Basta dar uma olhadinha nas vagas de emprego para cientistas de dados que você logo encontra a linguagem Python como uma das skills mais desejadas pelas empresas. Por quê? Afinal, Python para Data Science é hoje a tecnologia mais buscada. Neste artigo, entenda o porquê dessa tendência.
Mas antes de tudo, é bom frisar que o profissional de Data Science tem muitas oportunidades abertas no mercado brasileiro e internacional. Neste mesmo minuto, uma quantidade gigantesca de dados está sendo gerada no mercado corporativo. Gerir esses dados com clareza e precisão ajuda os gestores a seguirem rumos estratégicos para o crescimento e a escalabilidade dos resultados.
Para se ter uma ideia da grandeza do Python, ele ocupou o terceiro lugar no ranking mundial das linguagens mais populares, segundo a pesquisa de 2021 Stack Overflow, que avalia o perfil de desenvolvedores de todo o mundo. Em suma, 48,24% dos profissionais de tecnologia usam Python.
De acordo com a mesma pesquisa, a profissão de data scientist aparece em 11.º lugar na lista das carreiras, representando 6,43% do total de entrevistados.
Então, te convido a ler o conteúdo até o final, pois traremos dicas de como usar o Python para Data Science e cursos on-line que farão você dar o start na sua carreira, que é uma das mais requisitadas na atualidade.
O que é Python?
O matemático holandês Guido Van Rossum criou Python em 1989. Ele trabalhava no Centrum Voor Wiskunde en Informatica (CVWI) e estava envolvido no projeto de desenvolvimento da linguagem ABC.
Então, na mesma época, ele buscava uma linguagem de script semelhante à sintaxe da ABC. Foi então que desenvolveu o Python.
O logotipo de Python mostra uma cobra azul e amarela, o que leva muita gente a associar o nome da tecnologia à espécie da cobra Píton, que não é peçonhenta, mas pode ser perigosa devido ao tamanho.
Entretanto, a origem do nome é bem mais curiosa. Rossum era fã da série de humor Fly Circus de Monty Python, popular nos anos 70 na rede BBC. Foi então que decidiu batizar a linguagem de Python.
Mas, curiosidades à parte, a linguagem de programação é considerada High Level (alto nível), é dinâmica, interpretada, modular, multiplataforma e orientada a objetos.
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Suas vantagens são muitas: ela é mais próxima da “visão” humana do que da máquina, tem muitas bibliotecas nativas e de terceiros, possui ampla aplicação em áreas como IA (Inteligência Artificial), Machine Learning e Data Science. Além disso, pode ser utilizada não apenas por profissionais de tecnologia, como biólogos, professores e pesquisadores em geral.
Por que se utiliza Python para Data Science?
O cientista de dados da Coodesh, Felipe Lisboa, dá algumas informações que demonstram porque a linguagem Python é a mais usada nesta carreira.
Um dos principais motivos é a quantidade de bibliotecas. Existem muitas possibilidades, como Pandas, Numpy e Seaborn. Elas deixam a exploração de dados muito mais simples.
Outra razão é a facilidade de usar o Python nos projetos que envolvem Inteligência Artificial. “Existem outras bibliotecas (Scikit-learn, Catboost, Xgboost, LightGBM e PyCaret) com funções já prontas para criar modelos que agilizam muito os treinamentos e implementações de Inteligência Artificial”, comenta.
Se não bastassem essas vantagens, Python também tem sintaxe simples, facilitando o processo de exploração e reduzindo o tempo para escrever um código. Assim, segundo Felipe, o data scientist pode se concentrar mais em análise de dados.
Outro detalhe a ser observado é que os cientistas de dados utilizam muito uma ferramenta chamada Jupyter Notebook que é muito útil por passar respostas imediatas para o cientista.
“Se eu quero uma informação, ao invés de escrever um programa completo para conseguir, eu posso utilizar apenas um bloco de função e já tenho a resposta, o que é muito mais rápido que criar um programa inteiro, salvar e depois investigar os erros”, acrescenta Felipe.
Outro ponto importante é que a comunidade Python é muito ampla e bastante engajada. Sendo assim, o profissional não precisa ficar com medo de não ter um problema resolvido.
Mas, ele lembra que além do Python, há outras linguagens para Data Science, como a tecnologia R. Ela é uma linguagem versátil, desenvolvida por dois pesquisadores do departamento de Estatística da Universidade Auckland, na Nova Zelândia.
Quais as vantagens de aprender e usar Python para Data Science?
Python para Data Science apresenta vantagens no uso diário. Portanto, se você está interessado em aprender mais sobre essa tecnologia, veja agora algumas vantagens que separamos para você:
- Simples: a linguagem tem uma sintaxe acessível e é absorvida rapidamente;
- Multiplataforma: o Python roda com facilidade em todos os sistemas e, além disso, tem mais de 12,5 mil bibliotecas disponíveis;
- Gratuito: por ser open source, pode ser usada para instalar e utilizar sem dores de cabeça.
- Versátil: não é usada apenas na área do desenvolvimento, sendo útil em outras profissões, o que agrega valor ao seu currículo.
Quais as áreas de atuação e o nível de empregabilidade?
Ingressar na área de Data Science é uma boa opção na atualidade e, principalmente, quando se pensa nas novas tendências do mercado.
Hoje em dia, o volume de vagas é alto, bem como os salários pagos pelas empresas. Para comprovar essa tese, estamos usando abaixo dados levantados junto ao LinkedIn (sobre vagas abertas) e ao Glassdoor (sobre as faixas salariais) a respeito da categoria. Confira.
- Data Analyst: salário médio de R$ 6.142,00 e média de 3.613 vagas, sendo 1.087 remotas.
- Data Scientist: salário médio de R$ 7.210,00 e média de 2.976 vagas, sendo 890 remotas;
- Data Engineer: salário médio de R$ 7.601,00 e média de 2.709 vagas, sendo 946 remotas;
Além disso, assim como nas demais carreiras, você pode começar como Júnior, passar para Pleno e chegar a Sênior. O entendimento dessas classificações varia conforme a empresa, mas sabe-se que o salário do Sênior é mais atrativo.
VEJA TAMBÉM: Que linguagens aprender ainda em 2021?
Continua interessado(a) na carreira? Confira a seguir uma lista de cursos que preparamos para você escolher de acordo com as suas necessidades. Anote aí.
Como e onde aprender Python Para Dados?
1. Alura
Curso: Formação Python para Data Science
Nesta formação, o estudante vai aprender a versão 3 dessa linguagem na prática e focada em Data Science. Você vai conhecer as principais bibliotecas na área como Pandas, Scikit-learning, Numpy, Matplotlib e Seaborn e ter contato com diversas frentes da ciência de dados.
2. Awari
Curso: Curso gratuito de Data Science
Neste curso, totalmente gratuito de introdução à Ciência de Dados, você aprenderá a criar gráficos, apresentações e histórias com seus dados, além de desenvolver seus primeiros projetos em Python.
3. Codecademy
Curso: Analise dados com Python
Se você quer adquirir habilidades em Python, aprender análise de dados e aprender sobre as principais bibliotecas, este curso vai te ajudar na jornada inicial da sua carreira.
4. Coursera
Curso: Python para a Ciência de Dados e IA
Você irá aprender a construir o seu primeiro programa em Python, os fundamentos e as estruturas de dados, além de funções, objetos e classes essenciais.
5. Datacamp
Curso: Cientista de dados com Python
A escola oferece uma trilha de conhecimento que compreende 23 cursos. O curso usa exercícios interativos e possibilita muito aprendizado.
6. Digital House
Curso: Data Science
Você aprenderá como usar Python e SciPy, além de Pandas básico, Machine Learning, criação de API’s, SQL, NoSQL e Big Data.
7. freeCodeCamp
Curso: Análise de dados com Python
Ao final desta certificação, você saberá como ler dados de fontes como CSVs e SQL e como usar bibliotecas como Numpy, Pandas, Matplotlib e Seaborn para processar e visualizar dados.
8. JetBrains Academy
Curso: Python Core
Esta trilha é dedicada às principais habilidades do Python que fornecerão uma base sólida e permitirão que você busque qualquer outra direção, seja no desenvolvimento de back-end ou na Ciência de Dados.
9. Le Wagon
Curso: Data Science
Você irá aprender Data Science, do Python ao Machine Learning avançado, adquirindo todas as habilidades para poder se juntar a um time de dados e impulsionar sua carreira.
10. Platzi
Curso: Ciência de Dados
O curso oferece conhecimentos em modelos de aprendizado de máquina em Python, estatística, principais ferramentas de um cientista de dados, entre outros.
11. Tera
Curso: Data Science e Machine Learning
Com quase 500 h de conteúdo construído junto com grandes líderes de Data Science, você aprenderá desde Python até técnicas de Machine Learning, Engenharia de Dados, Storytelling, ética e visão de negócios.
12. Udacity
Curso: Programação para ciência de dados com Python
Durante o curso, você aprenderá os fundamentos de programação necessários para uma carreira em Ciência de Dados. Ao final do programa, você será capaz de usar Python, SQL, Linha de Comando e Git.
13. Udemy
Curso: Machine Learning e Data Science com Python de A à Z
Neste curso, utilize as bibliotecas numpy, sklearn e pandas aplicado em Data Science e Machine Learning, além disso, aprenda a avaliar os algoritmos de Machine Learning usando estatística.
14. Kaggle
Curso: Python
São oito aulas que podem ser desenvolvidas em cinco horas, de forma totalmente gratuita. Você poderá aprender Machine Learning, Pandas, SQL, Inteligência Artificial e outros. Além disso, a escola (subsidiária do Google) é referência em competições de Data Science no mundo.
15. Sirus.Education – Escola de Tecnologia, Experiência e Futuro
Curso: Ciência de Dados e Inteligência Artificial
A SIRIUS é uma escola de tecnologia digital diferente do tradicional. Cursos rápidos e acessíveis, com ênfase na experiência do aluno. Curso completo em 5 semestres divididos em 3 módulos.
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Conclusão
Gostou das informações sobre como é importante aprender Python para entrar no mercado de Data Science?
Você pode ficar por dentro de outras carreiras visitando o blog da Coodesh. Aliás, somos uma startup de recrutamento tech criada por desenvolvedores.
Ajudamos você a validar suas skills, e as empresas a encontrarem os melhores talentos. Crie o seu perfil gratuito na plataforma e fique por dentro das vagas e tech challenges.
