluna jamais deve ser nula” ou “os valores aqui devem estar entre 0 e 100”). Essas regras são validadas automaticamente em seus pipelines, agindo como um verdadeiro controle de qualidade.

Por que você vai adorar o Great Expectations:

  • Testes Legíveis: Crie expectativas que qualquer pessoa do time consegue entender.
  • Documentação Automática: Gere documentação de qualidade de dados automaticamente a partir dos seus datasets.
  • Integração Fácil: Funciona perfeitamente com ferramentas como Airflow, dbt e Spark.
  • Flexibilidade: Crie regras de validação personalizadas para as necessidades específicas do seu negócio.

Site oficial: https://greatexpectations.io

3. dbt-core – Para Organizar a Casa das Transformações SQL

À medida que um Data Warehouse cresce, gerenciar transformações em SQL pode se tornar um verdadeiro pesadelo. Scripts frágeis, falta de versionamento, ausência de testes e dependências obscuras viram uma bomba-relógio.

O dbt (data build tool) traz sanidade para o mundo SQL. Ele permite que você construa pipelines de transformação usando SQL puro, mas com todas as boas práticas de engenharia de software: versionamento, testes, documentação e gerenciamento de dependências. É a peça que faltava para tornar seus fluxos de trabalho SQL escaláveis e sustentáveis.

Por que você vai adorar o dbt-core:

  • SQL com Superpoderes: Use a sintaxe que você já ama, potencializada com templates Jinja.
  • Ordem na Casa: O dbt descobre a ordem correta de execução dos modelos automaticamente.
  • Testes Integrados: Adicione validações de dados diretamente ao lado das suas transformações.
  • Documentação Viva: Gere um site com a documentação completa e a linhagem dos seus dados.

Site oficial: https://docs.getdbt.com/docs/core/installation-overview

4. Prefect – A Orquestração de Fluxos de Trabalho que Fala Python

Seus pipelines de dados não vivem isolados. Você precisa orquestrar extrações, transformações, cargas e validações, lidando com falhas, monitorando execuções e agendando tudo de forma confiável. Os velhos scripts cron simplesmente não dão conta do recado.

Prefect é uma abordagem moderna para orquestração. Em vez de forçá-lo a aprender uma nova linguagem ou sintaxe, ele permite que você defina seus fluxos de trabalho usando Python puro. Ao mesmo tempo, oferece recursos de nível enterprise, como retentativas automáticas, agendamento dinâmico e um monitoramento completo.

Por que você vai adorar o Prefect:

  • Python Nativo: Escreva sua lógica de orquestração com a sintaxe que você já conhece e domina.
  • Fluxos de Trabalho Dinâmicos: Crie pipelines que se adaptam com base em condições de tempo de execução.
  • Tolerância a Falhas: Lide com retentativas, timeouts e falhas de forma elegante e automática.
  • Desenvolva Localmente, Execute em Qualquer Lugar: O mesmo código funciona na sua máquina e em produção, sem surpresas.

Site oficial: https://www.prefect.io

5. Streamlit – Transforme Análises em Aplicações Interativas

Criar um painel interativo para um stakeholder geralmente exige aprender frameworks web complexos ou depender de ferramentas de BI caras e inflexíveis. Precisamos de uma forma rápida de transformar nossas análises em Python em algo que as pessoas possam usar.

Streamlit remove toda a complexidade desse processo. Com pouquíssimas linhas de código, você cria painéis interativos, ferramentas de exploração e aplicações analíticas que qualquer pessoa pode usar, sem precisar de conhecimento técnico. É a maneira mais rápida de sair de um script para um aplicativo web.

Por que você vai adorar o Streamlit:

  • Puro Python: Crie aplicações web sem escrever uma linha de HTML, CSS ou JavaScript.
  • Reatividade Mágica: A interface do usuário é atualizada automaticamente quando os dados ou o código mudam.
  • Componentes Prontos: Adicione gráficos interativos, filtros, sliders e botões com extrema facilidade.
  • Deploy Simplificado: Publique suas aplicações na nuvem com poucos cliques.

Site oficial: https://streamlit.io

6. PyJanitor – A Arte da Limpeza de Dados sem Esforço

Vamos ser sinceros: dados do mundo real são uma bagunça. Gastamos horas em tarefas repetitivas como padronizar nomes de colunas, remover duplicatas e corrigir formatos inconsistentes. É um trabalho essencial, mas que consome um tempo precioso.

PyJanitor estende o Pandas com um arsenal de funções de limpeza de dados focadas em cenários reais. Ele oferece uma API limpa e encadeável (chainable), que torna suas operações de limpeza muito mais legíveis e fáceis de manter.

Por que você vai adorar o PyJanitor:

  • Código Legível: Você pode encadear operações de limpeza de forma lógica e intuitiva.
  • Funções Prontas: Acesse um conjunto de funções pré-construídas para as tarefas de limpeza mais comuns.
  • Limpeza de Texto: Padronize e limpe dados de texto de forma eficiente.
  • Nomes de Colunas: Corrija automaticamente nomes de colunas problemáticos.

Site oficial: https://pyjanitor-devs.github.io/pyjanitor

7. SQLAlchemy – Seu Tradutor Universal de Bancos de Dados

Trabalhar com múltiplos bancos de dados, executar consultas complexas e gerenciar conexões de forma eficiente é o pão de cada dia. Escrever código de conexão do zero é repetitivo e propenso a erros, especialmente ao lidar com diferentes dialetos SQL.

SQLAlchemy é o canivete suíço para interagir com bancos de dados em Python. Ele abstrai as diferenças entre os bancos de dados, gerencia pools de conexões e transações, e oferece tanto um ORM de alto nível quanto ferramentas de construção de SQL de baixo nível. É a solução perfeita para interações de banco de dados confiáveis e sem dor de cabeça.

Por que você vai adorar o SQLAlchemy:

  • Conexão Universal: Conecte-se a dezenas de bancos de dados com uma sintaxe consistente.
  • Gerenciamento Automático: Deixe que ele cuide do pool de conexões e das transações para você.
  • Consultas Agnósticas: Escreva consultas que funcionam em diferentes plataformas de banco de dados sem alterações.
  • Flexibilidade Total: Execute SQL bruto quando precisar, com segurança e vinculação de parâmetros.

Site oficial: https://www.sqlalchemy.org

Conclusão

Essas sete bibliotecas são mais do que apenas ferramentas; são catalisadoras para um fluxo de trabalho de engenharia analítica mais eficiente, robusto e agradável. Cada uma delas ataca um ponto de dor específico que enfrentamos diariamente ao trabalhar com dados.

Lembre-se: A melhor ferramenta é aquela que você realmente usa. E aquela que resolve o problema do cliente.

O desafio está lançado: Escolha uma biblioteca desta lista, dedique uma semana para implementá-la em um projeto real e veja por si mesmo como o canivete suíço certo pode transformar seu trabalho. Se precisar de ajuda visite a Formação Analytics Engineer 4.0.

Equipe DSA

Referências:

7 Python Libraries Every Analytics Engineer Should Know

Trilha de Aprendizagem da Formação Analytics Engineer 4.0