As 6 principais linguagens de programação de ciência de dados 2022 [escolhidas a dedo]

Uma linguagem de programação é uma linguagem formal que compreende um conjunto de instruções que produz vários tipos de saída. Essas linguagens são usadas em programas de computador para implementar algoritmos e possuem múltiplas aplicações. Existem várias linguagens de programação para ciência de dados também. Os cientistas de dados devem aprender e dominar pelo menos uma linguagem, pois é uma ferramenta essencial para realizar várias funções da ciência de dados.

Linguagens de programação de baixo e alto nível

Existem dois tipos de linguagens de programação – de baixo nível e de alto nível. As linguagens de baixo nível são relativamente menos avançadas e as linguagens mais compreensíveis usadas pelos computadores para realizar diferentes operações. Isso inclui linguagem assembly e linguagem de máquina.

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Enquanto a linguagem assembly lida com manipulação direta de hardware e problemas de desempenho, uma linguagem de máquina é basicamente binários lidos e executados por um computador. Um software assembler converte a linguagem assembly em código de máquina. As linguagens de programação de baixo nível são mais rápidas e mais eficientes em termos de memória em comparação com suas contrapartes de alto nível.

O segundo tipo de linguagens de programação fornece uma abstração mais forte de detalhes e conceitos de programação. Essas linguagens de alto nível podem criar código independente do tipo de computador. Além disso, eles são portáteis, mais próximos da linguagem humana e imensamente úteis para instruções de resolução de problemas.

Portanto, muitos cientistas de dados usam linguagens de programação de alto nível. Aqueles que desejam entrar no campo podem considerar se especializar em uma linguagem de ciência de dados para iniciar sua jornada. Vamos entender as características e vantagens de algumas dessas linguagens.

Linguagens de programação para ciência de dados

1. Python

Python é a linguagem de programação de ciência de dados mais usada no mundo atualmente. É uma linguagem de código aberto e fácil de usar que existe desde o ano de 1991. Essa linguagem dinâmica e de propósito geral é inerentemente orientada a objetos. Ele também suporta vários paradigmas, desde programação funcional até programação estruturada e procedimental.

Portanto, também é uma das linguagens mais populares para ciência de dados . Com menos de 1000 iterações, é mais rápido e uma melhor opção para manipulação de dados. O processamento natural de dados e o aprendizado de dados tornam-se uma moleza com os pacotes contidos no Python. Além disso, o Python torna mais fácil para os programadores lerem os dados em uma planilha criando uma saída CSV.

2. JavaScript

JavaScript é outra linguagem de programação orientada a objetos usada por cientistas de dados. Centenas de bibliotecas Java estão disponíveis hoje cobrindo todo tipo de problema que um programador pode encontrar. Existem algumas linguagens excepcionais para criar painéis e visualizar dados.

Essa linguagem versátil é capaz de lidar com várias tarefas ao mesmo tempo. Também é útil para incorporar tudo, desde eletrônicos a aplicativos de desktop e web. Estruturas de processamento populares como o Hadoop são executadas em Java. E é uma daquelas linguagens de ciência de dados que podem ser escaladas rápida e facilmente para grandes aplicativos.

3. Escala

Essa linguagem de programação moderna e elegante foi criada muito mais recentemente, em 2003. Scala foi inicialmente projetada para resolver problemas com Java. Suas aplicações vão desde programação web até aprendizado de máquina. É também uma linguagem escalável e eficaz para lidar com big data. Nas organizações modernas, o Scala oferece suporte à programação funcional e orientada a objetos, bem como ao processamento simultâneo e sincronizado.

Leia: Perguntas da entrevista Scala

4. R

R é uma linguagem de programação de alto nível construída por estatísticos. A linguagem e o software de código aberto são normalmente usados ​​para computação estatística e gráficos. Mas também tem várias aplicações em ciência de dados e o R possui várias bibliotecas úteis para ciência de dados. O R pode ser útil para explorar conjuntos de dados e realizar análises ad hoc. No entanto, os loops têm mais de 1.000 iterações e são mais complexos de aprender do que o Python.

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5. SQL

Ao longo dos anos, Structured Query Language ou SQL tornou-se uma linguagem de programação popular para gerenciar dados. Embora não seja usado exclusivamente para operações de ciência de dados, o conhecimento de tabelas e consultas SQL pode ajudar os cientistas de dados ao lidar com sistemas de gerenciamento de banco de dados. Essa linguagem específica de domínio é extremamente conveniente para armazenar, manipular e recuperar dados em bancos de dados relacionais.

6. Júlia

Julia é uma linguagem de programação de ciência de dados que foi desenvolvida especificamente para análise numérica rápida e ciência computacional de alto desempenho. Ele pode implementar rapidamente conceitos matemáticos como álgebra linear. E é uma excelente linguagem para lidar com matrizes. Julia pode ser usada para programação de back-end e front-end, e sua API pode ser incorporada em programas.

Em poucas palavras

Existem mais de 250 linguagens de programação no mundo hoje. Nesse vasto campo, o Python surge claramente como um vencedor com mais de 70.000 bibliotecas e cerca de 8,2 milhões de usuários em todo o mundo. Python permite integração com TensorFlow, SQL, entre outras bibliotecas de ciência de dados e aprendizado de máquina. O conhecimento básico de Python também ajuda na escolha de estruturas de computação como o Apache Spark, famoso por suas tarefas de engenharia de dados e análise de big data.

Antes de se tornar um especialista em ciência de dados, aprender uma linguagem de programação é um requisito crucial. Os cientistas de dados devem pesar os prós e os contras dos diferentes tipos de linguagens de programação para ciência de dados antes de tomar uma decisão.

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