Conheça as principais linguagens de programação para Ciência de Dados
Com a relevância cada vez maior dos dados para o mercado atual e do futuro, aprender uma linguagem de programação para Data Science é algo visto como essencial tanto para quem já é da área quanto para quem deseja entrar para o mercado de tecnologia.
Publicado em 27 de setembro de 2022
Com a relevância cada vez maior dos dados para o mercado atual e do futuro, aprender uma linguagem de programação para Data Science é algo visto como essencial tanto para quem já é da área quanto para quem deseja entrar para o mercado de tecnologia.
Entenda mais sobre a área de Data Science e saiba quais linguagens de programação são as mais utilizadas para essa área!
Glossário
A importância da Ciências de Dados atualmente
A área de Ciência e Análise de Dados é atualmente uma das mais valorizadas pelas empresas, pois muitos negócios dependem dos dados para oferecer soluções aos seus clientes.
As áreas de análise de dados, Machine Learning (aprendizagem de máquina), Inteligência Artificial, Big Data e Internet das Coisas (IoT) são algumas das que dependem de dados 一 e são consideradas as áreas do futuro.
Além disso, o uso de dados para tomada de decisão das empresas (Data Driven) também vem sendo vista como uma estratégia de orientar investimentos e melhorar as ações dos negócios.
Isso porque, quando captados, organizados e analisados da maneira correta, os dados mostram muito mais do que as percepções pessoais e fornecem informações e análises mais aderentes e próximas da realidade.
Com isso, as empresas têm algo valioso na mão: não apenas conseguem ter um retrato de suas ações cada vez mais real, como também conseguem prever resultados futuros e analisar suas probabilidades.
Assim sendo, o mercado atual está cercado pelos dados e depende diretamente deles. E quem deseja entrar para a área de Ciência de Dados pode aproveitar toda essa importância para se destacar na carreira.
O primeiro passo para isso é conhecer opções de linguagem de programação para Data Science!
As linguagens mais recomendadas para Ciência de Dados
Um dos pontos positivos da área de Ciência de Dados é que existem uma variedade de linguagens de programação para Data Science, permitindo que o profissional consiga escolher em qual deseja se aprofundar.
Na hora de aprender sobre Data Science, é interessante ter pelo menos uma ideia básica sobre cada uma delas, mas dominar uma específica é muito bem visto pelo mercado de trabalho.
Conheça, a seguir, quais as opções de linguagem de programação para Data Science!
Python
Com certeza a mais conhecida dentro do mercado de Ciência de Dados. É também uma das linguagens mais populares do momento no mercado de tecnologia, pois pode ser utilizada para diversas outras finalidades.
A linguagem Python tem sintaxe simples e é conhecida como uma das mais fáceis de aprender. Também é muito bem vista pelas empresas, pois abre possibilidades que vão além da análise.
Isso porque pode ser utilizada não apenas para dados, mas também para desenvolvimento web e mobile, criação de protótipos, automação de scripts diversos, e muito mais.
Como linguagem de programação para Data Science, é capaz de capturar, organizar e manipular uma grande quantidade de dados, além de contar com inúmeras bibliotecas para quem quer utilizar os dados de uma maneira organizada.
Seus pacotes criados especificamente para Data Science contribuem muito para o trabalho com dados, desde a manipulação até a visualização.
Entre eles, podemos citar scikit-learn (machine learning), pandas (manipulação de dados) e Matplotlib (apresentação gráfica), todos muito utilizados dentro da área.
Também é a linguagem mais utilizada para machine learning (treinamento e manutenção) e inteligência artificial, dois tipos de tecnologia em plena ascensão.
Linguagem R
Um pouco menos popular que a anterior, a R é uma linguagem de programação para Data Science bastante completa e com muitos recursos, conhecida por ser a mais robusta para a área de dados. Por isso, muitos preferem utilizar R em vez de Python.
O seu maior diferencial, sem dúvidas, é o fato de ter sido pensada especialmente para o uso em cálculos e análises estatísticas (que tem tudo a ver com Data Science!) e para o trabalho com dados. Assim, foi pensada para que auxiliasse a manipulação, análise e visualização de dados.
Para atender a essas necessidades, a linguagem R inclui diferentes pacotes de cálculos estatísticos e matemáticos, que contribuem na construção da análise e da probabilidade, além de também ser utilizada para machine learning.
Assim, enquanto o Python pode ter um uso mais geral que vai além dos dados, o R é uma linguagem de programação para Data Science que é pensada especificamente para isso.
Decidir qual utilizar ou estudar vai depender do seu objetivo com um projeto: o Python é mais completo para algumas ações, enquanto o R é a melhor opção para outras.
Scala
A linguagem Scala, ou Scalabel Language, foi criada a partir do Java, com intuito de melhorar alguns tópicos da linguagem e torná-la mais ágil.
Um dos principais pontos é sua concisão, pois consegue construir uma lógica com menos linhas de código do que a linguagem Java, por exemplo.
É uma linguagem multiparadigma (orientação a objetos e funcional) e considerada moderna. Não foi criada especificamente para Data Science, porém é uma das melhores opções considerando agilidade de código.
Por isso, quem trabalha com Big Data e Spark pode usar a linguagem para fazer a mineração e análises. Isso porque consegue utilizar a mesma linguagem em todas as camadas, dando maior velocidade ao processamento.
Além de tudo isso, a Scala também apresenta uma grande variedade de bibliotecas voltadas à Ciência de Dados, como:
- Saddle (manipulação);
- MLib (Machine Learning);
- Axle (computação científica);
- Breeze (processamento numérico e álgebra linear);
- Factorie (modelagem probabilística);
- Algebird (álgebra abstrata), entre outros.
SAS
É, na verdade, um software de análise e os profissionais com conhecimento na ferramenta se destacam no mercado de trabalho. É feito para análises e técnicas estatísticas e, por isso, passou a ser utilizado para Ciência de Dados.
É visto como um “concorrente” da linguagem R, pois apresenta funções bem semelhantes. Porém, o SAS consegue ter uma especificidade maior, mas suas atualizações demoram mais a chegar.
Um dos grandes destaques do SAS é seu uso para Big Data, pois consegue compilar e interpretar terabytes de dados sem problemas de memória, o que torna o processo mais ágil e “seguro”.
Apesar de todo esse potencial, não é tão comum entre a comunidade de cientistas de dados ou empresas, sendo utilizado em projetos específicos. Por isso, é importante conhecer.
Java
É uma linguagem “clássica” da computação e com inúmeros potenciais em diversas frentes. Tem alta performance, por isso, é vista como uma linguagem de propósito geral, incluindo manipulação de dados.
Dentro do Data Science, a linguagem Java pode ser utilizada principalmente para criação de modelos de machine learning e para manipulação de dados em Big Data. Também é aplicado em produtos de Internet das Coisas (IoT).
Alguns dos frameworks de Java para Big Data são o Apache Sparke, o Hadoop e o Hive. As IDES utilizadas também são bastante completas, permitindo que o cientista de dados consiga fazer seus modelos com eficiência.
Matlab
Como o nome sugere, o Matlab é um espaço de desenvolvimento e linguagem de programação para uso de modelos matemáticos avançados.
Por isso, é utilizado para projetos que demandam uma grande quantidade de cálculos e com informações específicas.
Por isso, é utilizado para Big Data, principalmente. Apesar das inúmeras funcionalidades, uma desvantagem é o fato de ser uma linguagem um pouco mais lenta em seu processamento.
Considerando a quantidade de dados que analisa, pode aumentar bastante o tempo de desenvolvimento dentro de um projeto, então esse fator precisa ser levado em consideração.
Julia
A linguagem Julia é considerada específica para Data Science pois foi criada especialmente para atender a algumas necessidades da Ciência de Dados.
É bastante semelhante ao Python, porém aprimora algumas funções a fim de tornar as análises mais ágeis. É de alto nível e dinâmica, com um compilador sofisticado e muitas bibliotecas de funções matemáticas e estatísticas.
Por isso, consegue atender necessidades diferentes do Python, por exemplo. Pode ser utilizada para diferentes tipos de projetos, desde análise simples de dados até grandes modelos de Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial.
Linguagem C
Outra linguagem de programação considerada “clássica”, foi uma das pioneiras para a computação moderna como conhecemos hoje.
A linguagem C tem grande potencial para a área de Data Science pois apresenta funcionalidades que tornam a estrutura de dados menos complexa e mais facilmente de ser “organizada”.
Um ponto importante sobre essa linguagem é que não se compara com a simplicidade do Python na hora de elaborar um código. Isso porque conta com sintaxe bem mais complexa e depende de uma atenção com pacotes e outros detalhes.
O lado positivo é que, quem aprende ou trabalha com Ciência de Dados em C é considerado um profissional fora da curva e com capacidade de entender plenamente as outras linguagens.
Linguagem C++
É uma variação da linguagem C, com mais funcionalidades, tornando-se uma das linguagens mais versáteis que existem. Com ela, é possível desenvolver sistemas complexos, seja para Ciência de Dados ou não.
Apesar de nem sempre ser a escolha dos cientistas de dados, é comum que algumas aplicações para uso em Data Science sejam criadas com C++, atuando em conjunto com programas e modelos de outras linguagens.
Um ponto positivo dessa linguagem é que, para quem está aprendendo sobre computação agora ou mudando de carreira, é capaz de ajudar tanto na aprendizagem da lógica de programação quanto na utilização das aplicações na prática.
SQL
É uma das linguagens de base de todo o entendimento do Data Science. Apesar de ser possível trabalhar como cientista de dados sem ter conhecimento aprofundado em SQL, conhecer a linguagem é um grande diferencial.
Isso porque muitos conceitos que temos de dados e suas estruturas atualmente vieram da linguagem SQL, criada para manipulação de dados em bancos. É uma linguagem utilizada até hoje pelas empresas, então não perdeu sua importância.
É considerada uma linguagem simples e versátil, muito útil para programas de coleta e tratamento de dados, atuando com outras linguagens específicas de Data Science.
Além disso, é possível encontrar empresas que optam por ter programadores em SQL dentro das equipes de Data Science, servindo como base para muitos projetos.
Como aprender Data Science? Veja os cursos da Awari!
Dentro da área da tecnologia, a Ciência de Dados é uma das que mais cresce e que mais necessita de profissionais qualificados.
Por exigir um conhecimento bastante específico, quem trabalha com esse setor é bastante valorizado e consegue ter uma carreira ascendente em menos tempo, pois vai se tornando cada vez mais especializado no tema.
Mas como aprender, do início, a desenvolver programas e modelos de Data Science?
O melhor caminho, sem dúvidas, é fazer cursos que ensinem os conceitos básicos do Data Science e também todas as possibilidades que a área permite.
Depois, também é preciso aprender a linguagem que será utilizada (como vimos, existem diversas opções para isso) e, claro, treinar muito!
Aqui na Awari contamos com uma trilha de conhecimento focada em Data Science, para quem deseja entrar para a área de dados ou mudar de carreira e vir para o mercado de tecnologia que mais cresce em todo o mundo.
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