As 12 principais linguagens de programação para cientistas de dados em 2026

Se você está pensando em seguir carreira em ciência de dados, quanto mais cedo começar a programar, melhor. Aprender a programar é um passo importante para todo aspirante a cientista de dados. Mas começar a programar pode ser meio assustador, principalmente se você não tem experiência prévia com programação.

Para escolher a linguagem de programação certa, primeiro precisamos ver o que os cientistas de dados fazem no dia a dia. Um cientista de dados é um especialista técnico que usa técnicas matemáticas e estatísticas para manipular, analisar e extrair informações a partir de dados. Tem vários campos dentro da ciência de dados, desde machine learning e aprendizado profundo até análise de rede, processamento de linguagem natural e análise geoespacial. Para fazer o trabalho deles, os cientistas de dados contam com a força dos computadores. Programação é a técnica que permite aos cientistas de dados interagir com computadores e enviar instruções para eles.

Tem centenas de linguagens de programação por aí, feitas para vários fins. Alguns deles são mais adequados para ciência de dados, oferecendo alta produtividade e desempenho para processar grandes quantidades de dados. Mas esse grupo ainda tem um monte de linguagens de programação.

Neste artigo, vamos dar uma olhada em algumas das principais linguagens de programação em ciência de dados para 2026 e mostrar os pontos fortes e recursos de cada uma delas.

• Python
• R
• SQL
• Java
• Julia
• Scala
• C/C++
• JavaScript
• Rápido
• Vá
• MATLAB
• SAS

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As 12 principais linguagens de programação para ciência de dados em 2026

1. Python

Em primeiro lugar em vários índices de popularidade de linguagens de programação, incluindo o Índice TIOBE e o Índice PYPL, a popularidade do Python cresceu muito nos últimos anos e continua sendo a linguagem de programação mais popular. Python é uma linguagem de programação de código aberto e uso geral, com ampla aplicabilidade não só na indústria da ciência de dados, mas também em outros campos, como desenvolvimento web e desenvolvimento de videogames.

Qualquer tarefa de ciência de dados que você imaginar pode ser feita com Python. Isso é principalmente por causa do seu rico ecossistema de bibliotecas. Com milhares de pacotes poderosos apoiados por uma enorme comunidade de usuários, o Python pode fazer todo tipo de operação, desde pré-processamento de dados, visualização e análise estatística até a implantação de modelos de machine learning e aprendizado profundo. Aqui estão algumas das bibliotecas mais usadas para ciência de dados e machine learning:

• NumPy: é um pacote popular que oferece uma coleção extensa de funções matemáticas avançadas. Muitos pacotes são baseados em objetos Numpy, como as famosas matrizes NumPy.
• pandas: é uma biblioteca essencial na ciência de dados, usada para fazer todo tipo de manipulação de bancos de dados, também chamados de DataFrame.
• Matplotlib: a biblioteca padrão do Python para visualização de dados.
• scikit-learn: feito com base no NumPy e no SciPy, virou a biblioteca Python mais popular pra desenvolver algoritmos de machine learning.
• TensorFlow: criado pelo Google, é uma estrutura computacional super forte para desenvolver algoritmos de machine learning e aprendizado profundo.
• Keras: uma biblioteca de código aberto feita pra treinar redes neurais com um desempenho incrível.
• Polars: Uma nova biblioteca DataFrame que funciona mais rápido que o pandas.
• PyCaret: Uma biblioteca de machine learning de código aberto e baixo código que automatiza fluxos de trabalho de machine learning de ponta a ponta.
• Hugging Face: Muito usado por causa da sua biblioteca de transformadores, que permite aplicações de NLP de última geração.

Por causa da sua sintaxe simples e fácil de entender, o Python é frequentemente considerado uma das linguagens de programação mais fáceis de aprender e usar para quem está começando. Se você é novo na ciência de dados e não sabe qual linguagem aprender primeiro, Python é uma das melhores opções.

Se você quer ser um especialista em Python, o DataCamp está aqui para ajudar. Dá uma olhada nos cursos de Python no nosso catálogo e começa a tua formação para te tornares um cientista de dados de sucesso.

2. R

Embora não seja tão popular quanto o Python nos últimos anos, de acordo com os índices de popularidade, o R é uma das melhores opções para quem quer ser cientista de dados. Frequentemente retratado em fóruns de ciência de dados como o principal concorrente do Python, aprender uma dessas duas linguagens é um passo fundamental para entrar nessa área.

R é uma linguagem de código aberto, específica para um domínio, criada especialmente para ciência de dados. Muito popular no mundo das finanças e na academia, o R é uma linguagem perfeita para manipulação, processamento e visualização de dados, além de computação estatística e machine learning.

Assim como o Python, o R tem uma galera grande de usuários e um monte de bibliotecas especializadas para análise de dados. Alguns dos mais notáveis pertencem à família Tidyverse, uma coleção de pacotes de ciência de dados. Inclui o dplyr, para manipulação de dados, e o poderoso ggplot2, a biblioteca padrão para visualização de dados em R. Quanto às tarefas de machine learning, bibliotecas como caret vão facilitar muito a sua vida ao desenvolver seus algoritmos.

Embora seja possível trabalhar com o R diretamente na linha de comando, é comum usar o Rstudio, uma interface poderosa de terceiros que junta várias funcionalidades, como editor de dados, visualizador de dados e depurador.

Se você é novo na ciência de dados ou quer adicionar novas linguagens ao seu arsenal, aprender R é uma escolha perfeita. Dá uma olhada no nosso catálogo cheio de cursos de R pra começar a aprimorar suas habilidades.

3. SQL

Grande parte dos dados do mundo está guardada em bancos de dados. SQL (Structured Query Language) é uma linguagem específica que permite aos programadores se comunicarem com bancos de dados, editarem e extraírem dados deles. Ter um conhecimento prático de bancos de dados e SQL é essencial se você quer se tornar um cientista de dados.

Saber SQL vai te ajudar a trabalhar com diferentes bancos de dados relacionais, incluindo sistemas populares como SQLite, MySQL e PostgreSQL. Apesar das pequenas diferenças entre esses bancos de dados relacionais, a sintaxe para consultas básicas é bem parecida, o que torna o SQL uma linguagem super versátil.

Se você escolher Python ou R para começar sua jornada na ciência de dados, também vale a pena pensar em aprender SQL. Por causa da sua sintaxe simples e declarativa, o SQL é bem fácil de aprender comparado com outras linguagens, e vai te ajudar bastante no caminho.

Quer começar a usar SQL? Dá uma olhada nos diferentes cursos de SQL e programas de habilidades oferecidos pelo DataCamp e prepara-te para te tornar um mestre em consultas. Você pode até conseguir uma certificação de associado SQL através do DataCamp.

4. Java

Classificado em segundo lugar no Índice PYPL e em quarto lugar no Índice TIOBE, Java é uma das linguagens de programação mais populares. ​no mundo, embora sua popularidade tenha diminuído na última década, enquanto o interesse por linguagens como Python disparou. Java é uma linguagem de código aberto e orientada a objetos, conhecida por seu desempenho e eficiência de primeira. Inúmeras tecnologias, aplicativos de software e sites dependem do ecossistema Java.

Embora Java seja a escolha preferida pra desenvolver sites ou criar aplicativos do zero, nos últimos anos, Java ganhou um papel importante na indústria de ciência de dados. Isso é principalmente por causa das Máquinas Virtuais Java, que oferecem uma estrutura sólida e eficiente para ferramentas populares de big data, como Hadoop, Spark e Scala.

Por causa do seu alto desempenho, Java é uma linguagem legal para desenvolver trabalhos de ETL e fazer tarefas de dados que precisam de muito espaço de armazenamento e processamento complexo, tipo algoritmos de machine learning.

5. Julia

Julia pode ser considerada uma estrela em ascensão na área de ciência de dados. Apesar de ser uma das linguagens mais novas da lista (lançada em 2011), a Julia já impressionou o mundo da computação numérica. Às vezes chamada de herdeira do Python, a Julia é uma ferramenta super eficiente comparada com outras linguagens usadas para análise de dados. Você pode começar com nosso programa de habilidades Fundamentos de Julia para aprender mais. 

Embora tenha ficado famoso por ter sido adotado logo de cara por várias organizações importantes, incluindo muitas do setor financeiro, o Julia não é tão usado quanto linguagens como Python e R. Tem uma comunidade menor e não tem tantas bibliotecas quanto seus principais concorrentes. Mesmo assim, Julia é uma linguagem promissora para a ciência de dados por causa da sua velocidade, sintaxe clara e versatilidade, e tem muitos casos de uso em que ela se destaca.

6. Scala

Embora não seja muito comum ver Scala no topo das classificações de linguagens de programação (atualmente ocupa a 21ª posição no Índice PYPL e a 33ª no TIOBE), falar sobre essa linguagem de programação é obrigatório no contexto da ciência de dados.

Recentemente, o Scala se tornou uma das melhores linguagens para machine learning e big data. Lançado em 2004, o Scala é uma linguagem multiparadigmática criada pra ser uma alternativa mais clara e menos complicada ao Java.

O Scala também roda na Máquina Virtual Java, o que permite a interoperabilidade com Java e o torna uma linguagem perfeita para projetos distribuídos de big data. Por exemplo, a estrutura de computação em cluster Apache Spark foi escrita em Scala.

7. #C/C++

         

Consideradas duas das linguagens mais otimizadas, conhecer C e sua prima C++ pode ser super útil pra lidar com tarefas de ciência de dados que exigem muito processamento.

: Índice TIOBE

C e C++ são relativamente mais rápidos do que outras linguagens de programação, o que os torna ótimos candidatos para desenvolver aplicativos de big data e machine learning. Não é por acaso que alguns dos principais componentes das bibliotecas populares de machine learning, como PyTorch e TensorFlow, são escritos em C++.

Por serem linguagens de baixo nível, C e C++ estão entre as mais complicadas de aprender. Então, mesmo que não sejam a primeira escolha quando você começa no mundo da ciência de dados, depois que você entender bem os fundamentos da programação, dominá-las é uma jogada inteligente que pode fazer uma grande diferença no seu currículo.

8. JavaScript

JavaScript tá em terceiro lugar no índice PYPL e em sexto no TIOBE, o que faz dele uma das linguagens de programação mais populares do mundo. JavaScript é uma linguagem versátil e multiparadigma, super conhecida por sua capacidade de criar páginas da web ricas e interativas.

Embora a maioria dos usuários de JavaScript trabalhe no setor de desenvolvimento web, nos últimos anos a linguagem ganhou notoriedade na indústria da ciência de dados. Hoje, o JavaScript dá suporte a bibliotecas populares para machine learning e aprendizado profundo, como TensorFlow e Keras, além de ferramentas de visualização super poderosas, como D3.

Graças ao suporte de bibliotecas populares para machine learning e por ser super popular entre os desenvolvedores web, é uma opção fácil pra todos os programadores front-end e back-end que querem entrar na área de ciência de dados.

9. Rápido

Uma das desvantagens do Python e do R é que nenhum deles foi feito pensando em dispositivos móveis. Nos próximos anos, podemos esperar um avanço ainda maior dos dispositivos móveis, wearables e da IoT (Internet das Coisas). O Swift foi criado pela Apple pra facilitar a criação de aplicativos e, com isso, expandir seu ecossistema de aplicativos e aumentar a retenção de clientes. Logo depois do lançamento em 2014, a Apple e o Google começaram a trabalhar juntos pra tornar isso uma ferramenta importante na interação entre dispositivos móveis e machine learning.

Classificado em 9º lugar no índice PYPL e em 17º no TIOBE, o Swift agora é compatível com o TensorFlow e funciona bem com o Python. Uma vantagem extra do Swift é que ele não está mais preso só ao mundo iOS e virou código aberto pra funcionar no Linux.

Por isso, se você é desenvolvedor móvel e tem curiosidade sobre ciência de dados, o Swift é o que você está procurando.

10. Vá

Go (ou GoLang) é uma linguagem que tá ficando cada vez mais popular, principalmente pra projetos de machine learning. Subiu nas classificações de popularidade tanto no índice PYPL (classificação nº 12) quanto no TIOBE (classificação nº 7).

O Google lançou isso em 2009 com sintaxe e layouts parecidos com os da linguagem C. De acordo com muitos desenvolvedores, Go é a versão do século XXI da linguagem C. Mais de uma década depois de ter sido lançada, Go está ficando super popular por ser uma linguagem flexível e fácil de entender. No mundo da ciência de dados, o Go pode ser um bom amigo para tarefas de machine learning. Apesar das boas perspectivas, a galera que curte ciência de dados em Go ainda é relativamente pequena.

11. MATLAB

O MATLAB é uma linguagem criada principalmente para cálculos numéricos. Atualmente, ocupa a 14ª posição no índice PYPL e a 12ª no TIOBE.

Amplamente adotado no meio acadêmico e na pesquisa científica desde o seu lançamento em 1984, o MATLAB oferece ferramentas poderosas para fazer operações matemáticas e estatísticas avançadas, o que o torna uma ótima opção para a ciência de dados. Mas o MATLAB tem uma grande desvantagem: ele é proprietário. Dependendo do caso (uso acadêmico, pessoal ou comercial), você pode ter que pagar uma grana alta pra conseguir uma licença, o que torna essa linguagem menos atraente do que outras linguagens de programação que podem ser usadas de graça.

12. SAS

O SAS (Sistema Analítico Estatístico) é um ambiente de software feito para inteligência empresarial e computação numérica avançada. O SAS já existe há muito tempo e é super usado por grandes empresas em vários setores, criando um mercado enorme para desenvolvedores SAS.

Mas, o SAS tá perdendo popularidade pra outras linguagens de programação de ciência de dados, tipo Python e R. Isso rola principalmente porque, assim como no MATLAB, você precisa de uma licença pra usar o SAS. Isso cria uma barreira para novos usuários e empresas, que vão se sentir mais inclinados a usar linguagens gratuitas e de código aberto.

Conclusão

Esperamos que este post ajude você a navegar pelo rico e diversificado panorama das linguagens de programação em ciência de dados. Não existe uma única linguagem que seja a melhor em termos absolutos para resolver todos os problemas e situações que podem surgir durante o seu trabalho como cientista de dados. Escolher uma linguagem de programação preferida é algo bem pessoal e geralmente depende do histórico de aprendizado do cientista de dados ou da pilha de tecnologias que ele usa no trabalho. Por exemplo, o evangelista de dados da DataCamp, Richie Cotton, acha que: 

A ciência de dados está cada vez mais focada em Python e SQL para programação, embora R ainda seja popular e Julia esteja crescendo. Espero que essa tendência continue em 2023 e além, mas fique de olho nas ferramentas de inteligência de negócios de baixo código, como Power BI e Tableau.

Se você é novo na ciência de dados, Python ou R são uma boa maneira de começar. Você pode se inscrever em nossos tutoriais gratuitos Introdução ao Python e Introdução ao R para ver qual deles você mais gosta. A partir daí, o segredo do sucesso é ter paciência e praticar bastante. Para ganhar experiência prática em programação, o DataLabé um ambiente online onde você pode escrever código, usar suas habilidades, colaborar com outras pessoas e criar seu portfólio de ciência de dados.

Quando você se sentir confiante com a linguagem que escolheu, pode subir de nível com um treinamento sólido em SQL. Felizmente, o DataCamp tem vários cursos de SQL.

A partir daí, o céu é o limite. Ter conhecimento em várias linguagens de programação é uma vantagem, e alternar entre elas de acordo com as necessidades da sua organização vai te ajudar a se tornar um cientista de dados versátil e a desenvolver uma carreira mais bem-sucedida.

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