Por que Python é a linguagem preferida para análise de dados?
É inegável que o uso do Python de maneira geral está crescendo!
No entanto, o uso da programação Python está crescendo não só para desenvolvimento de aplicações, testes e automações web, mas também no campo da análise de dados. Isso é o que afirma uma pesquisa da JetBrains – criadora da plataforma PyCharm IDE for Python.
A pesquisa Python Developers 2018, mostrou um retrato de ferramentas, preferências e percepções de mais de 20 mil desenvolvedores de Python em todo o mundo, onde ouviu profissionais de mais de 150 países, incluindo o Brasil. A análise de dados foi citada por 58% de um dos casos de uso em Python e têm autoridade pacotes como o NumPy (62%), o Pandas (51%), o Matplotlib (46%) e o SciPy (38%).
Veja também: Por que usar Python como linguagem de programação para Big Data?
O que é Python?
Python é uma linguagem de programação popular de uso geral que pode ser usada para uma ampla variedade de aplicativos. Ele inclui estruturas de dados de alto nível, digitação dinâmica, vinculação dinâmica e muitos outros recursos que o tornam tão útil para o desenvolvimento de aplicativos complexos e para scripts que conectam os componentes.
Ele também pode ser estendido para fazer chamadas de sistema para quase todos os sistemas operacionais e para executar código escrito em C ou C ++. Devido à sua onipresença e capacidade de execução em quase todas as arquiteturas de sistema, o Python é uma linguagem universal encontrada em diversos aplicativos diferentes. Além disso, todas as versões modernas do Python são protegidas por direitos autorais sob uma licença compatível com GPL certificada pela Open Source Initiative.
O que é Ciência de Dados?
A Ciência de Dados é uma área interdisciplinar voltada para o estudo e a análise de dados, estruturados ou não, que visa a extração de conhecimento ou insights para possíveis tomadas de decisão, de maneira similar à mineração de dados. A Ciência de Dados alia Big Data e Machine Learning além de técnicas de outras áreas interdisciplinares como estatística, economia, engenharia e outros subcampos da computação.
Python e Ciência de Dados: por que utilizar Python para análise de dados?
Como já vimos, Python e Ciência de Dados andam juntos. Mas, você sabe o motivo?
O primeiro deles é pelo fato de Python ser fácil de aprender, pois essa linguagem foi projetada para ser simples.
Veja outros motivos para utilizar Python para análise de dados:
- Grande comunidade
Há uma grande comunidade, que cresce a cada dia, que discute e compartilha informações e aprendizados sobre Python. Assim, é muito simples tirar dúvidas e encontrar soluções para um problema de Python.
- Muitas bibliotecas
Além de ter uma grande comunidade, a linguagem Python também tem uma grande variedade de bibliotecas, justamente por causa do seu grande uso. Além disso, há um grande conjunto de pacotes, que aumentam as possibilidades de uso na Ciência de Dados e também em Machine Learning.
- Compatibilidade com o Hadoop
Outro motivo para utilizar Python na análise de dados é a compatibilidade com o Hadoop, que é a plataforma de Big Data de código aberto mais popular. Dá para escrever programas e aplicativos para ler, gravar e obter informações sobre arquivos, diretórios e propriedades do sistema global, tudo com o pacote PyDoop.
- Fácil depuração
Python é simples e por isso permite que com poucas linhas um código seja depurado para encontrar um erro e evoluí-lo é muito mais fácil. Assim, é possível aumentar a produtividade na criação e na manutenção dos códigos. E, essa é uma boa razão para utilizar Python na análise de dados.
Veja também: Engenheiro de Dados: nova oportunidade em TI
Cursos
Quer saber mais sobre Python e Ciência de Dados? Faça os cursos de Python e Big Data da 4Linux.
Veja alguns dos nossos cursos:
Big Data Essentials
Ao conhecer os princípios da área de Big Data, você será capaz de: entender a importância dos dados no mundo atual, das tecnologias mais usadas no momento e já saber qual será a especialidade de Big Data em qual atuar. O curso dá uma visão geral (“Big Picture”) das principais tecnologias de Big Data da atualidade e discute de forma crítica como aplicá-las em diversos tipos de problemas, esse curso é disponibilizado de forma gratuita.
Python Fundamentals
A tecnologia avançou muito nos últimos anos e os computadores estão em toda a parte. Qualquer que seja a área você se depare com o seu uso, programar te dará uma visão mais ampla de como esses dispositivos funcionam, e te ajudará a construir seus próprios programas para atender a problemas ainda sem solução no mercado. Neste curso você aprenderá a linguagem de programação Python, vai conhecer seus princípios e fundamentos, criará seus primeiros programas e conhecerá também os pontos fortes da linguagem no mercado de trabalho.
Python Programming for SysAdmins
O curso ensina a construir uma aplicação completa desenvolvida em Python usando recurso de orientação a objetos, consumo e criação de APIs e construção de módulos. Cenário real, infraestrutura na nuvem com tecnologias Docker, Apache, Nginx e Gitlab.
Python & Hadoop for Big Data and Machine Learning
O curso tem como objetivo apresentar as principais ferramentas Open Source do mundo de Engenharia de Dados com exemplos e práticas reais do mercado, focando principalmente em Hadoop e nas APIs essenciais de Python para Big Data.
About author
Você pode gostar também
Guia Prático: Como Instalar e Configurar o Apache Ambari em um Cluster Hadoop
O Apache Ambari é uma plataforma desenvolvida pela Hortonworks que permite instalar, configurar e monitorar um cluster hadoop em poucos minutos. Neste post irei ensinar como instalar o Ambari em
Novidades em cursos da 4Linux: Entrevista com o novo líder de treinamentos
Novidades educacionais devem ser introduzidas nos novos cursos da 4Linux já a partir de 2020! A área de marketing da 4Linux bateu um papo com André Luiz Oliveira – o
Participe do Beta Test da Certificação LPIC-1 na 4Linux em São Paulo
As provas “beta-test” acontecerão no dia 30/06/2018 na sede da 4Linux em São Paulo, confira abaixo os selecionados para fazerem a prova. O Linux e o mundo open source estão