Python é a principal linguagem na ciência de dados?

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Falamos recentemente aqui no blog sobre ciência de dados, sua importância na transformação digital e como os profissionais que atuam nesta área ganham cada vez mais relevância no mercado. E um dos conhecimentos apontados como necessários para analisar dados são certas linguagens de programação.

A linguagem Python tem sido uma das principais escolhas para desenvolver aplicações de ciências de dados. Uma pesquisa divulgada pela JetBrains, criadora da plataforma PyCharm IDE for Python, mostrou as preferências e percepções de mais de 20 mil desenvolvedores de Python em todo o mundo, inclusive no Brasil. Segundo os resultados, o uso geral do Python está crescendo, com a análise de dado como principal uso.

Você sabe por quê?

O que é e como funciona a linguagem Python?

A linguagem Python foi concebida no final de 1980 e sua implementação foi iniciada em Dezembro de 1989 na Holanda. Além da sua intensidade computacional, a linguagem não é complexa e pode ser utilizada entre equipes diferentes em qualquer empresa. Essa simplicidade de codificação a torna uma linguagem fácil de ser aprendida.

Os pilares da criação foram produtividade e legibilidade. Então ela visa produzir código bom, fácil e rápido de manter. Utiliza poucos caracteres especiais, o que a torna simples de entender. E conta com identificação para marcação dos blocos, o que facilita sua leitura e manutenção de código, entre outras características.

Python tem também uma biblioteca padrão muito grande, que contém classes, métodos e funções para praticamente qualquer tarefa, desde acesso a bancos de dados a interfaces gráficas com o usuário.

E este é outro fator importante para os cientistas de dados. Eles precisam comunicar com clareza os resultados e aplicações com origem nas suas análises, então dispor de facilidade para criação de interfaces de visualização é um ponto bem positivo.

Essa linguagem também é livre e multiplataforma, então os programas escritos em uma plataforma serão executados na maioria das plataformas existentes sem necessidade de adaptação.

Python versão 2 ou 3? Hoje você pode optar pela versão 2 ou 3 da Python, lembrando que elas não são  compatíveis. Então para decidir qual aprender e usar, é importante ter em mente que: Python 2 foi utilizada por muito tempo. Python 3 trouxe mudanças que geraram incompatibilidade com a versão anterior, por isso as das versões ainda são mantidas. Python 2 receberá atualizações de segurança até 2020, depois seu suporte será descontinuado. Python 3 evolui constantemente e recebe novas funcionalidades. E então analisar sua realidade: se estiver iniciando, o mais indicado seria começar com a mais recente. No entanto, se você já sabe que precisa incorporar algum legado em Python 2, talvez seja melhor começar por ela. A pesquisa da JetBrains mostra que, quanto às versões adotadas, 84% dos entrevistados já usam Python 3.

Por que os cientistas de dados preferem Python?

No post que falamos do cientista de dados, citado lá no início, você pode ver que as habilidades para exercer esse papel são bastante variadas. Ele precisa conhecer, entre outras coisas, matemática e estatística, Inteligência Artificial (IA), Machine Learning, plataformas para o processamento de Big Data, algoritmos e linguagens de programação.

Para conseguir todo esse conhecimento, quanto mais fácil o caminho e a ferramenta, melhor. Neste sentido, além de ser fácil de aprender, a linguagem Python ganha destaque por oferecer facilidades como:

Grande comunidade

Por ser a preferida, existe uma grande – e em constante crescimento – comunidade que discute e compartilha lições com Python. Encontrar uma solução para um problema e respostas para suas perguntas fica bem mais fácil assim. Veja esses exemplos: Python no Github e no DMOZ.

Muitas bibliotecas disponíveis

De novo, pelo grande uso, é possível encontrar uma grande variedade de bibliotecas. Com um vasto conjunto de pacotes para ampliar as possibilidades da Ciência de Dados e Machine Learning, como NumPy, SciPy, StatsModels, Pandas, entre outros. E essas bibliotecas não param de crescer.

Compatibilidade com o Hadoop

Hoje, o Hadoop é a plataforma de Big Data de código aberto mais popular e a compatibilidade é uma outra boa razão para optar por Python. Com o pacote PyDoop é possível escrever programas e aplicativos para ler, gravar e obter informações sobre arquivos, diretórios e propriedades do sistema global.

Fácil depuração

Por ser mais simples, e permitir que com poucas linhas de código uma tarefa seja executada, depurar um código para encontrar um erro ou evoluí-lo é muito mais fácil. Isso aumenta a produtividade na criação e na manutenção dos códigos.

Então, tem algum colaborador na sua empresa que precisa se capacitar em ciência de dados? Compartilhe esse post com ele. E visite o blog da Cedro, lá você vai encontrar mais informações úteis sobre transformação digital para sua empresa.