7 vantagens de usar Python para ciência de dados

Você consegue adivinhar qual é a linguagem mais utilizada no universo Data Science? Bem, a julgar pelo título deste artigo, você já deve saber o que é, e se você ainda está se perguntando – é Python.

De acordo com uma análise do StackOverflow,

“O uso de Python que mais cresce é para ciência de dados, aprendizado de máquina e pesquisa acadêmica.”

Por trás desse grande número de fãs do Python estão vários motivos. A principal razão é que o Python é super fácil de aprender. Quando se trata de Data Science, o Python é uma ferramenta bacana com toda uma gama de benefícios. Por ser de código aberto, é flexível e está melhorando continuamente. Além disso, o Python possui uma variedade de bibliotecas úteis e não podemos esquecer que ele pode ser integrado a outras linguagens (como Java), além de estruturas existentes. Para encurtar a história – Python é uma excelente ferramenta de Ciência de Dados.

Vamos dar-lhe 6 fortes razões para apoiar a nossa reivindicação!

1. Simplicidade!

Ao falar sobre a popularidade do Python na comunidade de programação e ciência de dados, a primeira coisa que vem à mente é sua simplicidade. Um dos melhores recursos do Python é sua simplicidade e legibilidade inerentes que o tornam uma linguagem amigável para iniciantes. Tem uma sintaxe limpa e lúcida, oferecendo assim uma curva de aprendizado mais curta do que a maioria das outras linguagens. Na verdade, você poderia escrever um programa muito mais rápido em Python do que provavelmente faria com outras linguagens, como C++ ou Java.

Python é rápido, pois permite que você vá direto para a parte de pesquisa sem ter que gastar horas lendo a documentação. Hoje, o Python é amplamente usado para análise de dados, análise estatística, desenvolvimento web, processamento de texto e muito mais.

2. Bibliotecas – há uma para cada necessidade!

Embora a simplicidade do Python o torne a primeira escolha para muitos, sua variedade de bibliotecas fantásticas o torna ainda mais atraente para os profissionais de Data Science. Ao longo dos anos, o Python ficou mais rico com a inclusão de bibliotecas que aprimoram ainda mais sua funcionalidade. Existem tantas bibliotecas que você certamente encontrará uma sob medida para atender às suas necessidades de Data Science.

Vamos dar uma olhada em algumas das bibliotecas Python mais populares –

NumPy é uma das primeiras bibliotecas a encontrar um caso de uso em Data Science. Ele incorpora funções matemáticas de alto nível que operam em arrays e matrizes multidimensionais e é excelente para computação científica.

Pandas foi construído em cima do NumPy. É a biblioteca de análise de dados do Python e pode ser usada para tudo – desde a importação de dados de planilhas do Excel até o processamento de conjuntos de dados para análise de séries temporais.

SciPy é o equivalente científico do NumPy. Possui todas as ferramentas necessárias para integração numérica e análise eficaz de dados científicos. Matplotlib é uma biblioteca de plotagem 2D que vem equipada com todas as ferramentas necessárias para oferecer visualização de dados. Scikit-Learn e PyBrain são bibliotecas de ML equipadas com módulos para desenvolvimento de redes neurais.

Além dessas bibliotecas, existem outras bibliotecas como SymPy (aplicativos estatísticos); Shogun, PyLearn2 e PyMC (machine learning); Bokeh, ggplot, Plotly, prettyplotlib e seaborn (visualização e plotagem de dados) e csvkit, PyTables, SQLite3 (formatação e armazenamento de dados), para citar alguns.

3. Abordagem multiparadigma.

Uma grande coisa sobre o Python é que, diferentemente das linguagens OOP, ele não é limitado em abordagem – é uma linguagem de programação multiparadigma. Então, por exemplo, enquanto em Java, você precisa criar uma classe OO separada para imprimir 'Hello World', você não precisa fazer isso em Python. Com uma abordagem multiparadigma, o Python suporta programação funcional, procedural e orientada a objetos e estilos de programação orientados a aspectos.

4. Integração de aplicativos empresariais (EAI).

Python é uma excelente ferramenta para Enterprise Application Integration (EAI). Como mencionamos anteriormente, o Python é altamente incorporável em aplicativos, mesmo aqueles escritos em outras linguagens de programação. Assim, permite uma fácil integração com outras linguagens, facilitando assim o processo de desenvolvimento web. Por exemplo, ele pode invocar componentes CORBA/COM e também chamar diretamente de e para código Java, C++ ou C. A forte ligação de integração do Python com Java, C e C++ o torna uma ótima opção para scripts de aplicativos.

Além disso, o Python também é uma ferramenta útil para teste de software devido aos recursos robustos de processamento e integração de texto. Ele vem com sua estrutura de teste de unidade exclusiva e também pode ser usado para desenvolver aplicativos de desktop GUI sofisticados.

5. O Caderno de Jupyter.

Trabalhando com Python, todo programador está familiarizado com o Jupyter Notebook. É um aplicativo da Web de código aberto que permite que os codificadores escrevam código expressivo. O Jupyter Notebook é uma ferramenta útil para Data Science e ML. Ele permite que você exiba suas descobertas e incorpore os resultados (visualizações) no mesmo documento que seu código.

Entre os muitos serviços que giram em torno do Jupyter Notebook está o Google Colaboratory, que oferece vantagens gratuitas de computação em nuvem, além de acesso a GPUs de alto desempenho para executar o Jupyter Notebook. Como o Google Colab é sincronizado diretamente com os aplicativos do Google Drive, você pode armazenar seus dados e notebooks no Google Drive.

6. Comunidade – sempre há alguém em quem confiar!

O que poderia ser mais incrível sobre o Python do que as coisas que já mencionamos até agora?

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A Comunidade Python.

Para o bem ou para o mal, a comunidade Python sempre estará lá para você. Não há problema, problema ou pergunta que não seja resolvido ou respondido por entusiastas e voluntários do Python. Tudo que você precisa fazer é perguntar. Esta é uma das características mais louváveis ​​das comunidades de código aberto – elas estão sempre abertas a discussões.

Se você está preso em algum lugar em seu código ou em algo, pode ter certeza de que alguém em algum lugar já enfrentou esse problema antes. Então, sempre há uma solução. Você pode se conectar com especialistas em Python e membros da comunidade em plataformas online como Reddit e StackOverflow, ou pode participar de encontros/conferências e outras reuniões.

Para resumir, o Python provou ser um divisor de águas para a Ciência de Dados. Ele está repleto de ferramentas e recursos úteis que o tornam a primeira escolha de muitos cientistas de dados e analistas de dados em todos os lugares.

Embora estejamos convencidos de que os motivos acima são suficientes para mostrar as vantagens do Python para Ciência de Dados, você precisa testá-lo para acreditar!