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Imagem de 4 linguagens em crescimento no mercado de Data Science no tecmundo

Se você ainda não sabe que linguagem estudar para começar a trabalhar com Data Science, aqui estão 4 boas opções

Com outros assuntos ligados &agrave; tecnologia, Data Science ganhou muita popularidade nos &uacute;ltimos anos. O foco principal dessa &aacute;rea &eacute; converter dados em valores significativos, ajudando em um neg&oacute;cio ou na procura de uma solu&ccedil;&atilde;o para determinado problema.
Antigamente, somente grandes empresas de TI se arriscavam a desbravar o mundo da ci&ecirc;ncia de dados; hoje, diversas organiza&ccedil;&otilde;es de v&aacute;rios setores est&atilde;o envolvidas em atividades relacionadas ao setor. O motivo pode ser variado: desenvolver a &aacute;rea, aumentar a competitividade ou simplesmente resolver uma situa&ccedil;&atilde;o espec&iacute;fica.
Para aqueles que come&ccedil;am a pesquisar sobre o assunto, uma d&uacute;vida pode surgir: qual linguagem de programa&ccedil;&atilde;o utilizar para trabalhar com Data Science? Entre desenvolvedores, esse &eacute; um questionamento comum e que vamos tentar responder mostrando as linguagens em crescimento no mercado.
Este texto tem o apoio do <a href="https://www.tecmundo.com.br/desenvolvendo-com-ibm-cloud?utm_source=tecmundo&amp;utm_medium=cta&amp;utm_campaign=ibm-blue-profile" target="_blank">IBM Blue Profile</a>, uma plataforma que ajuda programadores e outros profissionais de TI a definirem o rumo de suas carreiras. Se voc&ecirc; est&aacute; iniciando seus estudos sobre Data Science, pode visitar o IBM Profile Definer para conhecer mais sobre a ferramenta.
<h2 dir="ltr">Scala</h2>
<img width="710" height="400" alt="Scala" src="https://lh3.googleusercontent.com/bYyHWInJ76Auil6dUyVHFmyJkToDEDj6AHpi5zIug6_ErSqA3Oi0hbNt03AtYhlRETDQZIP4pCodwHvOBdpEv8upMrJLFOXgCr-2oMM7-71jQDYAH7RIGHLevjoE82wv2VwGFUyQ" />
A Scala ganha destaque por ser utilizada pelo Apache Spark, um framework de processamento distribu&iacute;do muito usado por engenheiros de dados. Al&eacute;m disso, &eacute; orientada a objetos, funcional e tem ampla biblioteca nativa que expande suas capacidades.
Essa linguagem de programa&ccedil;&atilde;o tem muitas similaridades com Java, o que a torna f&aacute;cil de aprender e &uacute;til para aqueles que querem fazer mais escrevendo menos. Scala tamb&eacute;m oferece outra vantagem importante: compatibilidade com a JVM, a m&aacute;quina virtual Java, que &eacute; amplamente utilizada.
ScalaNLP (biblioteca de machine learning), Epic (framework para an&aacute;lise preditiva), Saddle (biblioteca de manipula&ccedil;&atilde;o de dados) e Chalk (biblioteca para processamento de linguagem natural) s&atilde;o algumas de suas principais bibliotecas.
<h2 dir="ltr">R</h2>
<img width="715" height="554" alt="R" src="https://lh5.googleusercontent.com/TpK60rmhA-N-5zgfxEf51HpdThcICjkQFDN_DigJ0o8ZCrQf3chrLZ5uWw_3mxrMhs92Ks5vqkcpomtCmVVDaXXmrR1AzCObNPH9mWoz-MtXS5uzGFrKwE0lqo_NdlpGdeTC-IvK" />
Muito apreciada por matem&aacute;ticos e estat&iacute;sticos, a linguagem R &eacute; uma das mais utilizadas em Data Science atualmente. Ela encanta os trabalhadores de exatas por conta de seu suporte para c&aacute;lculos e an&aacute;lises complexas, al&eacute;m do fato de ter sido criada por profissionais de estat&iacute;stica.
&Eacute; utilizada para modelagem linear e n&atilde;o linear, an&aacute;lises temporais, agrupamento e muitas outras fun&ccedil;&otilde;es. Essa tecnologia se caracteriza por exigir um computador bastante poderoso para execut&aacute;-la corretamente, em especial no que diz respeito &agrave; mem&oacute;ria RAM. Sistemas que n&atilde;o sejam 64 bits, por exemplo, n&atilde;o t&ecirc;m capacidade para rodar essa linguagem.
Outra caracter&iacute;stica bem marcante &eacute; sua curva de aprendizagem bem acentuada, ent&atilde;o R n&atilde;o &eacute; uma boa op&ccedil;&atilde;o para quem quer agilidade inicial, pois &eacute; realmente complexo come&ccedil;ar a utiliz&aacute;-la. Apesar disso, grandes empresas, como Microsoft e Oracle, j&aacute; desenvolvem solu&ccedil;&otilde;es de Data Science em R, o que tem ajudado a popularizar a linguagem.
<h2 dir="ltr">Julia</h2>
<img width="733" height="495" alt="Julia" src="https://lh6.googleusercontent.com/XaVFbwEpwRveTSx9V_NKgz3HEvMvDp-ox80GR5WlN1wWe-Qu_LGJYxtFqxlx5pJT94mTT3FYHJW7GSqDwmvoNXVIYQA7U4n0PXOCKmEBm9kISiZC9TIxVZFe0KU2tXicYTXYBBOX" />
Julia &eacute; a ca&ccedil;ula desta lista com foco em Data Science, tendo sido oficialmente divulgada apenas em 2012. Contudo, ela n&atilde;o fica atr&aacute;s das outras op&ccedil;&otilde;es no quesito desempenho, tendo sido especificamente criada para computa&ccedil;&atilde;o cient&iacute;fica, processamento distribu&iacute;do, machine learning e &aacute;lgebra linear de grande escala.
Seu ponto positivo &eacute; ser open source. Por&eacute;m, a escassez de bibliotecas &mdash; algo natural dada a idade da Julia &mdash; &eacute; um dos motivos pelos quais muitos ainda n&atilde;o resolveram apostar suas fichas nessa linguagem, embora v&aacute;rios cientistas de dados defendam seu uso para lidar com aplica&ccedil;&otilde;es diversas especialmente por conta de seu desempenho com clusters (processamento distribu&iacute;do).
<h2 dir="ltr">Python</h2>
<img width="689" height="464" alt="Python" src="https://lh3.googleusercontent.com/PW13j5Otqt7oPQvU9uA8dkIJYqPJWkVgrOxF1n1qmZXkJUkiZ2_A3pFCQTE1EObKJotgangCyTJzJU-acbSm8yQHHxDIP-D4nCu23shmL2Ve-P9C6QuzUUNEg_hoC6k1e3zfTUZt" />
A lista n&atilde;o ficaria completa sem Python, atualmente a linguagem mais utilizada para Data Science no Brasil. Al&eacute;m de sua popularidade, essa tecnologia tem forte apelo acad&ecirc;mico, &eacute; bastante usada em cursos de Matem&aacute;tica e Estat&iacute;stica, tem tipagem din&acirc;mica, funcional e tem como base a orienta&ccedil;&atilde;o a objetos.
A sintaxe simples, a facilidade no aprendizado e a gigantesca comunidade que ajuda no aprimoramento constante da linguagem contribuem ainda mais para a popularidade do Python. Outro ponto positivo &eacute; a f&aacute;cil integra&ccedil;&atilde;o com outras linguagens. Para um cientista de dados que precisa trabalhar com m&aacute;quinas virtuais de diferentes sistemas operacionais (Linux e Windows, por exemplo), essa &eacute; uma grande vantagem.
Por fim, n&atilde;o poder&iacute;amos deixar de mencionar a grande variedade de bibliotecas e pacotes exclusivos para ci&ecirc;ncia de dados. Scikit-learn (para machine learning), NumPy e Pandas (para an&aacute;lise de dados) s&atilde;o alguns dos mais populares.
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4 linguagens em crescimento no mercado de Data Science

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