Principais Linguagens de Programação para Data Science
Atualizado: 22 de jun. de 2022
A Kaggle, uma das maiores comunidades de Data Science no mundo, apresentou recentemente o resultado de uma pesquisa realizada entre os profissionais de Data Science, classificando quais são as linguagens de programação mais utilizadas por estes, categorizadas por preferência.
Associadas à essas linguagens, existem diversas ferramentas que agilizam o desenvolvimento de projetos neste segmento, destacando no mercado os profissionais que as dominam. Nesse post, iremos apresentar quais são as top 7 dessas linguagens, atreladas às suas principais frameworks/libraries:
Python – Preferida e utilizada por cerca de 83% dos profissionais de Data Science. Principais ferramentas: Scikit-Learn, PyTorch, Pandas, TensorFlow, Keras, NumPy e Chainer;
R – Projetada para computação estatística. Principais ferramentas: Dplyr, Esquisse, BioConductor, Shiny, Lubridate, Knitr e Mlr;
C/C++ – Compilada, com grande eficiência no processamento de dados. Principais ferramentas: TensorFlow e Spark.
Java – Uma das linguagens mais populares. Principais ferramentas: TensorFlow, Kafka, Hadoop, Spark, Weka e Flink;
JavaScript – Atualmente, a linguagem mais utilizada no mundo. Principais ferramentas: Brain.js, Node.js e TensorFlow;
Julia – Projetada para implementação ágil de conceitos matemáticos. Principais ferramentas: Flux, Mocha, Knet, TensorFlow e Scikit-Learn;
Scala – Linguagem multiparadigma. Principais ferramentas: Kafka, Hadoop, Spark e Flink.
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