A ciência de dados emprega diversas linguagens de programação. Java, Javascript, C/C++, R… A lista é grande, mas dentre os nomes que a compõem, um se destaca mais do que os outros: Python.
Se você trabalha nessa área ou tem contato com ela, é bem provável que já tenha ouvido falar dessa linguagem de alto nível orientada a objetos.
Mas você sabe por que ela é tão importante para a ciência de dados?
O que torna Python especial?
Python tem uma sintaxe extremamente enxuta e altamente abstrata, que a torna uma linguagem muito inteligível (portanto, pouco assustadora) para iniciantes.
Sua história também explica as aplicações modernas de Python e sua adoção em larga escala por determinadas comunidades.
Criada nos anos 90, Python teve, desde o início, o objetivo primário de oferecer as possibilidades das outras linguagens de forma mais acessível.
Foi concebida para ser inteligível como a linguagem natural humana e simples de configurar.
A ideia era criar uma ferramenta verdadeiramente conveniente, para automatizar tarefas repetitivas, redundantes ou massivas nos mais diversos contextos.
Em suas três décadas de existência, o público geral atestou a competência de Python no cumprimento dos objetivos para que fora concebido.
Sua natureza open source e curta curva de aprendizado favoreceram a opção de milhares de usuários por esta linguagem.
Acadêmicos, profissionais, cientistas e entusiastas abraçaram a iniciativa e formaram uma comunidade massiva e altamente engajada.
Essa comunidade foi responsável por ampliar as possibilidades com Python ao longo de suas versões.
Bibliotecas e ferramentas são desenvolvidas, mantidas, e incrementadas pela comunidade de maneira colaborativa, o que torna o trabalho com Python ágil e verdadeiramente prático.
Python e Data Science
Além de ser acessível a novos usuários, favorecendo seu uso por usuários sem experiência prévia com programação, as utilidades de Python estão bastante alinhadas às necessidades da ciência de dados.
Como descrito na seção anterior, programar em Python resulta em um código enxuto, limpo e altamente inteligível. A maior vantagem dessa característica é a rapidez que proporciona para trabalhos envolvendo desenvolvimento ou manutenção de código.
Ciência de Dados na Era da Informação
Ao longo das últimas décadas, a ciência de dados ganhou relevância para um número cada vez maior de indústrias e áreas da ciência.
A transição para a chamada Era da Informação resultou em um grande crescimento do volume de dados coletados. Estas informações proporcionaram uma nova perspectiva do perfil e das necessidades de grandes populações humanas.
A coleta e tratamento destes grandes volumes de dados também possibilita projeções matemáticas mais precisas, o que aumenta a relevância da ciência de dados para setores que pouco a empregavam num momento anterior.
Python para possibilitar tarefas
Coletar grandes volumes de dados não é uma atividade fundamentalmente interessante.
Isso porque o tratamento destes dados pode beirar os limites da impossibilidade quando se conta apenas com a força de trabalho humana.
Esse cenário muda quando introduzimos Python no processo. Com poucas linhas de código, extensas bases de dados podem ser analisadas, filtradas, classificadas e interpretadas sem a necessidade de operação humana.
Essa conveniência não apenas possibilita ao usuário dedicar mais tempo a outras tarefas, mas também oferece uma conveniência que inspira o desejo de progresso.
Além disso, a natureza colaborativa e de código aberto da linguagem fomentam sua adoção por novos usuários cujas áreas de interesse já disponham de boas ferramentas em Python.
Com bibliotecas como Pandas, Numpy, Scipy, Tensorflow e outras tantas consagradas entre os usuários, o cientista de dados pode partir da linha de chegada de trabalhos anteriores, ganhando tempo e agilidade para gerar sua própria contribuição à comunidade.
Machine Learning
Não é só na ciência de dados que a simplicidade de Python (além de sua natureza open source, estável, incremental e rica em recursos) tornam essa linguagem a opção perfeita para o trabalho.
Estas características também a tornam ideal para projetos de software voltados para inteligência artificial.
A riqueza de recursos para o tratamento de dados também contribui bastante para a opção por essa linguagem.
Técnicas de desenvolvimento de IA como Machine Learning partem da análise de grandes volumes de dados para elaborar modelos de acordo com os padrões observados. Outro setor em que a ciência de dados demonstra grande valor.
Por que o Python é a Linguagem mais adotada na área de Data Science?
Buscar uma resposta exata para esta pergunta pode ser um enorme desafio.
Isso porque diferentes usuários encontram diferentes finalidades, aplicações e benefícios do uso de Python. Apesar disso, as respostas costumam abordar as seguintes ideias:
Python é uma linguagem acessível
Mais acessível do que as outras linguagens de programação normalmente utilizadas em data science, Python é uma escolha quase óbvia para a grande maioria dos usuários.
Isso porque os novos cientistas de dados muitas vezes têm backgrounds de formação completamente desvinculados da ciência da computação.
Python tem muitas bibliotecas
A popularidade de Python tem como resultado direto a ampla disponibilidade de recursos para os iniciantes.
Além de ser muito bem documentada, a linguagem conta com numerosas bibliotecas para toda finalidade que você possa imaginar, o que agiliza bastante o tempo de implementação do código.
Python é para todos
A facilidade do aprendizado de Python faz dela uma linguagem bastante popular entre as pessoas com pouco ou nenhum conhecimento de programação.
Com o avanço das perspectivas da ciência de dados, cada vez mais áreas passaram a incorporá-la em seus procedimentos de estudo e pesquisa.
Como aprender programação Python?
Ficou interessado em aprender Python? Essa habilidade é importante para os profissionais das mais diversas áreas e pode fazer uma grande diferença no seu currículo.
Separamos algumas dicas para ajudar nos seus estudos:
Entenda sua motivação para aprender a linguagem
Python é uma linguagem bastante versátil, mas isso pode ser um problema para profissionais que precisam dela para tarefas específicas.
Busque entender o seu objetivo ao estudar Python. Isso te ajudará a definir metas e avaliar seu progresso, além de orientar sua jornada de estudo.
Algumas das mais comuns aplicações de Python são:
- manipulação, processamento e análise de dados;
- desenvolvimento mobile;
- desenvolvimento web;
- desenvolvimento de jogos;
- scripting e automação.
Encontre um bom curso
Quando você compreende seus objetivos com a linguagem, é mais fácil encontrar um curso que cubra os tópicos relevantes para o seu aprendizado.
Uma boa notícia é que existem muitos cursos online gratuitos e de alta qualidade, que ensinam Python do zero a iniciantes. Conheça as opções e encontre o que faz mais sentido para você.
Coloque seu conhecimento em prática
Desenvolver pequenos projetos é um ótimo jeito de exercitar os conhecimentos adquiridos durante os seus estudos.
Python tem uma comunidade sólida, uma documentação extensiva e uma porção de ferramentas que permitem o desenvolvimento de projetos dos mais diversos níveis de complexidade.
