Por que Python é a linguagem número 1 para Ciências de Dados

Nós vivemos na era das tecnologias digitais, dispositivos inteligentes e soluções móveis. Neste contexto, dados são uma parte essencial de qualquer negócio e é preciso saber recolher, processar e analisar seus fluxos de maneira rápida, precisa e eficiente. Por essa razão, o mercado de ciências e análise de dados é um dos que mais cresce na indústria de tecnologia, com uma grande oferta de vagas e salários iniciais de quase 5 mil reais. Apesar das excelentes possibilidades de carreira, no Brasil ainda faltam profissionais na área.

Você sabia que dominar Python pode te ajudar a entrar neste mercado promissor?

Isso porque Python é o líder absoluto quando se trata de linguagem para análise e ciências de dados. Ele é utilizado pela grande maioria dos bancos e instituições financeiras, empresas de previsão do tempo, corretores de seguros, centros de pesquisa, isso sem falar da área de petróleo e gás.

São dois os principais fatores que explicam essa fama:

Apesar de poderoso, o Python é uma linguagem extremamente simples e legível, sua sintaxe prima pela praticidade e muitas vezes os códigos parecem terem sido escritos em inglês.

Com isto, você pode fazer processos complexos de computação e cálculos matemáticos usando poucas linhas de código.

A segunda grande vantagem é a existência de uma boa variedade de bibliotecas para juntar, limpar, transformar, modelar e visualizar dados.

Além disso, há boas opções para reconhecimento de áudio e imagem.

Mas as vantagens não param por aí. Ficou curioso?

Então vem conosco que vamos te contar todas as razões que fazem com que Python seja a linguagem preferida dos cientistas e analistas de dados.

O que faz um cientista de dados?

Antes de entender por que Python casa perfeitamente com análise e ciências de dados, precisamos saber o que fazem exatamente os profissionais destas áreas. Em texto anterior, nós já conversamos sobre o que são e a importância dos bancos de dados, certo?

Também aprendemos que os bancos de dados atuais têm um tamanho inimaginável até algum tempo atrás e que boa parte deles são organizados de maneira não estruturada e semiestruturada.

Um cientista de dados precisa estudar todo esse volume de dados a fundo a fim de processá-lo, analisá-lo e transformá-lo em informações que podem ser utilizadas para um fim específico. Além disso, eles também identificam e interpretam padrões para encontrar tendências e realizar previsões. Para isso, os cientistas de dados trabalham diariamente com soluções complexas e algoritmos analíticos cada vez mais avançados.

Razões que fazem do Python a linguagem ideal para ciências de dados

Para lidar com esse volume massivo de dados, é preciso uma linguagem que consiga realizar tarefas repetitivas de maneira rápida e eficiente, mas que seja ao mesmo tempo simples de usar.

Python é esta linguagem! Veja abaixo por que:

Fácil de Aprender

Não importa se para desenvolvimento web, mobile ou desktop, se para machine learning ou processos de automação, Python é amplamente conhecido por sua simplicidade.

Por ser fácil de ler e possuir uma sintaxe clara, é possível entender seu código intuitivamente, sem a necessidade de conhecimentos prévios em outras linguagens. É também uma linguagem limpa, marcada por um baixo uso de caracteres especiais, quase nenhum uso de palavras-chave de compilação e o uso de indentação para marcar blocos.

Portanto, é muito simples seguir o raciocínio de programação e não há trechos de códigos inúteis, o que faz a sua curva de aprendizagem ser mais curta quando comparada com outras linguagens, como C++, Ruby ou Java.

Principiantes podem facilmente usar sequências simples de código para chegar a soluções eficientes para cenários complexos, o que é de fundamental importância para cientistas e analistas de dados.

Flexível

Mas não se engane com esta suposta simplicidade. Apesar de simples, Python é uma linguagem poderosa, compatível com múltiplos paradigmas de programação e capaz de criar estruturas de dados complexas para grandes projetos. É possível rapidamente construir modelos de dados, sistematizar conjuntos, criar algoritmos e aplicar mineração de dados para a realização de inúmeras tarefas.

Ele também é multiplataforma e roda em qualquer sistema que tenha o seu interpretador, podendo ser utilizado MacOs, Linux ou Windows.

Escalável

Python é também mais rápido e escalável, sobretudo quando comparado a outras linguagens, como R, Go ou Rust.

Bibliotecas e documentação

Devido ao seu enorme sucesso e crescimento, Python é atualmente uma das linguagens com melhor suporte e documentação. Por ser em código aberto, ela possui uma gigantesca lista de bibliotecas grátis disponíveis para todos os seus usuários.

Comunidade grande e engajada em ciências de dados e outros

Com seu uso amplo tanto na academia quanto em empresas privadas, Python tem uma infinidade de materiais de apoio disponíveis de maneira totalmente gratuita na internet. Muitos desses materiais são construídos a partir de experiências reais de seus usuários, como fóruns, listas de e-mails e assim por diante. Há uma intensa troca de experiência entre desenvolvedores e os mais experientes parecem sempre dispostos a tirar dúvidas e ajudar os mais iniciantes em situações de necessidade.

Boas ferramentas de gráficos e visualização

Todos concordamos que informações visuais são muito mais fáceis de entender, operar e lembrar, certo?

Python também apresenta vantagens neste ponto: ele possui um excelente e diversificado conjunto de ferramentas para visualização. Assim você pode criar gráficos e diagramas para tornar os dados mais acessíveis e fáceis de serem usados, podendo inclusive adicionar interatividade.

Umas dessas ferramentas é Matplotlib, a biblioteca padrão Python para visualização de dados bidimensionais. Ela produz facilmente gráficos em diversos formatos, como em barra, gráficos pizza, histogramas, diagramas de ramos e folhas, entre outros e é uma base sólida para outras bibliotecas, tornando o processo de criação de elementos visuais fácil e eficiente.

Pacotes extensíveis de ferramentas de análise

Python possui uma série de ferramentas embutidas para processamento e análise de dados que são usadas por centenas de empresas de mineração de dados ao redor do mundo. Ele é uma excelente opção para penetrar facilmente em padrões, assim como de relacionar informações em grandes conjuntos, fornecendo matrizes críticas e performances de avaliação.

Excelentes frameworks

Python possui uma excelente oferta de frameworks para ciências de dados e machine learning, que podem ser usados para facilitar ainda mais o trabalho de análise. Neste texto, te contamos um pouco mais sobre os principais deles, não deixe de conferir!

Python para ciências de dados: um mercado promissor

Como vimos, Python é a melhor e mais usada linguagem para ciências de dados. Ao dominá-la, você abrir novas portas de carreira e entrar num dos mercados com maior média salarial da área de tecnologia e alta demanda por profissionais qualificados.

O que você está esperando?

Aqui na ByLearner nós temos o curso mais completo do mercado, Python completo – de Júnior a Sênior. Os nossos alunos contam com um material didático especial e exclusivo, além de uma equipe pedagógica sempre aberta ao diálogo e disposta a trocar conhecimentos para além das aulas.

Ao todo, nós temos mais de 27.000 alunos satisfeitos, uma grande experiência de ensino que também nos ajudou a melhorar e conquistar cada vez mais a excelência de qualidade que você merece.

Para te dar um gostinho do estilo ByLearner de ensino, preparamos um e-book gratuito inteirinho para você. Com o nosso Boas Práticas com Python você vai elevar o nível do seu código, não deixe de baixar no link abaixo:

Gosto do nosso texto? Tem alguma sugestão para os próximos? Não esqueça de deixar um comentário e nos contar tudo!