Sem programação não existe coleta de dados, nem bots inteligentes como crawlers ou scrapers, análise de dados ou mesmo estratégias de Business Intelligence. Acontece que, por haver uma série de linguagens diferentes, e muitas vezes com aplicações distintas, pode desafiador encontrar a linguagem de programação mais adequada para a tarefa que se deseja executar.
Quando o assunto é Data Science, ou Ciência de Dados, algumas linguagens de programação são mais adequadas do que outras.
Um levantamento realizado pelo KDnuggets, um portal dedicado a profissionais e pesquisadores de Big Data e Inteligência Artificial, com 1.800 profissionais em programação ao redor do mundo, apurou as linguagens mais utilizadas para lidar com Data Science e tecnologias correlatas, como Machine Learning e análise de dados.
Confira, neste artigo, uma seleção das linguagens de programação mais empregadas em Data Science e quais as principais aplicações de cada uma delas dentro deste contexto.
Linguagens de programação são as ferramentas que utilizamos para escrever instruções que serão seguidas por computadores. É com essas linguagens que somos capazes de “traduzir”, de certa forma, os zeros e uns que os computadores compreendem tão bem.
Uma linguagem de programação pode ser classificada como de baixo nível ou de alto nível. As de baixo nível são aquelas mais próximas da linguagem binária, ou seja, dos zeros e uns que os computadores entendem. As de alto nível, por outro lado, se aproximam mais de como os humanos se comunicam, fazendo uso de palavras em suas instruções.
Agora, saiba mais sobre algumas das linguagens de programação mais utilizadas em Data Science.
Python é, com folga, a linguagem de programação mais utilizada quando se fala em Data Science. O levantamento do KDnuggets aponta que a linguagem é a mais utilizada por 65.8% dos programadores que trabalham com Data Science.
Alguns dos fatores que explicam a popularidade da linguagem Python são a sua universalidade, o que permite que ela possua uma grande variedade de aplicações, e a sua intuitividade, característica que faz com que essa seja a linguagem preferida entre aqueles que estão começando a programar.
Outro ponto a favor da Python é que muitas das ferramentas necessárias para trabalhar com com essa linguagem estão em domínio público, o que diminui drasticamente a barreira de acesso.
Utilizada por 46.6% dos cientistas de dados segundo o levantamento do KDnuggets, a R, além de ser uma linguagem de programação, é também um ambiente de cálculos estatísticos. Ao utilizá-la é possível, por exemplo, trabalhar com gráficos, realizar modelagens matemáticas e processamento de dados.
O seu nome vem das primeiras letras dos nomes dos seus criadores, Ross Ihaka e Robert Gentleman. Por ser uma linguagem de código aberto, a R é compatível com diversos sistemas operacionais, sendo capaz de funcionar sem problemas de maneira multiplataforma.
Uma de suas principais vantagens é o foco em estatísticas. Existem funcionalidades dentro do ambiente R que permitem a fácil visualização de quaisquer dados coletados, permitindo comparar diferentes informações coletadas em períodos distintos, por exemplo.
A Structured Query Language, ou Linguagem de Consulta Estruturada em português, combina capacidades analíticas e transacionais, sendo, por isso, uma das linguagens mais utilizadas no trabalho com big data.
Características como alta velocidade, acesso direto a dados, simplicidade e flexibilidade da tecnologia fazem com que o domínio de SQL seja uma habilidade muito requisitada em empresas que buscam contratar especialistas em ciência de dados.
De maneira geral, a linguagem SQL é normalmente utilizada para realizar o gerenciamento de dados dentro de aplicativos ou programas, seja online ou offline. Usos mais específicos dependem das especificidades de cada projeto.
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