Jornacitec Botucatu, XI JORNACITEC - Jornada Científica e Tecnológica

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A linguagem Python e sua aplicação em análise de dados para a produção de uma calculadora de investimentos
Ariadne Camille Bozoni Lessa, Thiago Santos Mota

Última alteração: 2022-10-05

Resumo


Python é uma das linguagens de programação mais procuradas e utilizadas no mercado atualmente, principalmente porque foi desenvolvida para ser simples, fácil de aprender e muito versátil, podendo ser utilizada para o desenvolvimento de diversas aplicações (HASHTAG, 2022). É possível aplicá-la em projetos WEB, aplicativos, programas, jogos, inteligência artificial, entre outros. Porém, o uso dessa linguagem nas empresas está visivelmente concentrado na análise e ciência de dados (COODESH, 2021). Parte do sucesso da linguagem Python, nessa área, se deve à facilidade de integração com códigos em outras linguagens, já muito utilizadas, como por exemplo a linguagem C e C++ (MCKINNEY, 2019). Segundo Matos (2019), “com Python, é possível encontrar uma grande variedade de bibliotecas de ciência de dados - como por exemplo: NumPy, SciPy, StatsModels, Scikit-learn, Pandas e Matplotlib, entre outras - que estão em crescimento exponencial”. O NumPy é uma poderosa biblioteca da linguagem de programação Python, que consiste em objetos chamados de arrays (matrizes), que são multidimensionais, sendo um facilitador para a execução de cálculos numéricos, os quais são amplamente utilizados em modelos de Machine Learning, processamento de imagem e computação gráfica e tarefas matemáticas (SANTIAGO JUNIOR, 2018). A Matplotlib é uma biblioteca utilizada para visualização de dados e plotagem gráfica, sendo uma extensão de matemática numérica do Python, da biblioteca NumPy, e da biblioteca SciPy (COUTINHO, 2021).  Pandas é uma biblioteca de código aberto para essa área em específico, dando ao Python a capacidade de trabalhar com dados do tipo planilha, permitindo carregar, manipular, alinhar e combinar dados rapidamente, entre outras funções (CHEN, 2018). Assim, o Pandas, é uma união de bibliotecas, permitindo o acesso a vários métodos do Matplotlib e NumPy com menos código, com objetos de armazenamento de dados que facilitam as tarefas analíticas e eliminam a necessidade de troca de ferramentas (COUTINHO, 2021). Este trabalho utilizará as bibliotecas Pandas, NumPy e Matplotlib, que estão entre as bibliotecas de Python mais utilizadas para análise de dados, tendo como objetivo o desenvolvimento de uma calculadora de investimentos em renda fixa, que possibilitará informar a quantia inicial de investimento, aportes mensais, taxa de juros e inflação anual e, com isso, permitir ao usuário simular o ganho mensal e final da aplicação financeira, descontado o imposto de renda em aplicações que são tributadas, e, através das ferramentas do Pandas, exportar a simulação realizada em arquivo do tipo csv. Ademais serão apresentados a importância dos aportes, do tempo de aplicação e, também, de se buscar aplicações com taxa de juros acima da inflação corrente, comparando através do cálculo nominal do valor ao fim da aplicação e seu valor real sendo esses valores apresentados de forma visual, por gráficos criados com a biblioteca Matplotlib. Portanto, o programa permitirá ao usuário simular cenários antes de realizar um investimento e visualizar o impacto da inflação em suas aplicações financeiras.


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