Com outros assuntos ligados à tecnologia, Data Science ganhou muita popularidade nos últimos anos. O foco principal dessa área é converter dados em valores significativos, ajudando em um negócio ou na procura de uma solução para determinado problema.
Antigamente, somente grandes empresas de TI se arriscavam a desbravar o mundo da ciência de dados; hoje, diversas organizações de vários setores estão envolvidas em atividades relacionadas ao setor. O motivo pode ser variado: desenvolver a área, aumentar a competitividade ou simplesmente resolver uma situação específica.
Para aqueles que começam a pesquisar sobre o assunto, uma dúvida pode surgir: qual linguagem de programação utilizar para trabalhar com Data Science? Entre desenvolvedores, esse é um questionamento comum e que vamos tentar responder mostrando as linguagens em crescimento no mercado.
Este texto tem o apoio do IBM Blue Profile, uma plataforma que ajuda programadores e outros profissionais de TI a definirem o rumo de suas carreiras. Se você está iniciando seus estudos sobre Data Science, pode visitar o IBM Profile Definer para conhecer mais sobre a ferramenta.
Scala
A Scala ganha destaque por ser utilizada pelo Apache Spark, um framework de processamento distribuído muito usado por engenheiros de dados. Além disso, é orientada a objetos, funcional e tem ampla biblioteca nativa que expande suas capacidades.
Essa linguagem de programação tem muitas similaridades com Java, o que a torna fácil de aprender e útil para aqueles que querem fazer mais escrevendo menos. Scala também oferece outra vantagem importante: compatibilidade com a JVM, a máquina virtual Java, que é amplamente utilizada.
ScalaNLP (biblioteca de machine learning), Epic (framework para análise preditiva), Saddle (biblioteca de manipulação de dados) e Chalk (biblioteca para processamento de linguagem natural) são algumas de suas principais bibliotecas.
R
Muito apreciada por matemáticos e estatísticos, a linguagem R é uma das mais utilizadas em Data Science atualmente. Ela encanta os trabalhadores de exatas por conta de seu suporte para cálculos e análises complexas, além do fato de ter sido criada por profissionais de estatística.
É utilizada para modelagem linear e não linear, análises temporais, agrupamento e muitas outras funções. Essa tecnologia se caracteriza por exigir um computador bastante poderoso para executá-la corretamente, em especial no que diz respeito à memória RAM. Sistemas que não sejam 64 bits, por exemplo, não têm capacidade para rodar essa linguagem.
Outra característica bem marcante é sua curva de aprendizagem bem acentuada, então R não é uma boa opção para quem quer agilidade inicial, pois é realmente complexo começar a utilizá-la. Apesar disso, grandes empresas, como Microsoft e Oracle, já desenvolvem soluções de Data Science em R, o que tem ajudado a popularizar a linguagem.
Julia
Julia é a caçula desta lista com foco em Data Science, tendo sido oficialmente divulgada apenas em 2012. Contudo, ela não fica atrás das outras opções no quesito desempenho, tendo sido especificamente criada para computação científica, processamento distribuído, machine learning e álgebra linear de grande escala.
Seu ponto positivo é ser open source. Porém, a escassez de bibliotecas — algo natural dada a idade da Julia — é um dos motivos pelos quais muitos ainda não resolveram apostar suas fichas nessa linguagem, embora vários cientistas de dados defendam seu uso para lidar com aplicações diversas especialmente por conta de seu desempenho com clusters (processamento distribuído).
Python
A lista não ficaria completa sem Python, atualmente a linguagem mais utilizada para Data Science no Brasil. Além de sua popularidade, essa tecnologia tem forte apelo acadêmico, é bastante usada em cursos de Matemática e Estatística, tem tipagem dinâmica, funcional e tem como base a orientação a objetos.
A sintaxe simples, a facilidade no aprendizado e a gigantesca comunidade que ajuda no aprimoramento constante da linguagem contribuem ainda mais para a popularidade do Python. Outro ponto positivo é a fácil integração com outras linguagens. Para um cientista de dados que precisa trabalhar com máquinas virtuais de diferentes sistemas operacionais (Linux e Windows, por exemplo), essa é uma grande vantagem.
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.
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