Programação Python para data science: a linguagem mais utilizada na área

Programação Python para data science: a linguagem mais utilizada na área

A área de dados está ficando cada vez mais aquecida no mercado. Nos últimos ano, ganhou muita popularidade, pois cada vez mais empresas entendem que é possível converter informações em valores, para poder crescer. No entanto, você deve estar se perguntando: por que programação Python para data science? Ela é realmente melhor do que as outras linguagens?

Basicamente, o Python é fácil de usar quando falamos de computação quantitativa e analítica. Atualmente, é a linguagem líder da área e é amplamente utilizada em vários campos, o que também a torna um diferencial.

Acompanhe este artigo para entender essas vantagens em todos os seus detalhes, além de saber como aprender Python da melhor forma.

O que é Python para data science?

O Python é, realmente, uma grande linguagem e há muitos motivos pelos quais os profissionais de data science a utilizam. No dia a dia, é preciso criar visualizações claras de todas as informações coletadas, para interpretar e comunicar os resultados e previsões, da melhor forma, para outros setores de um negócio.

Com isso, o seu trabalho pode fornecer muito valor para as organizações. Com as informações relevantes, elas podem aplicar melhorias em seus processos internos, otimizar demandas e tomar novas decisões dentro de suas estratégias de maneira segura.

A programação Python para data science acabou se tornando um canal direto para a análise de informações em diversas empresas no mundo todo.


Por que usar Python para data science?

É importante saber que, além do Python, outras linguagens de programação também podem ser usadas para data science. No entanto, muitos fatores, a maioria deles pessoais, estão envolvidos na escolha que é praticamente unânime na área. Separamos as principais para que você entenda o porquê de tudo isso:

Grande comunidade

Ao utilizar Python, você terá uma grande e crescente comunidade para contar. Isso é muito vantajoso. Caso tenha alguma dúvida ou esteja perdido sobre o que fazer em determinada situação, por exemplo, você pode contar com um alto número de especialistas que podem te ajudar a resolver o seu problema, além de outras respostas e perguntas relacionadas à data science.

Grande número de bibliotecas

Encontre uma grande variedade de bibliotecas utilizando Python, como NumPy, SciPy, StatsModels, scikit-learn, pandas, entre muitos outros! Você, com certeza, irá encontrar a melhor solução, que funcione de forma adequada e confiável.

Facilidade de aprendizagem

Essa é uma das principais vantagens do Python. Qualquer pessoa pode aprendê-la rápida e facilmente, pois foi projetada para ser simples.

Jupyter Notebook

Este é um aplicativo web por meio do qual o profissional pode executar múltiplas linhas e blocos de código em diferentes células, permitindo manusear os dados de maneira flexível. Sem dúvida, é um ótimo organizador para quem trabalha com data science.

Produtividade

Toda essa praticidade de aprendizagem e manuseio contribui para que o Python seja bastante intuitivo no dia a dia. Consequentemente, menos erros no código acontecem, poupando tempo.

Como aprender programação Python?

Qualquer pessoa que possui interesse em aprender linguagens de programação, em algum momento de sua jornada, já deve ter questionado qual delas gostaria de aprender, principalmente no início de carreira. O ponto é que não existe uma resposta certa para qual é a melhor. Porém, considerando todas as vantagens abordadas, temos a certeza de que, seja qual for a escolha final, aprender Python sempre será uma das boas opções.

De acordo com a Stack Overflow Developer Survey 2020, pesquisa que acontece anualmente sobre os recursos de programação pelos profissionais da área no mundo todo, a linguagem Python foi a 4ª mais utilizada por profissionais no último ano.

O Python é uma linguagem muito simples de aprender, por ter uma leitura fácil. Muitos profissionais dizem até que se parece muito com a língua inglesa. Por exemplo, se você quiser programar uma simples frase, você precisará utilizar apenas uma linha de código, diferentemente de outras linguagens, como Java, que precisaria de, pelo menos, três linhas.

Se você está interessado em programação Python para data science, deve saber que, para aprender essa linguagem, é necessário que você se dedique no entendimento pleno da teoria, para, assim, executar os comandos de fato. Mesmo sendo considerada fácil de entender, é necessário ter muita atenção.

Colocar os conhecimentos adquiridos em prática é um ponto muito importante e que não deve ser esquecido! De acordo com a pirâmide do aprendizado, desenvolvida pelo psiquiatra americano William Glasser, 80% do nosso aprendizado é realmente eficaz quando praticamos algo que estudamos.


A PIRÂMIDE DE APRENDIZAGEM DE WILLIAM GLASSER | Incape


Você pode aprender por conta própria, estudando a partir de diferentes meios, como os livros ou pela própria internet. Mas, lembre-se de sempre pesquisar em fontes confiáveis! Neste sentido, se você optar pela primeira opção, recomendamos que veja nosso artigo sobre 15 livros de programação para iniciantes, que pode te ajudar muito nessa jornada.

Caso prefira a opção virtual, o site python.org ou python.org.br é uma ótima fonte segura de informações. E, sim, nele também há explicações em português, permitindo entender mais sobre a história da linguagem, além de verificar as novidades e atualizações que surgem (são muitas e quase sempre!).

Não podemos negar também que possuir um diploma ou certificado pode ser um grande diferencial no mercado de trabalho, pois eles comprovam às empresas que o profissional possui os conhecimentos necessários para ingressar no mercado de trabalho e enfrentar os desafios do dia a dia. Sendo assim, procurar um bom curso de data science pode ser uma ótima opção para aprender Python e ainda se dar bem na jornada profissional.

Qual é o melhor curso de data science?

Se você se interessou em seguir carreira em dados e optou por realizar um curso, não deve deixar de conferir a grade curricular do curso de Data Science da Digital House! Ela é atualizada semestralmente e as aulas te preparam para todas as necessidades do mercado, ensinando também a trabalhar utilizando Python, além de muitas outras técnicas e conceitos. Veja:

→ Probabilidades com Python

→ Business (Cultura Data-driven)

→ SQL, NoSQL & Big Data

→ Scrapping

→ Regressão Simples & Regressão Múltipla

→ Modelagem Estatística

→ Regressão Logística

→ Sistemas de Recomendação

→ Ensembles

→ Intro to AI NLP e/ou Visão Computacional

→ Criação de API´s

→ Redes Neurais & Tensor Flow 2.0

→ Política de Privacidade (LGPD)

As aulas são dinâmicas, 100% ao vivo, com as melhores ferramentas digitais do mercado para a educação e ministradas por professores especialistas, que atuam em grandes empresas.

Não deixe de conferir o nosso e-book sobre gestão de crise com dados, onde explicamos como uma boa análise de dados pode mudar a realidade de uma empresa que está passando por um momento delicado.

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