Os 6 melhores IDEs Python para ciência de dados em 2026

1. DataLab

O DataLab é o caderno baseado em nuvem do DataCamp que permite que qualquer pessoa analise dados, colabore e compartilhe ideias com sua equipe. O DataLab pode ser usado tanto para aprender ciência de dados quanto para realmente fazer trabalhos de ciência de dados como uma plataforma de notebook independente. Ele oferece conjuntos de dados prontos para uso, que permitem que você comece rapidamente a praticar e analisar dados do mundo real. 

O DataLab também oferece modelos para ajudá-lo a entrar em tipos específicos de projetos mais rapidamente e recursos de colaboração que facilitam a edição e os comentários nos projetos. Ao usar o DataLab, você pode se conectar ao warehouse da sua organização e compartilhar notebooks com sua equipe de dados, como faria no Google Docs. O DataLab dá suporte a Python, R e SQL.

IDE DataLab da DataCamp. Imagem do autor.

Pros

• Suporte para Python, R e SQL.
• Tem um plano grátis e mais opções premium.
• Conjuntos de dados e modelos integrados para começar a programar rapidinho.
• Carregue seus próprios dados e conecte-se ao warehouse da sua empresa.
• Ótimas ferramentas para colaboração e compartilhamento de código.
• Não precisa instalar nada.

Contras

• Não suporta muitos idiomas que outras IDEs suportam.
• Precisa de conexão com a internet pra programar e acessar arquivos. 

2. Caderno JupyterLab e Caderno Jupyter

Jupyter Lab Notebook IDE. Imagem do autor.

O JupyterLab e o Jupyter Notebook são dois dos softwares gratuitos mais populares para ciência de dados. Ambas são ferramentas baseadas na web. O Jupyter Notebook é o aplicativo original de caderno virtual e é super fácil de usar, mesmo para quem tá começando, com uma interface simples e focada em documentos. 

O JupyterLab é a próxima versão desse software. Ele oferece um ambiente de desenvolvimento interativo e modular, facilitando a configuração de um fluxo de trabalho personalizado. Você pode usar o JupyterLab para fluxos de trabalho em ciência de dados, computação científica, jornalismo computacional e machine learning.   

O Jupyter suporta mais de 40 linguagens de programação, incluindo Python e R, além de outras linguagens de dados como Julia e Scala. Também é super fácil de instalar com um comando pip simples, e você pode experimentar no seu navegador antes de instalar. 

Pros

• Tem suporte para mais de 40 linguagens de programação.
• Tem várias funcionalidades pra personalizar seu fluxo de trabalho.

Contras

• Precisa baixar um software.

3. Spyder

Spyder IDE. Imagem do autor.

O Spyder é um ambiente gratuito e de código aberto feito pra programar em Python. A ferramenta tem algumas funções avançadas de edição, depuração e criação de perfis que tornam a programação em Python muito mais fácil e eficiente. 

Por exemplo, o editor tem autocompletar, destaque de sintaxe, divisão horizontal e vertical e outras ferramentas que ajudam a programar com mais eficiência. Tudo isso ajuda a tornar a experiência de codificação e depuração mais fácil e personalizável. A ferramenta também tem recursos avançados, como um explorador de variáveis, que permite ver as variáveis que você criou com seu código, e um explorador de gráficos fácil de usar para visualizar e salvar os gráficos criados pelo seu código.  

O Spyder também tem outros plug-ins pra ampliar as funcionalidades do software, como um notebook, um terminal e um software de teste.  

Pros

• Tem vários recursos avançados e personalização de interface disponíveis. 
• Totalmente grátis e de código aberto.
• Tem plugins extras pra expandir as funcionalidades da ferramenta.

Contras

• Só dá suporte à programação Python.
• É um pouco avançado para programadores iniciantes.

4. Visual Studio

Visual Studio IDE. Imagem do autor.

O Visual Studio é um IDE desenvolvido pela Microsoft com o objetivo de facilitar a codificação, a depuração e a colaboração. O Visual Studio é um IDE mais avançado que oferece recursos extras para programadores, como compiladores, ferramentas de autocompletar código, ferramentas de design gráfico e outros recursos úteis para desenvolvimento. Todos esses recursos tornam os processos de codificação e depuração mais rápidos e fáceis. 

O Visual Studio também dá dicas quando você escreve certos códigos, tipo ao definir uma função, o que faz dele uma ótima ferramenta para quem tá começando a aprender. Este IDE funciona no Windows, Mac e Linux e suporta a maioria das linguagens de programação.

Pros

• Tem vários recursos avançados para os programadores escreverem código de forma eficiente.
• Dá dicas e sugestões que são úteis para programadores menos experientes. 
• Tem vários recursos de colaboração.

Contras

• Só dá suporte à programação Python.
• Precisa instalar um software.

5. Google Colab

Google Colab IDE. Imagem do autor.

O Google Colaboratory é o ambiente de notebook baseado em nuvem do Google. O Colab está integrado ao conjunto de produtos do Google e é fácil começar a usá-lo se você tiver uma conta do Google. Você pode importar dados para os notebooks do Colab a partir da sua conta do Google Drive e de outras fontes, como o Github. 

O Colab também é super popular na galera do machine learning e te deixa usar o hardware na nuvem do Google, tipo GPUs e TPUs, pra rodar códigos de machine learning, não importa o quão potente seja o seu computador. Você também pode compartilhar cadernos do Colab com outras pessoas, tipo um arquivo do Google Docs, facilitando o compartilhamento do seu trabalho. Ele também suporta mais de 40 linguagens de programação, incluindo Python, R e Scala.

Pros

• Tem suporte para mais de 40 linguagens de programação.
• Gratuito e fácil de configurar com uma conta Google.
• Dá acesso grátis ao hardware do Google, pra você não precisar depender do hardware do seu próprio computador pra projetos que exigem muito processamento.
• Fácil de compartilhar código e colaborar.
• Disponível online, sem precisar instalar nenhum software.

Contras

• Perder a conexão com a internet ou deixar uma sessão aberta por muito tempo pode fazer com que você perca o progresso do seu trabalho e precise reiniciar o notebook (o que pode demorar um pouco para notebooks de treinamento de modelos de ML e IA). 
• Os recursos de hardware e a potência podem ser limitados sem uma assinatura premium.

6. DataSpell

DataSpell IDE. Imagem do autor.

O DataSpell é um IDE e uma plataforma de notebook desenvolvida pela Jetbrains, feita especialmente para cientistas de dados. É a ferramenta mais recente desta lista e foi lançada no final de 2021. Eles têm controle de versão integrado, um terminal e uma ferramenta de banco de dados para acessar bancos de dados diretamente no IDE. 

O DataSpell também oferece autocompletar código, exploradores de variáveis, um depurador e suporte a SQL. Também tem plugins disponíveis pra personalizar a interface e adicionar mais funcionalidades. O DataSpell é um pouco mais caro, mas oferece muitos recursos premium se você estiver procurando um IDE de ciência de dados robusto. 

Pros

• Suporte integrado para SQL e banco de dados.
• Feito especialmente para cientistas de dados.
• Oferece recursos avançados de programação para fluxos de trabalho mais eficientes.

Contras

• É caro e precisa de uma assinatura anual.
• Precisa instalar um software.

Comparando os melhores IDEs para ciência de dados

Compilamos os prós e contras das ferramentas que abordamos neste artigo em uma tabela abaixo para ajudá-lo a escolher o IDE de ciência de dados certo para suas necessidades.

Esperamos que você tenha curtido essa lista dos melhores IDEs para ciência de dados com os quais você pode trabalhar hoje. Se você quer começar a usar um IDE rapidinho, sem precisar instalar nada, dá uma olhada no DataLab.