Logo Somos Tera
Nossos Cursos
somostera

Uma comunidade de pessoas apaixonadas por educação e tecnologia.

Linguagem de programação Python: para que serve na Ciência de Dados

  • Por: Redação Tera
  • Data: 13, mai 2021
8 min de leitura

A programação em Python oferece um universo de possibilidades interessantes para quem deseja uma carreira em dados. Entenda.


No universo de Data Science, a linguagem de programação Python tem sido uma das mais visadas no momento. Essa linguagem até é usada para outras aplicações e propósitos, mas se destaca para profissionais que criam soluções para tratar e manipular dados e treinar modelos inteligentes. Por isso, programar em Python é sinônimo de grandes oportunidades para quem deseja ingressar em uma carreira em dados.

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 e sua relação com a Ciência de Dados, siga a leitura e aprenda com os tópicos que trouxemos neste texto.

O que é Python e para que serve em Data Science?

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.

Se tratando de 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 por entusiastas de Data Science: R. Enquanto o R é naturalmente uma linguagem estatística, o Python é de uso geral.

Leia também: 8 carreiras em dados que estão em destaque no mercado 

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 apenas conferir a documentação e entender como eles funcionam para aplicar em projetos.

O que pode ser feito com linguagem de programação Python? 

Agora que você já entendeu as bases dessa linguagem de programação, veja o que pode ser feito com Python em Data Science:

  • Manipulação de Big Data;

  • Processamento de texto;

  • Reconhecimento de imagens;

  • Agrupamento de clientes;

  • Geração de gráficos;

  • Análise preditiva.

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.

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.

É uma das linguagens 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 maior colaboração. Mais problemas serão discutidos online e resolvidos. Assim, a pessoa que programa encontrará sempre respostas para suas dúvidas.

É simples

Programar em Python é como interagir abertamente com um computador, como em um diálogo simples mesmo. Essa limpeza e clareza da linguagem é definitivamente um dos seus principais diferenciais — principalmente 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.

É rápida

A linguagem Java é conhecida por 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.

É versátil

Estamos nos concentrando em Data Science neste artigo, mas a linguagem pode ser expandida para 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.

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 reais, 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.

….

Se você deseja se aprofundar em Ciência de Dados, 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 processamento de linguagem natural, em treinamento de modelos de machine learning/deep learning e em visualização de dados. Um universo inteiro está à sua espera.

Aliás, uma das aplicações do Python, como vimos, é a manipulação de bancos de dados. Para saber mais sobre a linguagem de banco de dados mais relevante, o SQL, confira o nosso artigo sobre o assunto.

Posts Relacionados

6 min de leitura

Privacidade de dados: por que se tornou essencial e como implementar?

Saiba como  proteção e privacidade de dados, em meio às suas diferenças, são fundamentais às empresas. Entenda os concei...

Artigo Completo
8 min de leitura

Metas, métricas e indicadores: diferença e importância das ferramentas

Metas, métricas e indicadores ajudam a gerir as empresas com foco estratégico em resultados. Conheça a diferença entre o...

Artigo Completo
6 min de leitura

Entenda o ciclo analítico e descubra como fazer uma análise de dados

Entenda as principais etapas do ciclo analítico e aprenda como fazer uma análise de dados.

Artigo Completo