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Postado em em 30 de junho de 2022

Python para Ciência de Dados – 6 Motivos para Aprender!

Você já conhece a linguagem de programação Python? Hoje eu quero te dar 6 motivos para você aprender Python para Ciência de Dados!

Caso prefira esse conteúdo no formato de vídeo-aula, assista ao vídeo abaixo ou acesse o nosso canal do YouTube!

Python para Ciência de Dados

Nessa aula eu quero te mostrar 6 motivos pelos quais eu recomendo você aprender Python para ciência de dados!

Então se ainda está na dúvida ou não sabe por onde começar, dá uma lida nesse post que vai te ajudar muito!

Ciência de Dados

Vamos aos motivos para você aprender Python para ciência de dados!

1 – PYTHON LINGUAGEM SIMPLES

O Python é uma linguagem de programação simples, então ele já trata os desafios da programação de forma pronta.

2 – PRECISA DE POUCAS LINHAS DE CÓDIGO

Essa linguagem acaba usando menos linhas de código para fazer uma mesma atividade em outra linguagem de programação.

Diferença entre as linguagens de programação
Diferença entre as linguagens de programação

Dá só uma olhada nessa imagem tirada do site FACE Prep. Aqui temos 4 linguagens de programação para escrever o famoso texto “Hello, world!” (que seria “Olá, mundo!”).

Veja que com o Python isso é feito em uma única linha de código, então acaba sendo muito mais fácil a programação em Python.

Aqui você reforça o primeiro motivo que é a questão da linguagem simples!

Então no Python os comandos são mais direto ao ponto, temos muitas coisas já prontas também, então facilita e agiliza o seu trabalho.

3 – COMUNIDADE DO PYTHON E AS BIBLIOTECAS DO PYTHON

A quantidade de pessoas que utilizam o Python para ciência de dados no mercado de trabalho é muito grande.

Então sempre que precisar resolver algum desafio, é possível que alguém em algum lugar no mundo possa ter resolvido esse problema.

E como essa comunidade costuma se ajudar muito, você provavelmente vai conseguir encontrar um código para aquele problema ou algum desafio similar.

Com isso basta copiar e adaptar para a resolução do seu problema, então você não vai ter que pensar em tudo e começar sempre do zero. Você já pode estar alguns passos a frente e ser muito mais produtivo.

Se alguém já fez e está disponibilizando você pode pegar e adaptar para sua necessidade.

Isso vale para as bibliotecas do Python, elas nada mais são do que pacotes de códigos já prontos que foram criadas para resolver um desafio específico.

Isso quer dizer que vamos ter pacotes de códigos prontos para análise de dados, para trabalhar com uma grande quantidade de informações, para criação de gráficos, para criação de inteligência artificial, entre outras diversas bibliotecas.

Então você não vai precisar quebrar a cabeça para descobrir como criar um gráfico do zero no Python. Já existe uma biblioteca e você pode utilizá-la para construir os seus gráficos!

4 – FACILIDADE DE ESCALAR APLICAÇÕES

O tempo todo em ciência de dados estão surgindo novos modelos, novas inteligências artificiais, novas formas de resolver desafios, novas bibliotecas…

No Python acaba sendo muito simples pegar uma funcionalidade nova que surgiu recente e acrescentar em um código já pronto.

Então você consegue acrescentar isso de uma forma modular muito simples sem que tenha de adaptar todo o seu projeto para utilizar esse novo recurso.

5 – VERSATILIDADE DO PYTHON

Aqui estamos falando sobre a aplicação em ciência de dados, mas tanto aqui no blog quanto no nosso Canal do YouTube você já deve ter visto criação de sites, criação de APIs, criação de jogos, análise de dados, webscraping…

Em ciência de dados você não simplesmente dar o código para que o seu cliente rode o código, você vai disponibilizar essas informações por meio de uma API, por meio de um programa, por meio de um site…

Esses recursos para disponibilizar ao cliente você também pode criar com Python, então além de resolver o problema de ciência de dados que você já tem, ainda pode criar um site, API ou algo do tipo para mostrar os resultados ao cliente!

6 – VALORIZAÇÃO NO MERCADO DE TRABALHO

Como muita gente usa o Python para essas soluções de ciência de dados o Python acaba sendo muito valorizado.

Então você vai ver muitas vagas pedindo Python. Claro que essas vagas podem pedir outras linguagens de programação ou outros pré-requisitos, mas o Python acaba sendo a linguagem de programação número 1 em relação a ciência de dados!

Conclusão

Nessa aula eu te mostrei 6 motivos pelos quais eu recomendo o Python para ciência de dados. O Python é uma linguagem mais simples, tem muitos recursos e códigos já prontos.

Então tudo isso facilita a resolução de problemas tendo que talvez só fazer algumas adaptações, fora que a comunidade é muito grande, então você sempre vai encontrar algo pronto ou algo similar ao que precisa executar!

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