7 Linguagens de programação para Ciência de Dados – 2021
A ciência de dados é uma área do conhecimento que envolve o estudo e a análise de dados dos mais variados tipos, incluindo financeiros, científicos, sociais e econômicos. Seu intuito é a extração de conhecimento, descoberta de informações ocultas e detecção de padrões em conjuntos de dados para auxiliar na tomada de decisões e gerar valor para o negócio.
Por conta disso, uma das profissões / carreiras mais em alta na atualidade é o cargo de Cientista de Dados.
Um cientista de dados precisa ter um leque de conhecimentos diverso, combinando expertise em várias áreas do conhecimento, como matemática (principalmente estatística e probabilidade), conhecimentos específicos da área do negócio e, naturalmente, linguagens de programação para a criação de algoritmos e aplicações de software que são empregados no dia-a-dia.
E aqui surge a dúvida mais comum entre os aspirantes à ciência de dados: que linguagem de programação aprender? Dada a quantidade de opções existentes, incluindo linguagens de uso geral e linguagens de nicho, quais linguagens de programação seriam mais apropriadas para uso em ciência de dados?
Para ajudar a responder a essas perguntar e dar um direcionamento aos interessados na área, listo a seguir sete linguagens de programação muito importantes e úteis para o trabalho de um cientista de dados atualmente (e para outras áreas, como Big Data, Machine Learning, Inteligência Artificial, e outras).
Vamos lá!
1. Python
Python é, sem sombra de dúvida, a linguagem ideal para iniciantes em ciência de dados e muitas outras áreas da computação). Com Python é possível trabalhar em nichos diversos como aprendizado de máquina, inteligência artificial, análise de dados, visualização de dados, automação de tarefas e como linguagem de propósito geral, tudo graças ao seu extenso conjunto de poderosas bibliotecas, que inclui ferramentas como NumPy, Matplotlib, Pandas, SciPy e muitas outras.
É, atualmente, uma das linguagens mais utilizadas no mundo, e com perspectivas de crescimento ainda maior nos próximos anos.
Além de tudo isso, é uma linguagem ideal para iniciantes em computação, por sua facilidade de uso e curva de aprendizado muito suave.
É uma linguagem de código aberto, orientada a objetos, muito flexível e com uma comunidade de desenvolvedores gigantesca, que facilita enormemente a troca de informações e orientações sobre ouso da linguagem em si e suas bibliotecas.
2. Linguagem R
Outra linguagem de peso no mundo da ciência de dados, é uma das ferramentas open source para análise estatística mais poderosas disponívis, e que pode ser empregada em tarefas como processamento de grandes volumes de dados, modelagem matemática, mineração de dados, cálculos estatísticos (claro!), e ainda por cima possui bibliotecas gráficas de alta qualidade para visualização de dados.
Com R é possível criar aplicações como sistemas de detecção de fraudes financeiras, modelagem de análise de sentimentos e sistemas de recomendação, além de aplicações para áreas tão diversas quanto engenharia, medicina e biologia.
Tarefas como análise de séries temporais, clustering e modelagem linear são algumas dos exemplos de processos que a linguagem R suporta com simplicidade.
Além disso, existem várias interfaces que podem ser usadas com o R para facilitar o trabalho de desenvolvimento de algoritmos e aplicações, tais como o RStudio e Jupyter Notebooks, entre outras.
Comumente usamos Python e R combinados, unindo suas funcionalidades em um par excelente para praticamente qualquer aplicação.
Como contras da linguagem, podemos citar a velocidade de execução e a quantidade de recursos de hardware que scripts escritos em R consomem, especialmente memória RAM.
3. SQL
Linguagem de Consulta Estruturada para Bancos de Dados, é uma das linguagens mais importantes para trabalho com dados e principalmente Big Data, ao combinar capacidades analíticas e de consultas com transacionais. SQL é um conhecimento básico para praticamente qualquer interessado em trabalhar com desenvolvimento de sistemas de todos os tipos, e em ciência de dados é imprescindível.
Em que usamos SQL exatamente? Bem, trata-se de uma linguagem de domínio específico, sendo empregada no gerenciamento de dados armazenados, local ou remotamente.
Note que existem diversos “sabores” de SQL, dependendo da implementação do fabricante – mas todos seguem um mesmo padrão, o ANSI SQL. E um ponto muito favorável do SQL é que essa linguagem se integra com muita facilidade às outras linguagens de programação, sendo extremamente comum desenvolver aplicações que mesclem códigos escritos, por exemplo, em Python ou Java com SQL.
4. Java
Linguagem de propósito geral e alta performance, o Java é empregado no desenvolvimento de algoritmos para machine learning, além de encontrar aplicações em nichos como Big Data e IoT (Internet das Coisas). É vastamente empregada no desenvolvimento de aplicações móveis e para Web.
Muitos frameworks e ferramentas empregadas em Big Data são escritos ou rodam em Java, como por exemplo Apache Spark, Hive e o Hadoop.
Uma das grandes vantagens do Java é a disponibilidade de IDEs de qualidade para o desenvolvimento de aplicações com eficiência e rapidez, incluindo softwares de alta complexidade. Alguns dos IDEs mais comuns incluem o Eclipse, Netbeans e IntelliJ, entre outros menos usados.
Alguns dos nichos onde o Java é mais empregado na área de ciência de dados incluem Aprendizado Profundo (Deep Learning), Processamento de Linguagem Natural (NLP – Natural Language Processing) e Mineração de Dados (Data Mining), entre outras.
Um ponto no qual a linguagem peca é a falta de ferramentas altamente especializadas para trabalho com estatística e cálculos matemáticos avançados, o que pode ser contornado combinando a linguagem Java com outras linguagens mais especializadas como a linguagem R, por exemplo.
5. C/C++
São as linguagens mais antigas listadas neste artigo, e provavelmente as mais difíceis de aprender, mas nem por isso com importância menor: C/C++ (principalmente C++) constitui a principal ferramenta em muitos tipos de sistemas de alta performance, sendo empregada em áreas como Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Robótica, onde o processamento de dados analíticos precisa ser feito com muita rapidez e alta performance.
Uma das aplicações mais modernas do C++ é no desenvolvimento de aplicações para veículos autônomos, que necessitam de algoritmos de análise de dados altamente complexos e performáticos, e em muitas aplicações de tempo real onde conjuntos de dados precisam ser tratados praticamente no momento em que são utilizados.
É interessante notar que muitas das linguagens citadas neste artigo são elas próprias escritas em C ou C++, com Python, R e Julia, assim como muitas bibliotecas e frameworks usados em data science, como o TensorFlow, por exemplo.
6. Julia
Inicialmente concebida como uma linguagem para programação científica, é uma linguagem de alto nível extremamente rápida que pode ser usada para o desenvolvimento de diversos tipos de aplicações, sozinha ou em conjunto com bibliotecas C/C++ ou Python.
Sua grande força está nas tarefas de análise numérica, apesar de também poder ser usada como linguagem de programação de propósito geral. É uma linguagem intuitiva, bastante acessível, além de ser de código aberto.
Uma de suas principais aplicações é na área financeira, onde existe a necessidade de realizar cálculos de forma massiva e com muita rapidez, com cálculos de análise de risco ou análise de séries temporais.
Um de seus problemas é o fato de ser uma linguagem relativamente nova e, que por isso, ainda possui uma comunidade de usuários pequena, com menos documentação disponível para consulta.
Porém, permite o interfaceamento (direto ou por pacotes específicos) com bibliotecas de outras linguagens, como Python, R, C++, Matlab e até mesmo Fortran, a´lem de possuir suporta a computação distribuída e computação paralela, o que significa aplicações de elevada performance!
Suas ferramentas de visualização de dados ainda não estão no mesmo nível das ferramentas disponíveis outras linguagens, mas vem melhorando a cada dia.
7. Matlab / Octave
Matlab é um ambiente de computação matemática e uma linguagem proprietária amplamente utilizada em cenários que demandam operações de cálculos avançados.
Encontra aplicações em análise de dados, processamento de imagens, processamento de sinais e, evidentemente, criação de modelos matemáticos por meio da manipulação de matrizes, álgebra linear, análise numérica e outras técnicas, facilitando enormemente a resolução dos problemas matemáticos mais complicados.
É uma linguagem recomendada para trabalho com Big Data e também na Indústria, principalmente de Engenharia. O Matlab traz suporte nativo a diversos formatos de dados empregados em telemetria, sensores, processamento de imagem e vídeo, e muitos outros.
Como ponto talvez negativo do Matlab posso citar o fato de não ser uma linguagem muito rápida, e necessitar de uma licença, de custo relativamente elevado, para ser usada.
O Octave é a principal alternativa ao Matlab, podendo substitui-la no geral em quase todas as tarefas necessárias para análise de dados, com algumas diferenças funcionais. Além disso, é gratuito.
Extra: Matemática
Como citado no início do artigo, conhecimentos em matemática são muito importantes – até mesmo cruciais – para o trabalho na área de data science. Alguns dos tópicos mais relevantes em matemática que é necessário dominar – ou ao menos revisar – incluem:
- Estatística (essencial)
- Probabilidade (essencial)
- Cálculo Integral e Diferencial
- Cálculo Numérico (Álgebra Linear)
Entre outros. Claro que conhecer matemática é benéfico para qualquer área de atuação, principalmente nos domínios da tecnologia, independente do trabalho ser voltado para ciência de dados ou não.
Além disso, tão importante quanto conhecer as linguagens de programação é saber como usar as diversas bibliotecas e frameworks disponíveis para data science, pois, no dia-a-dia do trabalho, é o que você irá usar com mais frequência, e por isso vale a pena investir seu tempo nesse aprendizado.
Conclusão
Neste artigo procurei trazer algumas das linguagens de programação mais indicadas para quem deseja trabalhar com ciência de dados. Note que essas sete linguagens não são as únicas que se prestam a essa tarefa, existindo outras linguagens também interessantes para a área, como Haskell e Lisp, por exemplo. Ciência de Dados é uma área muito vasta, se ramificando em inúmeros caminhos possíveis, e a verdade é que provavelmente você precisará aprender mais do que uma das linguagens citadas – talvez várias delas ao longo de sua carreira e estudos.
Finalmente, tudo o que foi exposto aqui é, basicamente, minha opinião pessoal e minha visão, baseada em meus estudos e experiência de mercado e acadêmica.
Evidentemente vocês podem pensar de forma diferente – talvez achando que uma linguagem deveria ter sido incluída na lista, ou que uma das linguagens que citei não deveria estar aqui – e por isso os convido a postarem seus pensamentos nos comentários logo abaixo, para trocarmos ideias sobre esse assunto tão importante e interessante na atualidade – e certamente pelos anos vindouros.
Até!