Principais linguagens de programação de ciência de dados

Se você está considerando uma carreira em ciência de dados, primeiro deve dominar diferentes linguagens de programação de ciência de dados .

A ciência de dados é um campo de estudo que combina matemática, estatística, habilidades de programação e conhecimento de domínio para extrair insights significativos de grandes volumes de dados. Os cientistas de dados usam algoritmos de aprendizado de máquina para produzir sistemas de inteligência artificial (IA) capazes de executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana.

A ciência de dados abrange várias disciplinas e usa várias ferramentas, bibliotecas e linguagens de programação para extrair valor dos dados. Como a programação é uma das habilidades essenciais para um cientista de dados, vale a pena explorar as linguagens de programação de ciência de dados. No entanto, começar a codificar pode parecer assustador, especialmente se você não tiver experiência anterior.

Este artigo examinará algumas das melhores linguagens de programação para ciência de dados e destacará seus pontos fortes.

Melhor linguagem de programação para ciência de dados

Aqui estão as 10 melhores linguagens para ciência de dados para ajudá-lo a se destacar em sua carreira em ciência de dados.

1. Python

Python é uma linguagem de programação de código aberto, orientada a objetos e de propósito geral com aplicações em ciência de dados, desenvolvimento web, desenvolvimento de videogames e outros domínios. Classificado como o número 1 no PYPL e o número 2 no índice TIOBE , o Python possui uma sintaxe simples e fácil de aprender, estruturas de dados de alto nível integradas e tipagem e vinculação dinâmicas.

Além disso, o rico ecossistema de bibliotecas, pacotes poderosos e suporte robusto da comunidade do Python o torna ideal para operações de ciência de dados, desde o pré-processamento de dados e análise estatística até a visualização e implantação de modelos de IA e ML. Algumas bibliotecas Python amplamente usadas para ciência de dados e aprendizado de máquina incluem pandas, NumPy, sci-kit-learn, Matplotlib, Keras e TensorFlow.

2. R

R está emergindo como uma das principais linguagens de programação de ciência de dados, com a 7ª posição no índice PYPL . R é uma linguagem de programação fácil, projetada exclusivamente para ciência de dados. É uma linguagem e ambiente de domínio específico de código aberto para computação estatística e gráficos. R é altamente extensível e oferece técnicas estatísticas e gráficas expansivas, incluindo testes estatísticos clássicos, modelagem linear e não linear, classificação e análise de séries temporais, para citar alguns.

Uma das vantagens de usar R é que você pode facilmente criar gráficos de qualidade de publicação bem projetados com fórmulas matemáticas e símbolos. R compila e executa em sistemas UNIX, Windows e macOS.

3.Java

Classificada em 3º lugar no índice TIOBE e 2º no índice PYPL , Java é uma linguagem de programação orientada a objetos de propósito geral usada para mineração de dados, análise de dados, aprendizado de máquina, desenvolvimento de sistemas embarcados, etc. O ecossistema Java é conhecido por sua eficiência, desempenho e capacidade de criar aplicativos complexos desde o início. No entanto, nos últimos anos, a popular linguagem de programação deixou uma marca na ciência de dados.

Graças à Java Virtual Machine (JVM), o Java fornece uma estrutura eficiente e robusta para ferramentas populares de big data, como Spark, Hadoop e Scala. Os recursos de alto desempenho da linguagem são ideais para executar operações de dados que exigem requisitos de processamento complexos e armazenamento massivo.

4. JavaScript

JavaScript (JS) é uma linguagem versátil e multiparadigma classificada em 3º e 7º lugar nos índices PYPL e TIOBE , respectivamente. Embora o JS seja mais conhecido como uma linguagem de script para criar páginas da Web ricas e interativas, o JS também é usado em ambientes sem navegador, como Adobe Acrobat, Node.js e Apache CouchDB. Recentemente, o JS também ganhou popularidade no setor de ciência de dados.

A linguagem de programação leve e interpretada oferece suporte a bibliotecas populares de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, como Keras e TensorFlow, e ferramentas de visualização, como D3. A ampla popularidade do JS na comunidade de desenvolvedores da Web o torna um excelente meio para programadores front-end e back-end que procuram explorar diferentes aspectos da ciência de dados.

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5. C/C++

C é uma linguagem de programação procedural dependente de máquina, e seu parente próximo, C++, é uma linguagem de programação orientada a objetos. Embora ambas as linguagens tenham sintaxe e estruturas de código semelhantes, C++ é um superconjunto de C com recursos como tratamento de exceções e uma rica biblioteca. Além disso, C é uma das primeiras linguagens de programação, com a maioria das linguagens modernas usando C/C++ como base de código. C e C++ são benéficos para aplicativos de ciência de dados devido à sua capacidade de compilação rápida de dados. As naturezas de baixo nível de C e C++ facilitam a fácil personalização do aplicativo que, de outra forma, não seria possível. C/C++ é melhor para projetos com requisitos massivos de desempenho e escalabilidade.

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6. SQL

Structured Query Language (SQL) é uma linguagem específica de domínio para recuperar e gerenciar dados em um banco de dados relacional. Todos os sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDMS), como MS Access, MySQL, Sybase, Oracle, SQL Server e PostgreSQL, usam SQL como linguagem de banco de dados padrão. Embora esses bancos de dados relacionais tenham diferenças sutis, sua sintaxe básica de consulta é bastante semelhante, tornando o SQL uma opção versátil.

Portanto, a consulta ao banco de dados requer conhecimento sólido de SQL e, como o SQL fornece acesso a dados e estatísticas, é um recurso vital para cientistas de dados. Além disso, o SQL possui uma sintaxe simples e declarativa, tornando-o relativamente fácil de aprender em comparação com outras linguagens.

7. Escala

Scala é uma linguagem de programação de alto nível de uso geral com recursos de programação funcional e orientada a objetos. O Scala é executado na Java Virtual Machine, permitindo que os usuários empilhem Java e Scala livremente para uma integração perfeita. Além disso, seus tempos de execução de JavaScript e JVM ajudam a criar sistemas de alto desempenho com acesso a ecossistemas robustos de bibliotecas.

O Scala é ideal para lidar com conjuntos de dados de grande volume, tornando-o adequado para big data e aprendizado de máquina. Quando usado com o Spark, o Scala pode lidar com grandes quantidades de dados isolados. Além disso, o Scala é perfeito para construir estruturas de ciência de dados de alto desempenho como o Hadoop.

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8. Júlia

Lançada em 2011, Julia é uma das linguagens de ciência de dados mais jovens nesta lista e com popularidade crescente. Julia é uma linguagem de programação dinâmica e de alto nível com a facilidade do Python e a velocidade do C/C++. Ótimo para análise numérica e computação científica, algumas das primeiras aplicações de Julia foram em biologia, química e aprendizado de máquina. Embora Julia seja uma linguagem de programação de uso geral para desenvolvimento de jogos, desenvolvimento da Web e afins, ela é amplamente considerada a linguagem de próxima geração para ciência de dados e aprendizado de máquina. É uma linguagem de programação versátil que suporta computação paralela e distribuída com a capacidade de funcionar como uma linguagem de programação de baixo nível quando necessário.

9. MATLAB

Como Julia, MATLAB é uma linguagem de programação de alto nível de quarta geração para computação numérica. Inicialmente usado na academia e na pesquisa científica, o MATLAB fornece ferramentas robustas de operações matemáticas e estatísticas, ideais para aplicações de ciência de dados. O MATLAB permite que os usuários plotem funções e dados, realizem manipulações de matrizes, analisem dados, implementem algoritmos, criem modelos, etc. No entanto, uma das desvantagens significativas do MATLAB é que ele é proprietário. Portanto, se você deseja usar o MATLAB para fins pessoais, acadêmicos ou comerciais, deve adquirir uma licença.

10. Rápido

Uma criação da Apple Inc., Swift é uma linguagem de programação robusta e intuitiva para iOS, macOS, iPadOS, watchOS e tvOS. É rápido, seguro e interativo, com código otimizado e compilado para aproveitar ao máximo o hardware moderno. Swift é interoperável com Python e compatível com TensorFlow com uma sintaxe moderna e leve.

Swift não está mais limitado a sistemas iOS e funciona em plataformas Linux. Ele fornece várias bibliotecas para cálculos numéricos, processamento de sinal digital, funções matemáticas de matriz de alto desempenho, construção de modelos de aprendizado de máquina e muito mais.

Empacotando

Embora existam várias linguagens de ciência de dados , escolher a melhor para sua carreira em ciência de dados pode ser difícil. Considere os seguintes fatores antes de escolher a linguagem de programação com a qual deseja trabalhar:

• O objetivo que você está tentando realizar
• Como a ciência de dados pode ajudá-lo a executar a tarefa em mãos
• Sua experiência com programação
• Sua habilidade nas linguagens de programação que você já conhece

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