Nota: O seguinte artigo irá ajudá-lo com: 7 linguagens de programação para usar em ciência de dados
Com a constante evolução da ciência de dados, você precisa ser habilidoso em tecnologias de ponta na área. Neste artigo, veremos as principais linguagens de programação usadas na ciência de dados.
Os dados tornaram-se enormemente valiosos na última década.
Toda grande empresa tem dados valiosos que, com a ajuda de um bom cientista de dados, podem beneficiar a forma como fazem seus negócios. Em outros casos, identifique estratégias que podem não estar funcionando tão bem.
A indústria está se expandindo e a demanda por cientistas de dados está aumentando.
Se você deseja se tornar um cientista de dados, deve começar aprendendo as principais linguagens de programação da área.
Vejamos as linguagens mais usadas em Data Science e por que você deve usá-las.
Pitão
Atualmente, o Python é a linguagem de programação mais utilizada. Vários índices de linguagens de programação como PYPL e TIOBE confirmam isso.
Python é uma das linguagens mais poderosas e flexíveis que existem, e também é amplamente usada em ciência de dados. A principal razão é sua sintaxe fácil e elegante, juntamente com uma grande coleção de bibliotecas de terceiros.
Uma ferramenta que você encontrará em todos os lugares no campo da ciência de dados é o Jupyter.
Com os notebooks Jupyter, você pode ver rapidamente os resultados do código com o qual está trabalhando, plotar dados e criar documentação do seu código por meio de blocos de remarcação.
Esta não é uma ferramenta somente Python, mas a combinação mais comum é Python e Jupyter.
A comunidade do Python é sempre amigável com os recém-chegados. Você sempre terá fóruns e sites como o Stack Overflow para tirar suas dúvidas.
Se você deseja começar a aprender essa linguagem, temos a lista de recursos de aprendizado Python perfeita para seus propósitos.
R
R é uma linguagem de programação de código aberto introduzida pela primeira vez em 1993 usada para computação estatística, análise de dados e aprendizado de máquina.
De acordo com uma análise do Stack Overflow, a popularidade do R tem aumentado ao longo dos últimos dois anos.
Embora o R seja amplamente utilizado por pesquisadores, hoje em dia está sendo usado por grandes empresas de tecnologia como Google, Facebook e Twitter, para fins relacionados à análise de dados e estatísticas.
Poderíamos conversar por horas sobre a vantagem dessa linguagem.
R, assim como Python, é uma linguagem interpretada, então você pode executar seu código sem a necessidade de qualquer compilador. Ao mesmo tempo, R é multiplataforma, então você não precisa se preocupar com seu sistema operacional.
R é uma linguagem tão popular que você tem muitos editores e IDEs para escolher. Mas por muitos anos, o RStudio tem sido o IDE mais popular para desenvolvimento em R.
Você pode ir além do uso convencional de estatísticas. Com R, você tem acesso a um imenso repertório de bibliotecas que permitem construir aplicativos de qualquer tipo. Por exemplo, com o pacote Shiny, você pode desenvolver aplicativos web estéticos no conforto do seu R IDE.
Se você gosta de estatística ou pesquisa, usar R deve ser um acéfalo.
Júlia
Julia tira o melhor de linguagens como Python, Ruby, Lisp e R, combina com a velocidade de C e inclui notação matemática familiar, assim como Matlab.
Podemos nos referir a Julia como a tentativa ambiciosa de criar uma linguagem suficientemente boa para programação geral e surpreendente em disciplinas específicas da ciência da computação, como aprendizado de máquina, mineração de dados, computação distribuída e paralela.
Uma das principais vantagens de Julia é sua velocidade, sendo comparável a linguagens como C, Rust, Lua e Go. Isso ocorre porque é compilado Just-In-Time (JIT).
Nos últimos anos, Julia aumentou drasticamente sua base de usuários. Podemos ver isso no número de downloads acumulados a partir de 2022.
Julia é incrivelmente boa em ciência de dados porque:
- A linguagem é mais fácil de aprender para os matemáticos. Ele usa uma sintaxe semelhante às fórmulas matemáticas usadas por não programadores.
- Gerenciamento automático de memória com controle manual sobre o coletor de lixo.
- Otimizado para aprendizado de máquina e estatísticas prontas para uso.
- Digitação dinâmica, quase como se fosse uma linguagem de script.
- Várias bibliotecas Julia para interagir com seus dados (DataFrames.jl, JuliaGraphs, entre outros).
A comunidade de Julia é tão vigorosa que criaram uma música em homenagem a esse idioma.
Se você deseja uma linguagem com suporte para ciência de dados pronta para uso, a facilidade de uso do Python e a velocidade do C, Julia é sua linguagem de escolha.
Escala
Scala é uma linguagem de programação de alto nível introduzida pela primeira vez em 2004 que roda na JVM (Java Virtual Machine) ou com JavaScript em seu navegador.
Ele foi criado para melhorar alguns aspectos que os programadores Java consideravam tediosos e restritivos. Entre essas melhorias, encontramos a incorporação de programação funcional além do já familiar paradigma orientado a objetos. Também é uma vantagem que o Scala seja uma linguagem mais rápida em comparação com o Python ou mesmo o próprio Java.
Muitos cientistas de dados incorporaram Scala em seu conjunto de ferramentas porque é inestimável ao falar sobre a análise de grandes conjuntos de dados.
De acordo com a pesquisa Stack Overflow 2021, o Scala é o 7º idioma mais pago do mundo. Mas você tem que ter cuidado com essa estatística, pois os trabalhos Scala não são tão comuns na indústria.
Como o Scala é executado na JVM, você terá acesso a uma tonelada de bibliotecas existentes e alguns pacotes somente Scala usados em big data, matemática, bancos de dados e ciência da computação em geral.
Se você já é fluente em Java, Scala pode ser a linguagem certa para fazer a transição para a ciência de dados.
Aqui está o tour oficial para que você possa começar esta aventura imediatamente.
Java
Java tem sido uma das linguagens de programação mais usadas e amadas por décadas. É uma linguagem versátil que pode ser usada em quase todas as situações imagináveis.
A ciência de dados não é uma exceção. Embora o Java seja usado principalmente em aplicativos móveis e da Web, devido à sua forte base de usuários, ele está sendo usado junto com outras estruturas populares, como Hadoop ou Spark, para fazer análises de dados pesadas.
Concluindo, mais do que falar em Java como o mais adequado para ciência de dados, devemos perceber que devido ao número de desenvolvedores Java por aí e as empresas que já têm seus softwares escritos nele, é mais confortável fazer tudo na mesma linguagem .
Com isso dito, Java é utilizável na maioria dos campos da ciência de dados, como gerenciamento de banco de dados, aprendizado de máquina,
Se você conhece Java, é muito mais fácil aprender algumas bibliotecas do que aprender o uso de uma linguagem completamente diferente como R ou Julia.
MATLAB
MATLAB é uma linguagem de programação proprietária usada por milhões de engenheiros e cientistas para computação matemática e estatística.
Os cientistas de dados usam principalmente essa linguagem para análise de dados e aprendizado de máquina. A melhor parte é que você tem tudo em um espaço de trabalho.
É usado principalmente em acadêmicos, mas ainda é uma ótima opção para construir uma base profunda nos conceitos de ciência de dados.
A única desvantagem do MATLAB é que é um software pago, então você usaria esse idioma principalmente se estiver matriculado em uma universidade ou já o usar em seu trabalho.
Verifique a lista oficial de recursos do MathWorks para iniciar seu caminho de aprendizado hoje.
C++
Para terminar esta lista, temos C++. Embora seja usado principalmente para criar aplicativos e sistemas operacionais, não poderíamos ter visto o boom moderno da ciência de dados sem ele.
Os cientistas de dados preferem linguagens fáceis de usar e depurar como Python ou R porque não querem perder tempo corrigindo algum bug C/C++ estranho.
No entanto, o C++ tem um papel importante na ciência de dados porque muitas bibliotecas usadas em outras linguagens são escritas nele. Criar um modelo de aprendizado de máquina exige esforço computacional, portanto, usar uma linguagem eficiente como C++ faz sentido.
Se você deseja participar do setor de ciência de dados desenvolvendo bibliotecas para outras linguagens, C++ pode ser a escolha certa.
Conclusão
Neste post, exploramos as principais linguagens de programação usadas para ciência de dados. Este campo está crescendo explosivamente e hoje é o momento perfeito para iniciar sua carreira como cientista de dados.
Se você está apenas começando, eu recomendo que você comece com Python ou R. Uma vez que você tenha alguma experiência real na criação de projetos, você pode começar a expandir seu conjunto de ferramentas aprendendo outras linguagens como Julia ou Scala.
Não importa o que você escolher, lembre-se de que criar um portfólio é a maneira de conseguir um emprego bem remunerado em tecnologia, mas você precisa começar de alguma coisa. E esses recursos de aprendizado de ciência de dados?
Boa Codificação!
