As 10 principais linguagens de programação para aprender para ciência de dados

A ciência de dados é um dos campos mais quentes no domínio da tecnologia hoje. Embora seja um campo emergente, a ciência de dados deu origem a vários perfis de trabalho exclusivos com descrições de trabalho interessantes. O que é ainda mais empolgante é que aspirantes de várias disciplinas – estatística, programação, ciência comportamental, ciência da computação, etc. – podem aprimorar suas habilidades para entrar no domínio da ciência de dados. No entanto, para iniciantes, a jornada inicial pode ser um pouco assustadora se você não souber por onde começar.

No upGrad, orientamos alunos de diferentes formações educacionais e profissionais em todo o mundo e os ajudamos a entrar no mundo da ciência de dados. Portanto, confie em nós quando dizemos que é sempre melhor começar sua jornada de ciência de dados aprendendo sobre as ferramentas do comércio. Ao procurar dominar a ciência de dados, recomendamos que você comece com linguagens de programação.

Agora surge a questão importante – qual linguagem de programação escolher?

Vamos descobrir!

Melhores linguagens de programação para Data Science

O papel da programação em Data Science geralmente vem quando você precisa fazer algum processamento de números ou criar modelos estatísticos ou matemáticos. No entanto, nem todas as linguagens de programação são tratadas da mesma forma – algumas linguagens são frequentemente preferidas em relação a outras quando se trata de resolver os desafios da Ciência de Dados.

Tendo isso em mente, aqui está uma lista de 10 linguagens de programação. Leia-o até o final e você terá alguma clareza em termos de qual linguagem de programação seria mais adequada aos seus objetivos de ciência de dados.

1. Python

Python é uma das linguagens de programação mais populares nos círculos de Data Science. Isso ocorre porque o Python pode atender a uma ampla variedade de casos de uso de ciência de dados. É a linguagem de programação para tarefas relacionadas à análise de dados, aprendizado de máquina, inteligência artificial e muitos outros campos sob o guarda-chuva da ciência de dados.

O Python vem com bibliotecas poderosas e especializadas para tarefas específicas, facilitando o trabalho. Usando essas bibliotecas, você pode realizar tarefas importantes como mineração de dados, coleta, análise, visualização, modelagem, etc.

Outra grande coisa sobre Python é a forte comunidade de desenvolvedores que irá guiá-lo através de quaisquer possíveis situações e tarefas desafiadoras. Você nunca ficará sem uma resposta quando se trata de programação Python – alguém da comunidade sempre estará lá para ajudar a resolver seus problemas.

Usado principalmente para: Embora o Python tenha bibliotecas especializadas para diferentes tarefas, seu principal caso de uso é a automação. Você pode usar o Python para automatizar várias tarefas e economizar muito tempo.

O bom e o ruim: A comunidade ativa de desenvolvedores é uma das maiores razões pelas quais aspirantes a programadores e profissionais experientes amam o Python e o seguem. Além disso, você obtém muitas ferramentas de código aberto relacionadas à visualização, aprendizado de máquina e muito mais para ajudá-lo em diferentes tarefas de ciência de dados. Não há muitos contras nessa linguagem, exceto que ela é relativamente mais lenta do que muitas outras linguagens presentes nesta lista – especialmente em termos de tempo computacional.

2. R

Em termos de popularidade, o R perde apenas para o Python por trabalhar com desafios de ciência de dados. Esta é uma linguagem fácil de aprender que promove o ambiente computacional perfeito para estatística e programação gráfica.

Coisas como modelagem matemática, análise estatística e visualização são fáceis com a linguagem de programação R. Tudo isso tornou a linguagem uma prioridade para cientistas de dados em todo o mundo. Além disso, o R pode lidar perfeitamente com conjuntos de dados grandes e complexos, tornando-o uma linguagem adequada para lidar com os problemas decorrentes dos montes de dados cada vez maiores. Uma comunidade ativa de desenvolvedores apoia o R, e você aprenderá muito com seus colegas assim que embarcar na jornada do R!

Usado principalmente para: R é de longe a linguagem mais famosa para modelagem estatística e matemática.

O bom e o ruim: R é uma linguagem de programação de código aberto que vem com um sistema de suporte sólido, diversos pacotes, visualização de dados de qualidade, bem como operações de aprendizado de máquina. No entanto, em termos de contras, o fator segurança é uma preocupação com a linguagem de programação R.

3. Java

Java é uma linguagem de programação que dispensa apresentações. Ele tem sido usado pelas principais empresas para desenvolvimento de software e, hoje, encontra uso no mundo da ciência de dados. Java ajuda com análise, mineração, visualização e aprendizado de máquina.

Java traz consigo o poder de construir aplicações web e desktop complexas desde o início. É um mito comum que Java é uma linguagem para iniciantes. Verdade seja dita, Java é adequado para todas as fases da sua carreira. No campo da Ciência de Dados, pode ser usado para aprendizado profundo, aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, análise de dados e mineração de dados.

Usado principalmente para: Java tem sido usado principalmente para criar aplicativos corporativos de ponta a ponta para celulares e desktops.

O bom e o ruim: Java é muito mais rápido que seus concorrentes por causa de suas habilidades de coletor de lixo. Assim, é uma escolha ideal para a construção de software escalável de alta qualidade. A linguagem é extremamente portátil e oferece a abordagem de escrever uma vez, executar em qualquer lugar (WORA). No lado negativo, Java é uma linguagem muito estruturada e disciplinada. Não é tão flexível quanto Python ou Scala. Portanto, pegar o jeito da sintaxe e do básico é bastante desafiador.

4. C/C++

C++ e C são linguagens muito importantes em termos de compreensão dos fundamentos da programação e da ciência da computação. No contexto da ciência de dados, também, essas linguagens são extremamente úteis. Isso ocorre porque a maioria das novas linguagens, estruturas e ferramentas usam C ou C++ como base de código.

C e C++ são preferidos para ciência de dados devido às suas rápidas habilidades de compilação de dados. Nesse sentido, eles oferecem muito mais comando aos desenvolvedores. Sendo linguagens de baixo nível, elas permitem que os desenvolvedores ajustem diferentes aspectos de sua programação de acordo com suas necessidades.

Usado principalmente para: C e C++ são usados ​​para projetos de alto funcionamento com requisitos de escalabilidade.

O bom e o ruim: essas duas linguagens são realmente rápidas e são as únicas linguagens que podem compilar GBs de dados em menos de um segundo. No lado negativo, eles vêm com uma curva de aprendizado íngreme. No entanto, se você conseguir controlar C ou C++, verá que todas as outras linguagens são relativamente fáceis e levará menos tempo para dominá-las!

5. SQL

Abreviação de Structured Query Language, SQL é uma função vital se você estiver lidando com bancos de dados estruturados. O SQL oferece acesso a várias estatísticas e dados, o que é excelente para projetos de ciência de dados.

Os bancos de dados são cruciais para a ciência de dados, assim como o SQL para consultar o banco de dados para adicionar, remover ou manipular itens. SQL é geralmente usado para bancos de dados relacionais. Ele é suportado por um grande grupo de desenvolvedores trabalhando nele.

Usado principalmente para: SQL é a linguagem principal para trabalhar com bancos de dados estruturados e relacionais e consultá-los.

O bom e o ruim: SQL, sendo não-procedural, não requer construções de programação tradicionais. Tem uma sintaxe própria, tornando-o muito mais fácil de aprender do que a maioria das outras linguagens de programação. Você não precisa ser um programador para dominar SQL. Quanto aos contras, o SQL apresenta uma interface complexa que pode parecer assustadora para iniciantes inicialmente.

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6. MATLAB

O MATLAB tem sido uma das ferramentas preferidas quando se trata de computação estatística ou matemática. Você pode usar o MATLAB para criar interfaces de usuário e implementar seus algoritmos. Seus gráficos embutidos são variados o suficiente e extremamente úteis para projetar interfaces de usuário. Você pode usar os gráficos integrados para criar visualizações e gráficos de dados.

Essa linguagem é particularmente útil para ciência de dados porque é fundamental para resolver problemas de Deep Learning.

Usado principalmente para: MATLAB encontra seu caminho mais comumente em álgebra linear, análise numérica e modelagem estatística, para citar alguns.

O bom e o ruim: MATLAB oferece total independência de plataforma com uma enorme biblioteca de funções embutidas para trabalhar em muitos problemas de modelagem matemática. Você pode criar interfaces de usuário, visualizações e gráficos perfeitos para ajudar a explicar seus dados. No entanto, sendo uma linguagem interpretada, tenderá a ser mais lenta do que muitas outras linguagens (compiladas) na lista. Além disso, não é uma linguagem de programação livre.

7. Escala

Esta é uma linguagem de programação de uso geral muito poderosa que possui bibliotecas específicas para ciência de dados. Como é fácil de aprender, o Scala é a escolha ideal de muitos aspirantes a ciência de dados que acabaram de iniciar sua jornada.

Scala é conveniente para trabalhar com grandes conjuntos de dados. Ele funciona compilando seu código em bytecode e depois o executa em uma VM (Máquina Virtual). Por causa desse processo de compilação, Scala permite interoperabilidade perfeita com Java – abrindo infinitas possibilidades para profissionais de ciência de dados.

Você pode usar o Scala com o Spark e lidar com dados em silos sem problemas. Além disso, devido ao suporte de simultaneidade, o Scala é a ferramenta principal para criar aplicativos e estruturas de ciência de dados de alto desempenho semelhantes ao Hadoop. Scala vem com mais de 175k bibliotecas oferecendo infinitas funcionalidades. Você pode executá-lo em qualquer um de seus IDEs preferidos, como VS Code, Sublime Text, Atom, IntelliJ ou até mesmo em seu navegador.

Usado principalmente para: Scala encontra seu uso para projetos que envolvem conjuntos de dados em grande escala e para a construção de estruturas de alta funcionalidade.

O bom e o ruim: Scala é definitivamente uma linguagem fácil de aprender – especialmente se você já teve alguma experiência anterior com programação. É funcional, escalável e ajuda a resolver muitos problemas de Data Science. O contra é que o Scala é suportado por um número limitado de desenvolvedores. Embora você possa encontrar desenvolvedores Java em abundância, encontrar desenvolvedores Scala para ajudá-lo pode ser difícil.

8. JavaScript

Embora o JavaScript seja mais comumente usado para desenvolvimento web full-stack, ele também encontra aplicação na ciência de dados. Se você estiver familiarizado com JavaScript, poderá utilizar a linguagem para criar visualizações perspicazes de seus dados – o que é uma excelente maneira de apresentar seus dados na forma de uma história.

JavaScript é mais fácil de aprender do que muitas outras linguagens na lista, mas você deve lembrar que JS é mais uma ajuda do que uma linguagem primária para ciência de dados. Ele pode servir como uma ferramenta de ciência de dados louvável porque é versátil e eficaz. Portanto, embora você possa continuar dominando o JavaScript, tente ter pelo menos mais uma linguagem de programação em seu arsenal – uma que você possa usar principalmente para operações de ciência de dados.

Usado principalmente para: Em Data Science, o JavaScript é usado para visualizações de dados. Caso contrário, ele encontra uso no desenvolvimento de aplicativos da web.

O bom e o ruim: o JavaScript ajuda você a criar visualizações extremamente perspicazes que transmitem insights de dados – esse é um componente extremamente importante do processo de análise de dados. No entanto, o idioma não tem tantos pacotes específicos de ciência de dados quanto outros idiomas na lista.

Para concluir

Aprender uma linguagem de programação é como aprender a cozinhar. Há tanta coisa para fazer, tantos pratos para aprender e tantos sabores para adicionar. Então, apenas ler a receita não será bom. Você precisa ir em frente e fazer aquele primeiro prato – não importa quão bom ou ruim ele seja. Da mesma forma, não importa qual linguagem de programação você decida seguir, a ideia deve ser continuar praticando os conceitos que você aprende. Continue trabalhando em um pequeno projeto enquanto aprende o idioma. Isso ajudará você a ver os resultados em tempo real.

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