Aqueles que decidem trabalhar com Data Science acabam se deparando com um universo recheado de estatística e análise. No trabalho desses profissionais, algumas ferramentas são imprescindíveis, como as diferentes linguagens de programação para Ciência de Dados.
Essas tecnologias permitem a criação de programas, scripts e outros recursos para coletar, tratar, analisar e apresentar as informações obtidas dos dados. Em Data Science, é normal os dados chegarem de forma bruta e precisarem ser trabalhados de alguma maneira. Para fazer isso, as linguagens de programação conseguem atuar diretamente sobre eles, criando relações e ajudando a extrair as respostas necessárias.
Mas a pergunta que não quer calar é: quais são as melhores linguagens de programação para Ciência de Dados? E qual é a menos indicada para os que vão lidar com Data Science e outras atividades ligadas a esse setor? São essas as perguntas que vamos tentar responder agora.
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SOBRE DATA SCIENCE
Por que isso é importante?
Antes de mais nada, vamos entender por que definir uma boa linguagem de programação para dados é importante. Da mesma forma que qualquer profissão, os trabalhadores de Data Science dispõem de uma série de ferramentas para as suas atividades. Algumas são mais indicadas para uma tarefa específica, enquanto outras cumprem um propósito diferente.
Nesse sentido, é fácil entender que as linguagens de programação para ciência de dados desempenham o mesmo papel que uma ferramenta para um trabalhador. Portanto, elas podem ser usadas dentro do ciclo de dados para auxiliar o cientista no tratamento do repositório que ele tem à disposição.
Contudo, é importante destacar que nem todas as ferramentas servem para todos os propósitos. Algumas, inclusive, são incapazes de alcançar determinados resultados utilizando os métodos usados por outras linguagens de programação. E isso pode acontecer devido a uma limitação da tecnologia ou pelo simples fato de ela não ter sido desenvolvida para fazer aquilo que o cientista quer.
Assim, entender as funções, recursos e limitações das linguagens de programação é essencial para escolher a melhor opção para Data Science.
As linguagens de programação para Ciência de Dados
Agora que entendemos a importância dessa discussão, finalmente podemos encarar uma lista com as mais indicadas linguagens de programação para Ciência de Dados. A ideia é apresentar cada alternativa, bem como explicar o motivo pelo qual ela é indicada para essa área.
Também vamos destacar suas limitações – quando houver – e o que pode ser feito para contorná-las ao recorrer a outras linguagens de programação. Ficou interessado? Então confira logo abaixo essa lista.
- Python, a mais usada atualmente
Seria uma injustiça começar essa lista por outra linguagem que não seja Python. Essa tecnologia é a mais utilizada atualmente para Data Science, embora seja extremamente popular no campo de desenvolvimento web. Para a análise de dados, essa linguagem conta com um conjunto enorme de bibliotecas que facilita o trabalho para atividades complexas.
Um dos principais destaques dessa linguagem de programação é a facilidade de uso, motivo pela qual ela é muito elogiada. É por isso que estatísticos, matemáticos e outros profissionais que não estão diretamente ligados à tecnologia se aventuram a aprender Python e extrair o seu verdadeiro potencial.
Embora seja uma linguagem acadêmica, tem forte apelo comercial por ser utilizada diretamente nos negócios de diversas empresas. Por ser orientada a objetos, não possui as limitações das tecnologias mais básicas, o que também contribui para a sua popularidade. Python possui uma das maiores comunidades, o que auxilia no suporte e criação de novas soluções para diversos segmentos – inclusive Ciência de Dados.
- R, a mais robusta
Criada por matemáticos e estatísticos, a linguagem de programação R foi concebida para lidar com uma grande quantidade de dados. Ela pode ser considerada a segunda mais usada em Data Science, mas tem um apelo muito forte por ser robusta o suficiente para lidar com as aplicações e base de dados mais complexos.
O seu “poder de fogo” acaba implicando até mesmo nos requisitos técnicos da máquina que vai rodar a linguagem. Computadores básicos terão dificuldade de rodar o seu código, que não executa em máquinas 32 bits. Porém, a sua robustez acaba sendo a carta na manga dos cientistas que precisam de uma linguagem poderosa para trabalhar com bases de dados gigantescas.
Embora seja um pouco mais difícil de aprender quando comparada a Python, a linguagem R também conta com uma comunidade gigantesca. Ela foi a responsável por criar grande parte das milhares de bibliotecas catalogadas para resolver infinitos problemas dentro do universo de programação e Ciência de Dados.
- SQL, a mais essencial
É quase uma injustiça mencionar a linguagem SQL nesta lista considerando a sua importância. Poderíamos associar essa linguagem às quatro operações básicas da matemática para os cientistas de dados de tão essencial que ela é. Porém, é importante destacá-la exatamente pelo fato de que ela é basilar em Data Science.
Os seus pontos positivos são o acesso privilegiado aos dados, flexibilidade e simplicidade. Porém, a linguagem SQL carece de recursos que possam compreender totalmente o ciclo de coletar, tratar, analisar e apresentar os dados, sendo uma tecnologia que precisa de outras para cumprir algumas dessas funções.
- Scala, a de melhor desempenho
Embora exista uma clara discussão sobre a importância da velocidade na análise de dados, o fato é que Scala ganha destaque nesse ponto. Essa linguagem de programação muito similar a Java divide o pódio com R e Python entre as tecnologias mais utilizadas em Data Science.
Scala é conhecida por ser utilizada por grandes empresas de tecnologia, como Twitter e GitHub, além do framework Apache Spark. Porém, sua orientação a objetos e ampla biblioteca nativa a tornaram uma das mais utilizadas entre os cientistas de dados, especialmente para aqueles que buscam alto desempenho nas aplicações e escalabilidade.
Como guarda várias similaridades com Java, programadores experientes acabam tendo facilidade para desenvolver com Scala ao começarem a adentrar o terreno da Ciência de Dados. Porém, desenvolvedores iniciantes talvez se sintam mais à vontade utilizando Python ou alguma outra linguagem de programação mais amigável.
- Java, a mais tradicional
A linguagem de programação Java é uma das mais utilizadas no mundo, motivo pelo qual possui vantagens em relação às outras. Porém, poucos são os cientistas de dados que escolhem trabalhar com essa tecnologia, com exceção daqueles que precisam criar algoritmos de alta performance em aprendizado computacional.
Um dos diferenciais de Java é o fato de essa linguagem trabalhar muito bem com outras linguagens. É possível integrar facilmente essa tecnologia com Python e SQL, por exemplo, criando estruturas complexas para a coleta, tratamento, análise e apresentação dos dados. O foco em segurança de Java é outro aspecto positivo ao lidar com dados sensíveis.
- Matlab, a mais poderosa
Querida entre matemáticos e estatísticos, a Matlab é uma linguagem pouco conhecida, mas extremamente poderosa. Porém, dois pontos acabam pesando contra essa tecnologia: a dificuldade no aprendizado e o fato de ela não possuir um código open source, o que diminui a sua aceitação.
Em se tratando da criação de algoritmos para o tratamento de dados e a modelagem estatística, não há linguagem que rivalize com Matlab. Se o programador trabalha em uma empresa que tem a sua disposição o uso dessa tecnologia, certamente é uma boa oportunidade para aprender uma linguagem pouco acessível a outras pessoas.
- Julia, a mais promissora
Entre as linguagens de programação da lista, Julia – esse é o nome da tecnologia mesmo – é a mais nova e talvez a mais promissora. Ela nasceu em 2012 tendo como foco o processamento distribuído, o que contribui para o bom desempenho de suas aplicações.
Nos últimos anos, ela caiu na graça dos cientistas de dados que começaram a utilizar essa linguagem especialmente na computação científica, machine learning e álgebra linear de grande escala. Porém, uma das maiores desvantagens dessa tecnologia é a falta de suporte da comunidade e a baixa disponibilidade de bibliotecas.
Esses são aspectos naturais de uma tecnologia tão nova, mas que certamente tende a mudar com o tempo. Se levarmos em conta que Data Science está começando a ganhar popularidade nos últimos anos, as linguagens envolvidas com a área vão crescer na mesma proporção.
Afinal, qual é a melhor linguagem de programação para Data Science?
Como qualquer pergunta no estilo “qual é a melhor”, esta é igualmente difícil de responder. Porém, podemos evitar o tradicional “depende” e trazer uma resposta certeira para algumas situações específicas. Se você se encaixa em alguma delas, pode seguir essas recomendações sem medo, mas sempre considere as outras opções e a opinião de outras pessoas.
Se você está começando a aprender sobre Data Science e não conhece nada de programação, dê preferência para Python. Essa linguagem de programação tem uma curva de aprendizagem que prioriza o início. Contudo, ela não deixa de lado o potencial para o desenvolvimento de aplicações extremamente robustas com o uso das bibliotecas e extenso suporte da comunidade.
Caso você esteja iniciando seus estudos sobre Ciência de Dados, mas já está familiarizado com conceitos de lógica de programação, nossa recomendação é considerar a linguagem R. Ela é um pouco mais difícil de aprender quando comparada a Python, o que não será um problema para programadores experientes. Porém, o seu apelo comercial e foco em Data Science a tornam uma excelente opção.
Se você tem à disposição o uso da linguagem Matlab, ainda sim recomendamos iniciar os estudos com Python ou R para compreender melhor os conceitos da Ciência de Dados. A exceção a essa sugestão seria para os programadores muito experientes que dominam com maestria a lógica de programação e alguma outra linguagem.
Agora, se você já trabalha com Data Science e quer melhorar as suas aplicações, recomendamos aprender um pouco sobre Scala e Julia. Essas são linguagens menos exploradas e o conhecimento adicional pode ser o gatilho necessário para a criação de soluções ainda melhores dentro do seu escopo de atuação.
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Por onde começar?
O Instituto Infnet oferece diversos tipos de programas em Data Science, tanto online quanto presencial, para aprender a transformar dados em resultados para as empresas. Sem necessidade de conhecimento prévio em programação, você aprende no seu próprio ritmo, com projetos reais para construir seu portfólio.
Temos várias modalidades de ensino, para que possamos atender aos seus objetivos da melhor maneira possível. Confira só os nossos programas:
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- Pós-graduação Live (à distância) MBA em Data Science (Ciência de Dados);
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