A programação em Python oferece um universo de possibilidades interessantes para quem deseja uma carreira em dados. Entenda.
A linguagem de programação Python é uma das tecnologias mais proeminentes em Desenvolvimento de Software e em Data Science. Por isso, programar em Python é sinônimo de grandes oportunidades para quem deseja ingressar em uma carreira tecnológica.
Felizmente, a programação em Python pode ser considerada simples: ela praticamente segue um fluxo de conversa entre usuário e computador. A curva de aprendizado não é um grande problema, principalmente se a pessoa já tem uma base em outras tecnologias como C, Java ou C++. Contudo, é uma linguagem que tem suas especificidades.
Para entender os padrões dessa importante tecnologia, siga a leitura e aprenda com os tópicos que trouxemos neste texto.
O que é Python e para que serve?
Python é uma linguagem de programação rápida, versátil e poderosa para muitas aplicações. É simples de aprender, pois tem uma sintaxe mais limpa, tem uma grande comunidade e é a base de aplicações de inteligência artificial, computação gráfica, jogos, desenvolvimento web e desenvolvimento de software no geral.
A linguagem de programação Python surgiu em 1991, criada pelo holandês Guido Van Rossum. Muito mais do que uma simples linguagem, ela também vem associada a uma filosofia: com princípios de foco em legibilidade, simplicidade e desempenho.
Em relação às características técnicas, é orientada a objetos, portável e interpretada. Tudo isso coopera com sua ideia de flexibilidade, agilidade e eficiência. A tecnologia surgiu para facilitar a vida de pessoas desenvolvedoras, de modo a eliminar as burocracias de uma sintaxe pesada e permitir que profissionais se concentrem em regras de negócio e em seus objetivos.
Com o tempo, Python evoluiu muito bem e se adaptou às tendências da atualidade. Seu uso para estatística começou a chamar muita atenção, com uma concorrência forte com outra linguagem que deve ser estudada: R. Enquanto o R é naturalmente uma linguagem estatística, o Python é de uso geral.
Programação em Python no desenvolvimento de software
Para entender melhor a relevância do que é Python hoje em dia, temos que compreender melhor seu uso para o desenvolvimento de software. Assim, você tem uma noção do que serve Python.
Por sua simplicidade e versatilidade, a programação em Python é adotada em larga escala por times de desenvolvimento. Com ela, é possível criar modelos de orientação a objetos para representar a realidade e construir aplicações de diferentes níveis de complexidade. Torna-se viável simplificar os processos de aplicações mais difíceis com a flexibilidade que a linguagem oferece.
O número extenso de bibliotecas apoia o uso para lidar com desafios diversos, como aplicações científicas. Além disso, a grande comunidade ajuda as pessoas programadoras com soluções de dúvidas e de problemas no dia a dia.
No desenvolvimento de sites, por exemplo, Python já foi adotado como opção para trazer sua filosofia e gerar benefícios claros. No back-end, a tecnologia é aplicada com o auxílio do framework Django, principalmente. Contudo, é possível usar Flask, web2py e outras opções de ferramentas.
Mesmo que a tecnologia não seja utilizada diretamente para o front-end, existem recursos que permitem fazer isso também. O Brython é um novo padrão que está se tornando relevante por compilar códigos Python para o JavaScript e permitir que códigos sejam escritos em Python.
Assim, torna-se real a possibilidade de adotar a programação em Python na criação de uma aplicação web no modelo full stack.
Hoje, você consegue encontrar aplicações de Python em projetos de pequenas empresas, mas também em projetos de gigantes da tecnologia. O Instagram utiliza Django como uma solução web; já o Google também adota Python para reforçar a lógica de seu buscador; O Uber e o Spotify são aplicativos criados nessa linguagem; o Pinterest é outro site que utiliza o framework de back-end da tecnologia.
Python em Análise e Ciência de Dados
Então, chegamos à realidade da programação em Python para análise de dados e para Data Science em geral. Várias bibliotecas e frameworks foram surgindo para tornar mais fácil a vida de quem lida com coleta de dados, Machine Learning, Deep Learning, visão computacional, visualização, entre outras responsabilidades de data scientists. Algumas bibliotecas muito conhecidas nessa área são Keras e TensorFlow.
Com esses recursos, a linguagem empresta facilidade e agilidade para as operações de Ciência de Dados, permitindo um suporte maior para manipulações de grandes massas de dados em busca de insights. Uma vez que derruba a barreira das estruturas sintáticas complexas, serve para simplificar todo o processo e possibilitar que pessoas e empresas respondam em tempo real a eventos com a análise de dados.
A existência desses padrões e bibliotecas significa também maior reuso de código. Isto é, para pessoas programadoras, é mais fácil chegar a soluções, já que existe uma quantidade enorme de códigos prontos. Basta conferir a documentação e entender como funciona para aplicar em projetos.
O que pode ser feito em Python?
Agora que você já entendeu as bases dessa linguagem de programação, veja o que pode ser feito com Python em Desenvolvimento de Software e Data Science:
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manipulação de Big Data;
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processamento de texto;
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reconhecimento de imagens;
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agrupamento de clientes;
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geração de gráficos;
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análise preditiva;
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computação gráfica e jogos;
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GUI (Interface gráfica);
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testes.
Vamos nos aprofundar? Confira a seguir como funciona na prática cada um desses usos de Python.
Manipulação de Big Data
Para o tratamento de Big Data, a programação em Python apresenta algumas estruturas de dados flexíveis e muito úteis, como os Data Frames e as séries, que são, respectivamente, bidimensionais e unidimensionais. Pode-se trabalhar com a biblioteca Pandas e seus inúmeros recursos. Além disso, é possível utilizar o MapReduce (PyDoop) e gerenciar outras bibliotecas como PySpark e Dask.
Processamento de texto
Para processar texto, a linguagem permite análise de palavras, conversão em números e treinamento de modelos para gerar análises de sentimento e para interagir ativamente, como os chatbots.
Reconhecimento de imagens
Temos o uso da tecnologia para reconhecimento de imagens também, com treinamentos de redes neurais profundas e diversos mecanismos de manipulação de visão computacional.
Agrupamento de clientes
É possível fazer uma análise específica de agrupamento de clientes com algoritmos K-means, por exemplo, de uma forma muito simples. Assim, é possível tomar decisões segmentadas sobre os grupos e, inclusive, desenvolver ações específicas de marketing para cada um dos grupos.
Geração de gráficos
Python também é uma linguagem de programação poderosa para visualização de dados. Existem bibliotecas como o MatPlotLib e Seaborn para um viés mais voltado a pesquisas científicas e estatística. Elas permitem analisar diversos gráficos sobre séries temporais, bases históricas e dados externos.
Análise preditiva
Todos os fins de análise preditiva podem ser implementados de maneira ágil usando essa tecnologia de programação. Análises de previsão sobre séries temporais, classificações, regressões lineares, análises com árvores de decisão e, como já citado, aplicações mais complexas envolvendo Deep Learning e redes neurais convolucionais.
Computação gráfica e jogos
O Python também é aplicável em projetos de computação gráfica. Bibliotecas como PyOpenGL e PyGame são usadas para criar sistemas mais interativos e visualmente interessantes.
Entre eles, destacam-se as aplicações de jogos. Inclusive, existem jogos famosos e até filmes que são exemplos de programas em Python: Battlefield 2 e o filme Star Wars, por exemplo.
GUI (Interface gráfica)
De uma forma muito prática e fácil, qualquer pessoa programadora pode implementar uma interface gráfica em Python. Ferramentas como Tkinter, Kivy e PyGTK são usadas para esse fim. Isso é muito útil quando o código do sistema já está pronto e a pessoa precisa de uma interface para utilização pela pessoa usuária.
No desenvolvimento de software, compreende a apresentação do sistema e a interface de comunicação com as pessoas usuárias; já em Data Science, pode ser uma aplicação para permitir o uso de um modelo por colaboradores.
Testes
O PyUnit é uma famosa biblioteca do Python para ajudar na escrita de testes unitários. É similar à JUnit, biblioteca do Java. Com ela, é possível desenvolver baterias de testes sem grandes transtornos, já que oferece uma série de métodos prontos úteis e recursos que ajudam na execução.
Quais são os motivos para aprender Python?
Diante do que já falamos, é preciso ponderar: por que é necessário aprender programação em Python? A seguir, alguns motivos fortes para que você considere.
1. É uma das mais usadas
Python é, hoje, a segunda linguagem mais usada no GitHub. Segundo o relatório PYPL (Popularity of Programming Language), que se baseia em buscas sobre a linguagem no Google, é a primeira mais pesquisada. Isso indica o quanto a tecnologia é forte e o quão grande é a comunidade de usuários.
Uma comunidade maior significa mais colaboração. Mais problemas serão discutidos online e resolvidos. Assim, a pessoa que programa encontrará sempre respostas para suas dúvidas.
2. É simples
Programar em Python é como interagir abertamente com um computador, como em um diálogo simples mesmo. Essa limpeza e clareza da linguagem são, definitivamente, os seus principais diferenciais — especialmente se comparamos com outras linguagens-referências, como Java, PHP e C (que devem ser conhecidas por quem programa). Desse modo, é fácil se acostumar com a sintaxe e já começar com projetos práticos.
3. É rápida
A linguagem Java é conhecida pela lentidão em alguns processos, o que dificulta sua aplicação para lidar com Data Science. Afinal, a área envolve muitos dados que devem ser gerenciados em tempo real em muitos casos. Python se destaca por ser ágil, rápida e flexível, portanto, permite carregamento de bases enormes em pouco tempo.
4. É versátil
A linguagem pode ser expandida para usos em Data Science, desenvolvimento web, SEO, cibersegurança, testes de software e manipulação de bancos de dados. Ou seja, ao aprender essa tecnologia, você vai ter preparação para múltiplas finalidades.
5. Está associada a bons salários e ótimas oportunidades
Não podemos deixar de citar as oportunidades e carreiras promissoras que estão associadas ao Python. Segundo o Glassdoor, o salário médio para quem trabalha com essa linguagem no Brasil, em maio de 2021, é de R$4.588, mas o máximo pode chegar a R$10.000.
Isso porque várias empresas já estão usando! Só para citar as gigantes: Google, YouTube, Dropbox, Cisco e IBM. Assim, aprender essa tecnologia pode levar você a uma carreira de sucesso em uma dessas organizações.
5 passos para programar em Python
Se você quiser começar na linguagem de programação Python, acompanhe com atenção as dicas desta seção.
1. Comece dominando a lógica de programação
Para programar em Python, é bom ter uma boa noção de lógica de programação. A lógica é como uma estrutura básica para desenvolvimento de códigos e scripts em linguagens, como uma forma de pensar. Nesse modo de pensar, estruturam-se as relações de causa e consequência, as condições, entre outros.
Quando estudamos lógica, conhecemos vários conceitos que são comuns em praticamente todas as linguagens — isso nos torna proficientes em solução de problemas.
Entender termos como estrutura condicional, estruturas de repetição, funções e fluxos de execução é essencial para dar os primeiros passos. Uma boa noção desses conceitos vai ajudar na solução de desafios e transtornos em qualquer linguagem, facilitando seu aprendizado de Python.
2. Instale o ambiente
A linguagem de programação Python é uma ferramenta que precisa ser instalada para que a pessoa programadora consiga desenvolver um código. É preciso baixar a versão mais atual da linguagem, seus pacotes e uma IDE que forneça suporte para os recursos.
Caso você prefira programar online, é possível dispor de uma série de opções, como: Jupiter Notebook, Replit, Google Collab etc. Nesses, a pessoa usuária só precisa logar e começar a codar instantaneamente.
3. Busque materiais introdutórios
Para seguir em frente, é crucial que você busque alguns materiais de introdução à linguagem. Nesse momento, é importante separar conteúdos fáceis, intuitivos e realmente úteis para dar os primeiros passos. Esse tipo de informação você encontra muito facilmente na internet hoje, com tutoriais rápidos, guias e vídeos. Livros são uma ótima fonte de conhecimento também, só que com uma abordagem um pouco mais formal.
4. Faça um curso de desenvolvimento
Outra das dicas mais relevantes nesse sentido é o curso de desenvolvimento de software. Um bom curso vai fornecer uma base sólida de lógica, dos mecanismos internos da linguagem de programação usada, de arquitetura de software, de metodologia de desenvolvimento, da documentação necessária para modelagem, entre outros.
Ou seja, você se tornará proficiente não somente na solução de problemas, como também no levantamento de uma aplicação completa e robusta para ser lançada no mercado.
O bom de fazer em curso, em contraposição a tentar aprender sozinho, é contar com a experiência de um professor e com a ajuda de outras pessoas. A possibilidade de socializar e fazer networking é essencial para o crescimento na carreira e para o aprendizado sobre como trabalhar em equipe.
5. Envolva-se em projetos reais
O aprendizado de programação deve envolver sempre o ato de enfrentar desafios. Quando você ainda está em um nível iniciante, esses problemas devem ser mais fáceis; quando você evolui, deve tentar coisas mais complexas. O importante é: sempre busque problemas para solucionar e, assim, colocar em prática os seus conhecimentos na linguagem.
Projetos reais dão uma visão de como a tecnologia gera impactos na vida e em diversos âmbitos. Eles oferecem um gostinho do que é trabalhar com uma linguagem profissionalmente e ser uma pessoa programadora. Ajudam também a desenvolver a capacidade de improvisação diante de novas situações, o que aumenta sua experiência e sua fluência em cada tecnologia.
Quando começar na programação em Python, você vai perceber como é simples encontrar opções de desafios e problemas que podem ser resolvidos com a tecnologia.
Se você deseja se aprofundar em tecnologia, saiba que programação Python é o caminho. Por meio dessa linguagem, você terá acesso a diversas bibliotecas e frameworks que ajudam na manipulação de Big Data, em treinamento de modelos de machine learning/deep learning, em desenvolvimento de interfaces gráficas e desenvolvimento web. Um universo inteiro está à sua espera.
Como falamos, Python é uma tecnologia muito útil para serviços full stack, com frameworks para o back-end e para o front. Saiba mais sobre a carreira full stack baixando nosso e-book!
