Quer ser um cientista de dados? Aprenda Python!

2024年5月23日 Roberto Magalhães

Existem tantas linguagens de programação por aí que é difícil ficar surpreso quando as pessoas discutem sobre qual é a melhor. Isso é especialmente verdadeiro quando os desenvolvedores discutem qual é a melhor linguagem para trabalhar com as tendências mais recentes – como não há opção padrão, todos têm uma palavra a dizer sobre isso. A ciência de dados não é (…)

Python, R, Java, SQL e até Scala são linguagens de programação que os cientistas de dados usam diariamente. Todos eles são escolhas perfeitas para projetos de ciência de dados, pois têm seus pontos fortes e fracos ao lidar com grandes quantidades de dados. No entanto, se você pesquisasse uma ampla gama de cientistas de dados, descobriria que a maioria deles aponta o Python como a melhor linguagem para trabalhar no campo da ciência de dados. Por quê? Existem vários motivos para isso, alguns dos quais estão listados abaixo.

Mas primeiro, vamos revisar algumas noções básicas sobre ciência de dados.

Qual linguagem de programação usar na ciência de dados?

Vivemos agora na era dos dados, onde as empresas podem reunir grandes quantidades de informações sobre os seus clientes, mercados, concorrentes e até indústrias inteiras. Usando algoritmos avançados de ciência de dados, as empresas podem examinar esses dados e analisá-los para obter insights valiosos para suas estratégias, desde a compreensão das flutuações sazonais até a descoberta de lacunas de mercado para um novo produto.

Naturalmente, criar algoritmos para realizar essa tarefa complexa está longe de ser fácil. Primeiro, há o fato de que os dados brutos (isto é, os dados não processados coletados através de múltiplos canais) estão cheios de ruído e informações irrelevantes. E então, há a necessidade de definir ações a serem seguidas pelo algoritmo (definindo o escopo do algoritmo e suas etapas precisas para análise).

Fazer isso requer lidar com diferentes variáveis e ser capaz de estabelecer um conjunto de treinamento de dados com precisão suficiente para obter bons resultados. Assim, dado que todo o processo de criação da plataforma que analisa os dados é um desafio em si, fica claro que os engenheiros de software voltariam suas cabeças para uma linguagem de programação poderosa, mas fácil de usar. Em outras palavras, é por isso que você verá tantos Desenvolvedores Python no mundo da ciência de dados.

Agora, vamos revisar brevemente o que torna o Python um excelente aliado para empresas de desenvolvimento de software especializadas em ciência de dados.

Por que Python é o favorito para ciência de dados

Naturalmente, Python não é a única linguagem de programação que enfrenta os desafios inerentes à ciência de dados. No entanto, qualquer pessoa que se aventurasse na área pela primeira vez se beneficiaria muito em trabalhar com ela. A primeira e mais notória vantagem do Python para ciência de dados é sua capacidade de criar aplicações capazes de treinar modelos de aprendizado de máquina e limpar dados. Ambas as tarefas são provavelmente os aspectos mais desafiadores da ciência de dados, e o Python permite que os desenvolvedores façam isso facilmente.

Além do mais, a natureza de código aberto do Python garantiu uma comunidade próspera em torno dele, repleta de soluções pré-existentes para resolver muitos problemas relacionados à ciência de dados. Usar Python permite que você use ferramentas e estruturas criadas por outros desenvolvedores Python, incluindo algumas para incorporar código estatístico e integrar dados com aplicativos baseados na web. Tudo isso torna muito mais fácil desenvolver soluções baseadas em Python para ciência de dados.

Entre essas soluções pré-desenvolvidas, já existem muitas bibliotecas de ciência de dados disponíveis na comunidade Python. Bibliotecas como StatsModels e Scipy são algumas das favoritas entre os desenvolvedores dedicados à ciência de dados. Felizmente, a comunidade Python trabalha diariamente em novas bibliotecas, fornecendo funcionalidades pré-fabricadas adicionais para aspirantes a cientistas de dados.

Os benefícios relacionados à comunidade implicam que, sempre que você encontrar um problema no desenvolvimento de ciência de dados com Python, poderá recorrer aos recursos online para obter ajuda. Existem muitos fóruns, sites especializados e subreddits onde você pode pedir ajuda a desenvolvedores Python experientes com problemas específicos. Como a comunidade Python é grande, é provável que você encontre as respostas que procura.

Isso não é tudo. Python é altamente considerado uma das linguagens mais fáceis de aprender. Portanto, não importa se você é um iniciante no mundo do desenvolvimento de software – você ainda pode aprender Python e aproveitar suas bibliotecas para se familiarizar rapidamente com a comunidade de ciência de dados. A linguagem é uma alternativa muito mais acessível a outras linguagens usadas em ciência de dados, especialmente R e MATLAB.

Por fim, vale ressaltar que Python oferece escalabilidade notória para todos os tipos de projetos. Isso não é motivo de zombaria, já que os projetos e plataformas de ciência de dados muitas vezes precisam lidar com grandes quantidades de dados e usuários simultaneamente. Python oferece desempenho superior e resposta rápida a tarefas simultâneas, o que o torna perfeito para o desenvolvimento de algoritmos para ciência de dados (que, por definição, precisam ser poderosos o suficiente para analisar conjuntos massivos de dados em pouco tempo).

Ciência de dados e muito mais

Se você é um aspirante a cientista de dados, precisa aprender Python. Dados os benefícios inerentes a tais projetos, sua suave curva de aprendizado e a quantidade de ferramentas e bibliotecas pré-desenvolvidas para ajudá-lo em qualquer projeto, os cientistas de dados transformaram o Python em sua linguagem de programação preferida.

Mas isso não é tudo. Há uma vantagem adicional em Python que qualquer desenvolvedor de software pode aproveitar. Como o Python é multifuncional, ele é amplamente utilizado para mais do que apenas ciência de dados. Assim, aprendê-lo hoje não abrirá portas apenas para o campo da ciência de dados, mas também para outras oportunidades interessantes, desde o desenvolvimento web até a programação de jogos.

Não procure mais, então. Se você está iniciando sua carreira em ciência de dados, não precisa ir além do Python para encontrar a linguagem de programação perfeita para lidar com todos os projetos que você possa imaginar.

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