Principais linguagens de programação para cientistas de dados em 2023

Se você está pensando em iniciar uma carreira em ciência de dados, quanto mais cedo começar a programar, melhor. Aprender a codificar é uma etapa essencial para todo aspirante a cientista de dados. No entanto, começar a programar pode ser assustador, especialmente se você não tiver experiência prévia em codificação.

Para escolher a linguagem de programação correta, primeiro você deve observar o que os cientistas de dados fazem em seu trabalho diário. Um cientista de dados é um especialista técnico que usa técnicas matemáticas e estatísticas para manipular, analisar e extrair informações dos dados. Há muitos domínios no âmbito da ciência de dados, desde a aprendizagem automática e a aprendizagem profunda até a análise de rede, o processamento de linguagem natural e a análise geoespacial. Para realizar suas tarefas, os cientistas de dados contam com o poder dos computadores. A programação é a técnica que permite que os cientistas de dados interajam com os computadores e enviem instruções a eles.

Há centenas de linguagens de programação disponíveis, criadas para diversas finalidades. Alguns deles são mais adequados para a ciência de dados, proporcionando alta produtividade e desempenho para processar grandes quantidades de dados. No entanto, esse grupo ainda inclui um bom número de linguagens de programação.

Neste artigo, analisamos algumas das principais linguagens de programação de ciência de dados para 2023 e apresentamos os pontos fortes e os recursos de cada uma delas.

• Python
• R
• SQL
• Java
• Julia
• Scala
• C/C++
• JavaScript
• Swift
• Ir
• MATLAB
• SAS

Todos os dados foram atualizados para demonstrar as últimas tendências para 2023 e anos seguintes.

12 principais linguagens de programação de ciência de dados em 2023

Python

Classificada 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 de uso geral com ampla aplicabilidade não apenas no setor de ciência de dados, mas também em outros domínios, como desenvolvimento da Web e desenvolvimento de videogames.

Qualquer tarefa de ciência de dados que você imaginar pode ser feita com Python. Isso se deve principalmente ao seu rico ecossistema de bibliotecas. Com milhares de pacotes avançados apoiados por sua enorme comunidade de usuários, o Python pode realizar todos os tipos de operações, desde o pré-processamento de dados, a visualização e a análise estatística até a implantação de modelos de aprendizagem automática e profunda. Aqui estão algumas das bibliotecas mais usadas para fins de ciência de dados e aprendizado de máquina:

• NumPy: é um pacote popular que oferece uma ampla coleção de funções matemáticas avançadas. Muitos pacotes são baseados em objetos Numpy, como as famosas matrizes NumPy.
• pandas: é uma biblioteca fundamental na ciência de dados, usada para realizar todos os tipos de manipulação de bancos de dados, também chamada de DataFrames.
• Matplotlib: a biblioteca Python padrão para visualização de dados.
• scikit-learn: desenvolvida com base no NumPy e no SciPy, tornou-se a biblioteca Python mais popular para o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina.
• TensorFlow: desenvolvido pelo Google, é uma estrutura computacional avançada para o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
• Keras: uma biblioteca de código aberto projetada para treinar redes neurais com alto desempenho.

Devido à sua sintaxe simples e legível, o Python é geralmente considerado uma das linguagens de programação mais fáceis de aprender e usar para iniciantes. Se você é novo na ciência de dados e não sabe qual linguagem aprender primeiro, Python é uma das melhores opções.

Se você deseja ser um especialista em Python, o DataCamp está aqui para ajudar. Confira os cursos de Python em nosso catálogo e comece seu treinamento para se tornar um cientista de dados de sucesso.

R

Embora não esteja tão em alta quanto o Python nos últimos anos, de acordo com os índices de popularidade, o R é uma das principais opções para aspirantes a cientistas de dados. Frequentemente retratado em fóruns de ciência de dados como o principal concorrente do Python, o aprendizado de uma dessas duas linguagens é uma etapa essencial para você entrar no campo.

O R é uma linguagem de código aberto e específica de domínio, projetada explicitamente para a ciência de dados. Muito popular nos setores financeiro e acadêmico, o R é uma linguagem perfeita para manipulação, processamento e visualização de dados, bem como para computação estatística e aprendizado de máquina.

Assim como o Python, o R tem uma grande comunidade de usuários e uma vasta coleção de bibliotecas especializadas para análise de dados. Alguns dos mais notáveis pertencem à família Tidyverse, uma coleção de pacotes de ciência de dados. Ele inclui o dplyr, para manipulação de dados, e o poderoso ggplot2, a biblioteca padrão para visualização de dados no R. Quanto às tarefas de aprendizado de máquina, bibliotecas como a caret facilitarão muito a vida de você ao desenvolver seus algoritmos.

Embora seja possível trabalhar com o R diretamente na linha de comando, é comum usar o Rstudio, uma interface avançada de terceiros que integra vários recursos, como editor de dados, visualizador de dados e depurador.

Se você é novo na ciência de dados ou deseja adicionar novas linguagens ao seu arsenal, aprender R é a escolha perfeita. Confira nosso rico catálogo de cursos de R para começar a aprimorar suas habilidades.

SQL

Grande parte dos dados do mundo é armazenada em bancos de dados. SQL (Structured Query Language, Linguagem de Consulta Estruturada) é uma linguagem específica de domínio que permite que os programadores se comuniquem, editem e extraiam dados de bancos de dados. Ter um conhecimento prático de bancos de dados e SQL é essencial se você quiser se tornar um cientista de dados.

Conhecer o SQL permitirá que você trabalhe 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 das consultas básicas é bastante semelhante, o que torna o SQL uma linguagem muito versátil.

Independentemente de escolher Python ou R para iniciar sua jornada na ciência de dados, você também deve considerar aprender SQL. Devido à sua sintaxe simples e declarativa, o SQL é muito fácil de aprender em comparação com outras linguagens e ajudará muito você ao longo do caminho.

Você quer começar a usar o SQL? Dê uma olhada nos diferentes cursos de SQL e nas trilhas de habilidades oferecidas pela DataCamp e prepare-se para se tornar um mestre em consultas.

Java

Classificado em 2º lugar no índice PYPL e em 3º lugar no índice TIOBE, o Java é uma das linguagens de programação mais populares ​no mundo, embora sua popularidade tenha diminuído na última década, enquanto o interesse em linguagens como Python disparou. Java é uma linguagem de código aberto orientada a objetos, conhecida por seu desempenho e eficiência de primeira classe. Inúmeras tecnologias, aplicativos de software e sites dependem do ecossistema Java.

Embora o Java seja a opção preferida no desenvolvimento de sites ou na criação de aplicativos do zero, nos últimos anos, o Java ganhou um papel de destaque no setor de ciência de dados. Isso se deve principalmente às máquinas virtuais Java, que fornecem uma estrutura sólida e eficiente para ferramentas populares de Big Data, como Hadoop, Spark e Scala.

Devido ao seu alto desempenho, o Java é uma linguagem adequada para o desenvolvimento de trabalhos de ETL e para a execução de tarefas de dados que exigem grande armazenamento e requisitos de processamento complexos, como algoritmos de aprendizado de máquina.

Julia

Julia pode ser considerada uma estrela em ascensão da ciência de dados. Apesar de ser uma das linguagens mais novas desta lista (foi lançada em 2011), a Julia já impressionou o mundo da computação numérica. Às vezes chamado de herdeiro do Python, o Julia é uma ferramenta altamente eficaz em comparação com outras linguagens usadas para análise de dados.

Embora tenha ganhado notoriedade graças à sua adoção precoce por várias organizações importantes, inclusive muitas do setor financeiro, a Julia não é tão amplamente adotada quanto linguagens como Python e R. Ela tem uma comunidade menor e não tem tantas bibliotecas quanto seus principais concorrentes. Apesar disso, Julia é uma linguagem promissora para a ciência de dados devido à sua velocidade, sintaxe clara e versatilidade, e há muitos casos de uso em que ela se destaca.

Scala

Embora não seja muito comum ver Scala nas principais classificações de linguagens de programação (atualmente, ela ocupa a 19ª posição no índice PYPL e a 38ª no TIOBE), falar sobre essa linguagem de programação é obrigatório no contexto da ciência de dados.

Scala tornou-se recentemente uma das melhores linguagens para aprendizado de máquina e big data. Lançada em 2004, Scala é uma linguagem multiparadigmática projetada explicitamente para ser uma alternativa mais clara e menos prolixa ao Java.

O Scala também é executado na Máquina Virtual Java, permitindo assim a interoperabilidade com o Java e tornando-o uma linguagem perfeita para projetos de Big Data distribuídos. Por exemplo, a estrutura de computação em cluster do Apache Spark é escrita em Scala.

#C/C++

         

Consideradas duas das linguagens mais otimizadas, o conhecimento de C e de seu parente próximo C++ pode ser muito útil quando se trata de lidar com tarefas de ciência de dados com uso intensivo de computação.

: Índice TIOBE

C e C++ são comparativamente mais rápidas do que outras linguagens de programação, o que as torna candidatas adequadas para o desenvolvimento de aplicativos de big data e aprendizado de máquina. Não é coincidência que alguns dos principais componentes das bibliotecas populares de aprendizado de máquina, incluindo PyTorch e TensorFlow, sejam escritos em C++.

Devido à sua natureza de baixo nível, C e C++ estão entre as linguagens mais complicadas de aprender. Portanto, embora elas possam não ser as primeiras opções quando você embarca no mundo da ciência de dados, depois de obter um sólido entendimento dos fundamentos da programação, dominá-las é uma atitude inteligente que pode fazer uma grande diferença no seu currículo.

JavaScript

O JavaScript está em terceiro lugar no índice PYPL e em sétimo no TIOBE, o que o classifica como uma das linguagens de programação mais populares do mundo. O JavaScript é uma linguagem multiparadigma e versátil, amplamente conhecida por sua capacidade de criar páginas da Web ricas e interativas.

Embora a maioria dos usuários de JavaScript trabalhe no setor de desenvolvimento da Web, nos últimos anos a linguagem ganhou notoriedade no setor de ciência de dados. Atualmente, o JavaScript oferece suporte a bibliotecas populares para aprendizado de máquina e aprendizado profundo, como TensorFlow e Keras, além de ferramentas de visualização incrivelmente avançadas, como o D3.

Graças ao suporte de bibliotecas populares para aprendizado de máquina e à sua ampla popularidade entre os desenvolvedores da Web, é uma opção de entrada fácil para todos os programadores de front-end e back-end que desejam entrar na ciência de dados.

Swift

Uma das desvantagens do Python e do R é que nenhum deles foi criado tendo em mente os dispositivos móveis. Nos próximos anos, podemos esperar um avanço ainda maior dos dispositivos móveis, dos wearables e da IoT (Internet das Coisas). O Swift foi desenvolvido pela Apple para facilitar a criação de aplicativos e, com isso, aumentar seu ecossistema de aplicativos e aumentar a retenção de clientes. Logo após seu lançamento em 2014, a Apple e o Google começaram a trabalhar juntos para torná-lo uma ferramenta fundamental na interação entre dispositivos móveis e aprendizado de máquina.

Classificado em 9º lugar no índice PYPL e em 20º no TIOBE, o Swift agora é compatível com o TensorFlow e é interoperável com o Python. Uma vantagem adicional do Swift é que ele não está mais limitado ao ecossistema iOS e se tornou de código aberto para funcionar no Linux.

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

Ir

Go (ou GoLang) é uma linguagem cada vez mais popular, especialmente para projetos de aprendizado de máquina. Ele subiu nas classificações de popularidade tanto no índice PYPL (classificação nº 12) quanto no TIOBE (classificação nº 10).

O Google o apresentou em 2009 com sintaxe e layouts semelhantes aos do C. De acordo com muitos desenvolvedores, Go é a versão do século XXI de C. Mais de uma década após seu lançamento, Go está se tornando extremamente popular devido à sua linguagem flexível e fácil de entender. No contexto da ciência de dados, o Go pode ser um bom aliado para tarefas de aprendizado de máquina. Apesar de suas perspectivas, a comunidade de ciência de dados de Go ainda é relativamente pequena.

MATLAB

O MATLAB é uma linguagem projetada principalmente para computação numérica. Atualmente, ela ocupa a 14ª posição no índice PYPL e a 12ª no TIOBE.

Amplamente adotado no meio acadêmico e na pesquisa científica desde seu lançamento em 1984, o MATLAB oferece ferramentas poderosas para realizar operações matemáticas e estatísticas avançadas, o que o torna um ótimo candidato para a ciência de dados. No entanto, o MATLAB tem uma desvantagem importante: ele é proprietário. Dependendo do caso (uso acadêmico, pessoal ou comercial), você pode ter que pagar uma grande quantia em dinheiro para obter uma licença, o que a torna menos atraente do que outras linguagens de programação que podem ser usadas gratuitamente.

SAS

O SAS (Statistical Analytical System) é um ambiente de software projetado para inteligência de negócios e computação numérica avançada. O SAS existe há muito tempo e é amplamente adotado pelas principais empresas em muitos setores, criando um grande mercado para os desenvolvedores do SAS.

No entanto, o SAS está perdendo popularidade constantemente em relação a outras linguagens de programação de ciência de dados, como Python e R. Isso ocorre principalmente porque, como ocorreu com o MATLAB, você precisa de uma licença para usar o SAS. Isso cria uma barreira de entrada para novos usuários e empresas, que se sentirão propensos a usar linguagens gratuitas e de código aberto.

Conclusão

Esperamos que esta publicação ajude você a navegar pelo cenário rico e diversificado das linguagens de programação de ciência de dados. Não existe uma linguagem única que seja a melhor em termos absolutos para resolver todos os problemas e situações que possam surgir durante seu trabalho como cientista de dados. A escolha de uma linguagem de programação preferida é subjetiva e geralmente depende do histórico de aprendizado do cientista de dados ou da pilha de tecnologia no trabalho. Por exemplo, o evangelista de dados da DataCamp, Richie Cotton, acredita que: 

"A ciência de dados está cada vez mais centrada em Python e SQL para programação, embora o R ainda seja popular e o Julia esteja em ascensão. Espero que essa tendência continue em 2023 e nos anos seguintes, mas fique atento às ferramentas de business intelligence de baixo código, como o Power BI e o Tableau."

Se você for um novato na ciência de dados, Python ou R é um bom lugar para começar. Você pode se inscrever em nosso Tutorial gratuito de Introdução ao Python e no Tutorial de Introdução ao R para ver de qual deles você gosta mais. A partir daí, a chave para o sucesso é a paciência e a prática. Para obter experiência prática em programação, o DataLab é um ambiente on-line onde você pode escrever códigos, aplicar suas habilidades, colaborar com outras pessoas e criar seu portfólio de ciência de dados.

Depois de se sentir confiante com a linguagem escolhida, você pode aumentar o nível com um treinamento sólido em SQL. Felizmente, a DataCamp oferece uma variedade de cursos de SQL.

A partir daí, o céu é o limite. Conhecer várias linguagens de programação é um trunfo, e alternar entre as linguagens de acordo com as necessidades da sua organização ajudará você a se tornar um cientista de dados versátil e a desenvolver uma carreira mais bem-sucedida.

Saiba mais:

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