Python: por que a linguagem é tão usada para Data Science e finanças?

10/09/2023 às 16:00

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Imagem: Getty Images

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Douglas Vieira

via nexperts

O mundo da programação conta com algumas opções de linguagem para criação de sites e outras atividades, sendo a Python uma das adotadas por muitos profissionais da área de tecnologia.

Entretanto, um dado curioso é que nos últimos anos ela vem se destacando em dois campos distintos: data science e setor financeiro. Caso queira saber o motivo dessa crescente busca nos setores mencionados e outras informações sobre essa linguagem, confira a seguir.

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O que é Python?

Python é uma linguagem de programação de alto nível – High Level Language – desenvolvida entre 1980 e 1990. É conhecida por sua simplicidade e versatilidade, permitindo um maior controle de códigos pela sua forma específica de organização de softwares.

Ela é amplamente utilizada em desenvolvimento de software, automação, análise de dados e inteligência artificial, especialmente pela vastidão das suas bibliotecas, o que facilita seu uso em diversos setores.

Além disso, também conta com muitas bibliotecas, sejam elas nativas ou criadas por outras pessoas, o que facilita a adoção dela por áreas variadas de atuação.

Python encontra mais algumas utilidades que vão além do campo de data science e mercado de finanças.Fonte: Getty Images/Reprodução

Python e data science: qual a relação?

Segundo o programador Bendev Junior, o Python é a linguagem mais utilizada em data science pela sua facilidade de lidar com computação analítica e quantitativa.

“A Python é uma das linguagens mais usadas quando se trata de data science, principalmente pela sua linguagem flexível e código aberto, o que facilita seu uso para computações mais quantitativas, potencializado pelas suas enormes bibliotecas que permite uma melhor análise de dados”.

Dentre os principais pontos para que cada vez mais pessoas que trabalham com análise de dados adotem o Python, podemos destacar os seguintes:

Grande comunidade: com um número grande de usuários, é possível encontrar alguém a qualquer momento para achar um caminho adequado na codificação;
Número crescente de bibliotecas: NumPy, SciPy e StatsModels são apenas alguns dos modelos de bibliotecas de ciência de dados existentes para quem deseja utilizar essa linguagem de programação;
Facilidade no aprendizado: por ser projetada para ser simples, qualquer pessoa pode aprender Python, mesmo sem ter muita experiência com programação;
Escalabilidade: o Python possui uma escalabilidade muito mais rápida se comparada a outras linguagens e pacotes.

Python e áreas financeiras: simplificador de tarefas

“Python também é bastante adotada nas áreas financeiras pela sua eficácia na manipulação de dados, análise e modelagem complexa. Ela simplifica tarefas como análise estatística, simulações de risco e cálculos financeiros, facilitando bastante tarefas relacionadas à área”, comentar Junior.

“Sua flexibilidade e integração com outras ferramentas também permitem que seja uma escolha central para automação de tarefas e desenvolvimento de aplicações financeiras personalizadas”, continua o especialista.

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Para quem trabalha com finanças, é possível destacar os seguintes elementos como importantes para quem deseja usar essa linguagem de programação nas tarefas do dia a dia:

Simplicidade e flexibilidade: por ser fácil de escrever e implantar, ele é uma escolha acertada para lidar com aplicativos de serviços financeiros;
Construção rápida de MVPs: o Python permite que as empresas possam personalizar partes do código para criar um produto final que esteja conforme as necessidades do usuário;
Grande número de ferramentas: por ser uma linguagem que permite aos usuários criarem diversas ferramentas e bibliotecas, isso ajuda a tornar qualquer desenvolvimento mais fácil e rápido se comparada a outras opções;
Recursos de análise: analisar aglomerados de dados é algo essencial para quem trabalha com finanças, algo que o Python consegue entregar muito bem graças aos recursos de suas bibliotecas.

Python tem entre suas principais características a facilidade de aprendizado por pessoas de diversas áreas.Fonte: Getty Images/Reprodução

Principais aplicações do Python no setor financeiro

Dentre as principais usos para o Python no dia a dia de quem trabalha com finanças, podemos destacar os seguintes:

Download de cotações de ações da Bolsa de Valores;
Analisar os principais indicadores de ações;
Criar gráficos;
Calcular risco e retorno de ações individuais;
Criar um portfólio otimizado de ações.

Quais são os outros usos para o Python?

Além do campo de análise de dados e do setor financeiro, essa linguagem também encontra espaço em algumas outras frentes, como desenvolvimento web, computação gráfica e até mesmo inteligência artificial.

E você, está pensando em aprender Python ou já utiliza seus recursos em suas tarefas profissionais? O que acha dessa linguagem como base para atividades variadas? Compartilhe a sua opinião com os demais leitores do TecMundo utilizando as nossas redes sociais.