Porque cientistas de dados escolhem o Python?

Porque cientistas de dados escolhem o Python?

18 de setembro de 2015 0 Por Ramos de Souza Janones

Cientistas de Dados precisam criar visualizações de dados para comunicar claramente os resultados e as previsões em qualquer nível de um negócio.

Vamos entender primeiro os conceitos.

O que é Ciência de dados?

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.

O cientista de dados

Cientista de Dados, é uma nova geração de especialistas com foco analítico que possibilite soluções técnicas para resolução de problemas complexos. Eles também são curiosos, não há sentido de problemas que possivelmente podem ser resolvidos. Em sua maioria, os especialistas são parte de cientistas e parte matemáticos da computação. Podem também ser chamados de analistas de tendências, pois transitam entre o universo de TI e negócios facilmente.

Esses profissionais estão sendo cada vez mais requisitados no mercado, além de serem muito bem remunerados por suas análises e pesquisas. Esse crescimento e tendência na busca de empresas estão relacionados com a preocupação de que as empresas estão tendo com relação ao Big Data.

Porque cientistas de dados escolhem o Python como linguagem de programação?

Python é uma linguagem de programação que foi concebida no final de 1980 e sua implementação foi iniciada em Dezembro de 1989 por Guido van Rossum no CWI na Holanda, como um sucessor para a linguagem de programação ABC capaz de manipulação de exceção e interface com o sistema operacional Amoeba . Van Rossum é o principal autor do Python e que continua como líder nas decisões que envolvem o futuro da linguagem.

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    Python é realmente uma grande ferramenta e há várias razões pelas quais os Cientistas de Dados usam Python. Cientistas de Dados precisam criar visualizações de dados para comunicar claramente os resultados e as previsões em qualquer nível de um negócio. Este é o valor real que um grandeCientista de Dados pode fornecer – sem isso, seu trabalho perde valor.

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    Portanto, nós escolhemos Python não só por causa de sua intensidade computacional – nós também escolhemos Python porque é uma linguagem de programação comum que pode ser encontrada entre equipes diferentes em qualquer empresa. Python se tornou uma linguagem de programação que permite criar um canal direto para a análise de dados.

    Por que os dados Cientistas de Dados preferem codificação em Python?

    Perceba que este pode ser um tema polêmico. Outras linguagens de programação podem ser usadas para o mesmo fim e fatores muitas vezes pessoais estarão envolvidos nesta escolha. Mas aqui seguem algumas razões porque usar Python.

    Grande comunidade – com Python, você pode encontrar uma grande (e crescente) Comunidade. No final do dia, se você se perder, pode contar com uma grande comunidade de especialistas para ajudá-lo a encontrar uma solução adequada para a codificação (mesmo em nichos específicos) além de respostas a perguntas relacionadas com a Ciência de Dados e Análise de Dados.

    Crescente número de bibliotecas de análise de dados – Com Python, você pode encontrar uma grande variedade bibliotecas de Ciência de dados (como por exemplo: NumPy, SciPy, StatsModels, scikit-learn, pandas, etc.), que estão em crescimento exponencial. Restrições (em métodos de otimização / funções) que estavam faltando um ano atrás já não são um problema e você pode encontrar uma solução robusta adequada, que funciona de forma confiável.

    IPython-Notebook – esta é simplesmente uma grande ferramenta. Você pode executar múltiplas linhas / blocos de código em diferentes células, você pode brincar com os dados, movê-los para cima ou para baixo e você ainda pode obter seus resultados logo abaixo da célula. É realmente como um organizador mágico que cientistas de dados (e as pessoas que executam código) sempre sonharam. Você também pode escrever em R, SQL, Scala, e outras línguas em IPython-Notebook o que faz com que o fluxo de trabalho muito mais fácil e eficiente.

    Python é fácil de aprender

    A principal vantagem do Python é que qualquer pessoa pode aprendê-la rapidamente e facilmente. A linguagem foi projetada para ser simples.

    Escalabilidade – em relação a outras linguagens / pacotes para a Ciência de dados (como MatLab,Stata, R) Python é muito mais rápido. É verdade que Java e Scala são muito mais rápidos do que Python, mas com Anaconda (Continuum Analytics) Python pode ser a solução certa.

    Visualização / Gráficos – Python não é tão bom como R (ainda), mas vamos ver mais e mais APIs (por exemplo, Plotly) e bibliotecas de visualização de dados que fazem a vantagem parcial de R insignificante em comparação com Python. Você pode fazer coisas bem legais com Python.

    O Papel da Indústria no ao escolher uma linguagem de programação

    Acredito que os Cientistas de Dados preferem (ou são mais propensos a usar) Python. Mas no final do dia, a indústria desempenha um papel muito maior na popularidade de Python que são as habilidades computacionais. Python é muito comum na maioria das equipes de ciência de dados em diferentes empresas. Mas nós nunca trabalhamos sozinhos. É provável que você vá encontrar alguém que esteja familiarizado com o Python através das áreas de marketing, operações, vendas e outras partes da empresa. Python é uma ótima maneira de compartilhar projetos com outras equipes.

    A tecnologia está em constante evolução. O Python é apenas mais uma tendência da indústria que pode ficar por aqui por um tempo ou pode ser completamente substituída por algo no futuro. Atualmente, Python desempenha um papel importante e é por isso que os cientistas de dados a usam extensivamente.

    Para resumir, Python tem muitos pontos fortes para o fluxo de trabalho na Ciência de Dados, e é muito mais rápido e mais fácil de começar a usar em relação a outros pacotes disponíveis. A probabilidade de encontrar alguém em uma outra equipe em sua empresa que saiba Python, pode ser uma vantagem interessante.

    Lembre-se, um bom Cientista de Dados pode executar código e obter uma saída. Um grande Cientista de Dados é capaz de comunicar artisticamente seus resultados e colaborar com cada parte de uma empresa.

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