Linguagens em crescimento no data science

Como qualquer outro assunto relacionado a tecnologia, a área de Data Science ganhou muita popularidade e exclusividade nos últimos anos. De fato, a área de Data Science, é capaz de converter dados em valores significativos, ajudando a um negócio ou na procura de resoluções para quaisquer problemas.

Em outros tempos, apenas grandes empresas de T.I se arriscavam a explorar o mundo da Ciência de Dados; atualmente, diversas organizações de vários setores estão envolvidas em atividades relacionadas ao setor. O motivo pelo qual pode ser variado: desenvolver a área, aumentar exponencialmente a competitividade ou simplesmente resolver uma determinada situação.

Para aqueles que desejam começar a pesquisar e ingressar sobre o assunto (Ciência de Dados), uma dúvida muito corriqueira que pode surgir é: Qual a linguagem de programação posso utilizar para trabalhar com Data Science?

Entre desenvolvedores, esse é um questionamento comum e que iremos neste artigo lhe responder e auxiliar mostrando as linguagens em crescimento no mercado.

Este artigo tem como referência na base de informações publicada pelo IBM BLUE profile, uma plataforma que ajuda programadores e outros profissionais de TI a definirem o rumo de suas carreiras. Se você leitor que deseja ingressar em uma determinada área da Tecnologia da informação, saiba que você pode visitar o IBM Profile Definer para conhecer mais sobre a ferramenta. Link Para acesso ao IBM Profile Definer (https://www.tecmundo.com.br/desenvolvendo-com-ibm-cloud/?utm_source=tecmundo&utm_medium=cta&utm_campaign=ibm-blue-profile).

SCALA

Scala se destaca no uso do Apache Spark, uma estrutura de processamento distribuída amplamente utilizada por engenheiros de dados. Além disso, é orientado a objetos, funcional e possui uma grande biblioteca nativa que pode estender sua funcionalidade.

Esta linguagem de programação tem muitas semelhanças com Java, o que a torna fácil de aprender e útil para quem deseja escrever mais trabalhando menos. O Scala também oferece outra vantagem importante: é compatível com JVM, que é uma máquina virtual Java amplamente usada. ScalaNLP (biblioteca de aprendizado de máquina), Epic (framework para análise preditiva), Saddle (biblioteca de processamento de dados) e Chalk (biblioteca para processamento de linguagem natural) são algumas de suas principais bibliotecas.

R

A linguagem R é muito apreciada por matemáticos e estatísticos e é uma das linguagens mais amplamente utilizadas na ciência de dados hoje. É um fato criado por estatísticos porque suporta cálculos e análises complexas e, portanto, atrai a equipe exata.

É usado para modelagem linear e não linear, análise de tempo, agrupamento e muitas outras funções. A característica dessa tecnologia é que ela requer um computador potente para funcionar corretamente, principalmente em termos de RAM. Por exemplo, sistemas que não são de 64 bits não podem executar esta linguagem.

Outro recurso muito atraente é sua curva de aprendizado muito acentuada, portanto, R não é uma boa escolha para pessoas que desejam agilidade inicial, porque é muito complicado começar. Apesar disso, grandes empresas como Microsoft e Oracle desenvolveram soluções de Data Science em R, o que ajuda a divulgar a linguagem.

Julia

Julia é caçula da lista que se especializou em ciência de dados e foi lançada oficialmente apenas em 2012. No entanto, em termos de desempenho, ela não ficou atrás de outras opções, que foram criadas especificamente para computação científica, processamento distribuído, aprendizado de máquina e álgebra linear.

Seu ponto positivo é o código aberto. No entanto, a escassez de bibliotecas (o que é natural considerando a idade de Julia) é uma das razões pelas quais muitas pessoas ainda não decidiram apostar nesta linguagem, embora alguns cientistas de dados defendam seu uso para diferentes aplicações, especialmente por causa de sua excelente atuação. Cluster (processamento distribuído).

Python

Sem o Python (atualmente a linguagem mais usada para ciência de dados no Brasil), a lista estaria incompleta. Além da popularidade, a tecnologia também possui um forte apelo acadêmico, é amplamente utilizada em cursos de matemática e estatística, tem um tipo dinâmico, funcional e é baseada na orientação a objetos.

Com uma sintaxe simples, conhecimento fácil de aprender e uma grande comunidade que ajuda a melhorar continuamente a linguagem, promovendo ainda mais a popularidade do Python. Outra vantagem é a facilidade de integração com outras linguagens. Essa é uma grande vantagem para cientistas de dados que precisam usar máquinas virtuais de diferentes sistemas operacionais (como Linux e Windows).

Por fim, não poderíamos deixar de mencionar a grande variedade de bibliotecas e pacotes exclusivos para ciência de dados. Scikit-learn (para machine learning), NumPy e Pandas (para análise de dados) são alguns dos mais populares.

Publicado por

Átila Gonçalves

Aquele Baiano arretado. Estudante de Sistemas de Informação, Graduado em Redes de Computadores. Atualmente me qualificando para ingressar no ramo da Ciência de Dados e Segurança da Informação. Gosto de filmes e séries e sou apaixonado por futebol.

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