A informação é o novo petróleo de nossa época e demonstrar que saber lidar com essa quantidade abundante de informação e extrair conclusões delas é a nova habilidade desejada por todos no mercado de TI. Todos querem ser ou ter o famoso cientista de dados. 

Umas das habilidades de um cientista de dados é o dominio da matemática associada. Outra habilidade é a capacidade de criar sistemas que apliquem a matemática aos grandes conjuntos de dados para com isso extrair informações validas. É aí que entra o Python. 

Python hoje é a grande linguagem por trás de quase todos os sistemas de grandes volumes de dados, como por exemplo: Pyspark,  jupyter, pandas, numpy, scikitlearn, etc.

Nessa palestra vou apresentar a minha visão da ciencia de dados,  os caminhos a percorrer e como python se encaixa nisso tudo, tornando-se a peça chave para o sucesso.

Python é uma das linguagens de programação com maior crescimento da atualiadade. A busca por material, dos mais variados níveis, tem-se tornado cada vez mais fácil.

Porém em muitos dos tutoriais acabamos não vendo muito sobre as poderosas "baterias internas" do Python, desperdiçando assim muito do seu potencial em deixar ainda mais simples o nosso trabalho.

Nesta palestra, pretendo mostrar um pouco sobre o poder contido em 3 libs: collections, itertools e functools.