A linguagem de programação Python foi criada no ano de 1991 com o intuito de potencializar a produtividade dos programadores. Ademais, essa linguagem possui uma baixa curva de aprendizado, o que ajudou na sua popularização no mundo de TI.
Sendo assim, que o Python vem conquistando cada vez mais espaço no mundo da computação isso você deve saber. No entanto, o que faz ela ser tão potente para a Ciência de Dados? É isso que vamos discutir neste artigo!
Porque a Ciência de Dados?
O Python possui dois aspectos que merecem destaque quanto ao uso na Ciência de Dados que são: a comunidade open source e a vasta quantidade de bibliotecas disponíveis para o Data Science.
Toda linguagem open source possui uma gama de desenvolvedores apaixonados e solidários para criar uma ferramenta cada vez melhor. Dessa forma, caso você encontre algum problema ou bug em seu código, com toda certeza existirá alguém para te ajudar a solucioná-lo, sobretudo em sites como o Stackoverflow.
Além disso, o Python possui uma série de bibliotecas de Data Science. Sendo elas desde organização de datasets até modernos visualizadores de resultados e gráficos. Não contente, também possui bibliotecas para o cálculo de matrizes, processamento de linguagem natural e muito mais. Segue uma lista das bibliotecas mais famosas:
- Pandas (Manipulação e Análise de Dados);
- Keras (Redes neurais e Deep Learning);
- NLTK (Processamento de Linguagem Natural);
- Scrapy (Biblioteca de Web Crawling);
- Numpy (Cálculos matemáticos para Arrays e Matrizes);
- Matplotlib (Plotagem de gráficos);
- Plotly (Plotagem de gráficos);
Essas vantagens fazem com que, em um mundo no qual o Big Data é cada vez mais necessário, a linguagem Python se destaque no mercado. Isso porque ela possui uma ótima performance computacional, um arsenal poderoso de bibliotecas, API's e frameworks prontos para que os desenvolvedores não precisem reinventar a roda toda vez que estiverem realizando uma atividade.
