A importância de Python, Big Data e Cloud Computing para Ciência de Dados

#Python

Olá, comunidade da DIO!

Atualmente os dados são uma ferramenta cada vez mais importante para empresas em todo o mundo, principalmente para auxiliar no processo decisório. Tomar decisões sem uma boa análise de dados, utilizando as ferramentas certas, pode ser um erro que pode custar muito dinheiro. E por isso, cada vez mais empresas investem em profissionais capacitados, com conhecimentos em Análise de Dados, Big Data, Ciência de Dados e Cloud Computing.

Esses profissionais podem ajudar a melhorar a tomada de decisão e reduzir os riscos dos negócios em investir em novos projetos para conquistar cada vez mais participação de mercado e agregar valor aos clientes, que estão cada vez mais exigentes por novos produtos e serviços que atendam suas necessidades e desejos com o menor custo possível.

Porém, como posso me preparar para atender essa demanda latente do mercado de trabalho?

Uma possível resposta está na combinação entre a linguagem de programação Python, Big Data e Cloud Computing que são três possíveis pilares para formar o profissional de Ciência de Dados. Neste artigo apresento cada um deles e como eles podem contribuir quando combinados para a formação de cientistas de dados.

Leia este artigo até o final para você aprender um pouco sobre:

O que é Ciência de Dados;
A linguagem Python;
Entendendo sobre Big Data e Cloud Computing;
Como Python, Big Data e Cloud Computing beneficiam a Ciência de Dados;
Considerações Finais.

O que é Python?

Se você é programador iniciante ou mais experiente certamente já ouviu o vai ouvir falar muito sobre Python. Se esse não for o caso, apresento para você uma das linguagens de programação favoritas das mais variadas comunidades de desenvolvimento. Ela normalmente está entre os primeiros lugares das mais utilizadas e buscadas pelos estudantes e profissionais.

Quem criou a linguagem Python?

Python foi criada pelo matemático holandês Guido van Rossum no final dos anos 1980 e entrou no mercado de trabalho no início da década de 1990. A linguagem é considerada de fácil aprendizado para iniciantes e por isso ela é uma das mais escolhidas entre as pessoas que estão em início ou transição de carreira.

Veja agora algumas das características da linguagem Python:

Possui código aberto (livre para uso);
Sua sintaxe é relativamente simples;
Seu código é interpretado diretamente sem necessidade de compilação;
Fortemente tipada;
Possui suporte para diversas plataformas diferentes (Linux, Windows,MacOS);
Biblioteca rica;
Comunidade ativa;
Pode se relacionar com outras linguagens de programação.

Essas são algumas das características da linguagem de programação Python, uma linguagem que merece todo o destaque que recebe, principalmente pelo cuidado em manter atualizações ativas para reduzir erros e manter a qualidade de desempenho na escrita de códigos gerados utilizando a linguagem.

Mercado de trabalho

Quem domina Python pode atuar em diversas áreas de atuação. As possibilidades são muito interessantes, principalmente para quem busca por salários atrativos e também qualidade de vida, pois ao utilizar Python, muitas tarefas podem ser automatizadas o que pode eliminar a necessidade de realizar tarefas repetitivas e entediantes.

Conheça agora algumas áreas de atuação para quem domina Python:

Automação de Tarefas;
Desenvolvimento Mobile;
Desenvolvimento de Games;
Desenvolvimento Web;
Ciência de Dados;
Análise de Dados;
Testes;
Qualidade de Software;
Segurança da Informação;
Inteligência Artificial;
Machine Learning.

Como você pode ver as possibilidades de atuação são diversas e você pode escolher como vai aplicar Python em seu ambiente de trabalho, na medida em que você for avançando em seus conhecimentos sobre programação e a linguagem em si.

Vale muito a pena aprender!

Instalando Python no seu Computador

Para utilizar Python é preciso que você tenha um interpretador da linguagem instalado em seu computador. Para isso siga o passo a passo a seguir:

Acesse o site:(www.python.org);
No menu, procure por downloads e baixe a versão que melhor atenda as suas necessidades;
Download para usuários Windows: (https://python.org.br/instalacao-windows/)
Download para usuários Linux: (https://python.org.br/instalacao-linux/)
Download para usuários MacOS: (https://python.org.br/instalacao-mac/).

Também é possível utilizar Python em IDEs online e Google Colab, por exemplo.

É importante também ter uma IDE para utilizar o Python em seu computador. Algumas opções disponíveis são:

Visual Studio Code;
PyCharm;
Jupyter Notebook;
IDLE;
Spyder;
Sublme Text;
Atom;
Wing Python IDE;
Thonny;
Pydev;
Elpy.

Essas são algumas opções de IDEs disponíveis para você escrever seus códigos em Python, lembre-se que não existe nenhuma melhor ou pior, escolha aquela que você mais se adaptar e estiver de acordo com suas necessidades no momento.

Após conhecer um pouco sobre Python, podemos avançar para conhecer outras ferramentas fundamentais para o funcionamento da Ciência de Dados.Para que a Ciência de Dados possa produzir análises mais completas e robustas, será necessário ampliar os conhecimentos para outros termos fundamentais dentro do universo dos dados.

Entre eles temos o Big Data, uma parte muito importante,que será o tema de nosso próximo tópico.

Big Data para Ciência de Dados

Big data é considerado um conceito bem amplo, trata-se de uma grande quantidade de dados que podem ser gerados em questão de segundos, dependendo da rede escolhida e da capacidade de armazenamento e análise de dados, podendo ser aplicado em diversas áreas diferentes. Uma delas é a Ciência de Dados, que, para produzir insights, necessita de uma base de dados robusta para então, pode gerar resultados favoráveis que podem ser utilizados em diversos casos diferentes.

Entretanto, não basta apenas para a Ciência de Dados ter uma grande quantidade de dados disponíveis, é preciso realizar análises para refinar quais informações são realmente importantes para atingir o objetivo estabelecido pelas partes interessadas. Dessa forma, o Big Data terá um papel fundamental atuando como uma base em que são encontradas as fontes necessárias para tomar os próximos passos.

Características do Big Data

Devido a sua grande importância nos tempos atuais é preciso entender algumas características que podem nos ajudar a entender melhor e absorver o conceito de Big Data, para então, poder aplicar na prática em nosso dia a dia esta tão importante ferramenta tão importante para Ciências de Dados:

Pode ser aplicado em várias áreas diferentes;
Mercado de trabalho aquecido;
Suas principais características são: volume, variedade,velocidade,veracidade e valor;
Pode influenciar a sociedade como um todo, principalmente para indicar tendências;
Capacidade de gerar bilhões de dados em segundos;
O conceito de Big Data pode mudar constantemente;
É formado pela união de diversas tecnologias.

Ao observar as características do Big Data, podemos perceber a sua importância e o espaço que ocupa atualmente no cenário da Ciência de Dados, é uma base que pode ser geradora de insights importantes, principalmente para se tomar decisões e reduzir o risco de erros.

Entretanto, você já pensou como é possível armazenar tamanha quantidade de dados com o menor custo possível?

Uma possível resposta é a chamada Cloud Computing, em uma tradução livre Computação em Nuvem, o termo fundamental para quem trabalha,ou pretende trabalhar com Ciência de Dados. Esse será o assunto do nosso próximo tópico, não deixe de ler.

Cloud Computing: uma oportunidade para armazenar dados

Sem dúvidas, com a grande quantidade de dados que são gerados todos os dias seria necessário realizar investimentos para que os clientes não fiquem prejudicados quando desejarem acessar determinado serviço essencial em horário de pico.

Podemos citar um exemplo, no caso dos bancos, que possuem milhares de acessos todos os dias, seja por aplicativo ou agência, internet banking ou outros meios. Esse serviço não pode ficar indisponível, pois pode gerar um grande prejuízo para o sistema financeiro e dessa forma os Bancos de Dados dos clientes precisam estar disponíveis em todos os momentos, com a menor falha possível.

Para que isso seja possível, existe uma opção muito interessante chamada Cloud Computing, que fornece as empresas e demais usuários da Nuvem um local capaz de armazenar grande quantidade de dados(Big Data), sem a necessidade de comprar computadores caros, ou ter conhecimentos avançados somente será necessário ter acesso a internet para utilizar e se beneficiar do potencial da Cloud Computing.

Características da Cloud Computing

O entendimento de Cloud Computing pode ser um grande diferencial para o profissional de Big Data e Ciências de Dados, pela sua capacidade de fornecer uma maneira de armazenar dados do Big Data para geração de insights e análise de dados para Ciência de Dados. Uma das maneiras de aprender sobre Cloud Computing está na capacidade de entender suas características principais:

Possui conexão dinâmica;
Requer pouco conhecimento para ser configurada;
Seu acesso é global;
Possui uma plataforma padrão;
Alta escalabilidade;
Ótima opção para reduzir custos em armazenar dados;
Pode ser considerada segura;
Compartilhamento de dados entre usuários de todo o mundo;
Facilita o trabalho em equipe;
Permite usar hardware e software sem a necessidade de instalação;
Você paga pelo seu uso(pay-per-use);
É flexível;
Existem quatro modelos diferentes para se usar os serviços da Nuvem: SaaS, PaaS, IaaS e DaaS;
Pode ser implantada como: Nuvem Pública, Privada e Híbrida.

Após conhecer algumas das características da Cloud Computing é possível perceber que existem diversos benefícios em utilizar Cloud Computing, destacando como o maior deles sua capacidade de estar disponível de forma global, ou seja, você não tem nenhum tipo de impedimento em acessar seus dados em nenhuma parte do mundo, basta que o local em que você esteja tenha acesso a internet e você tenha um aparelho para poder acessar seus dados, sem menores complicações.

Se antes os dados ficavam armazenados em uma máquina sem a possibilidade de acesso em outros dispositivos distantes, hoje esse problema pode estar sendo eliminado pela Cloud Computing, o que é sem dúvidas, uma grande vantagem competitiva para as empresas e também um conforto para os usuários como um todo.

Agora que você entendeu um pouco de Python, Big Data e Cloud Computing, podemos falar sobre os benefícios da combinação entre eles pode ajudar a Ciência de Dados a se desenvolver e consolidar cada vez mais no mercado, cumprindo sua missão em fornecer e refinar os dados para auxiliar na tomada de decisão. Este será o assunto do próximo tópico.

Python, Big Data e Cloud Computing trabalhando juntos pela Ciência de Dados

Os cientistas de dados são profissionais que necessitam se qualificar constantemente para atender a demanda do mercado de trabalho, que está em constante mudança. Para que suas funções sejam executadas de maneira adequada é necessário o uso de diversas ferramentas que torne possível a execução de suas tarefas.

Uma das linguagens de programação preferidas dos Cientistas de Dados é a linguagem Python, ela pode ser considerada de grande importância para a Ciência de Dados pelos seguintes motivos:

Comunidade da linguagem Python é muito ativa e engajada;
Rica disponibilidade de bibliotecas para realizar análise de Dados, como: Numpy, por exemplo;
Python pode ser executado no Jupiter-Notebook, um espaço considerado adequado para realizar o trabalho do profissional de dados, ele pode encontrar uma série de ferramentas para auxiliar o profissional em diversos casos;
Python é escalável e fácil de aprender, assim os profissionais da área podem utilizar a linguagem sem maiores dificuldades;
A linguagem não exige grande quantidade de linhas de código para realizar uma função similar com outras linguagens;
Python é compatível com o Hadoop.

Esses são alguns dos motivos que fazem de Python ser uma das linguagens com maior contribuição para Ciência de Dados, porém também existem outras linguagens que podem ser utilizadas e possuem sua importância. Podemos citar como exemplo a linguagem R, que assim como Python é utilizada para realizar análise de dados, além disso R ainda possui espaço para realizar análises estatísticas fundamentais para quem atua na área.

É importante ressaltar que ambas as linguagens são importantes para área de dados, são linguagens complementares e não há uma escolha melhor ou pior, vale a pena aprender cada uma delas, principalmente se você é ou deseja ser um Cientista de Dados ou deseja trabalhar como um profissional de Análise de Dados, Business Inteligence(BI), People Analytics , Inteligência de Negócios, Marketing ou outras áreas relacionadas a dados.

Para que Python possa desempenhar todas as suas funcionalidades e servir a Ciência de Dados é preciso que os dados estejam disponíveis. Disponibilizar dados é o papel do Big Data que gera bilhões de dados todos os dias para que possam ser utilizados pela linguagem Python que ficará responsável por refinar os dados para gerar informações para os profissionais de dados.

Por fim temos Python, atuando como um interpretador dos dados disponíveis em Big Data podem ficar armazenados em Cloud Computing como uma opção interessante de redução de custos, segurança e acesso rápido.

Dessa forma a Ciência de dados se beneficia da combinação de Python, Big Data e Cloud Computing, pela sua capacidade de gerar respostas rápidas para os problemas através de análise(Python), disponibilidade de grande quantidades de dados para tomar decisões importantes(Big Data) e grande capacidade de armazenar dados em escala global fornecendo acesso fácil e rápido de qualquer lugar ao menor custo(Cloud Computing).

Considerações Finais

ler este artigo, você teve a oportunidade de conhecer um pouco mais sobre o mundo da Ciência de Dados, a linguagem de programação Python e sua aplicação na área de dados.

Entendeu também um pouco sobre Big Data e Cloud Computing, dois conceitos importantes para os profissionais que atuam com Ciência de Dados e como elas causam impacto na área.

E por, entendeu o papel de cada uma delas no contexto da área de dados e viu como diferentes profissionais podem utilizar esses recursos para ajudar na tomada de decisão, pensando em gerar insights e resultados capazes de solucionar os problemas das pessoas de forma rápida, fácil e barata.

Se você quer se tornar um profissional de dados, saiba que terá de estudar bastante, não deixe de conferir as oportunidades aqui na DIO e também assumir o papel de protagonista de sua carreira buscando outras fontes de pesquisa!

Bons estudos!

Referências

Lopes, Aimar Martins. Interações entre Big Data e Cloud Computing.Londrina Editora e Distribuidora Educacional S.A. 2019. 141 p.

Ciencias e Dados.com.R ou Python para Análise de Dados. Disponível em: <https://www.cienciaedados.com/r-ou-python-para-analise-de-dados/> Acesso em: 29/06/2023;

Geek Hunter. 10 Melhores IDEs e Editores de Código em Python para 2022. Disponível em: <https://blog.geekhunter.com.br/ides-e-editores-de-codigo-em-python-para-2021/>. Acesso em: 29/06/2023;

4Linux. Por que usar Python como linguagem de programação para Big Data?. Disponível em: <https://blog.4linux.com.br/por-que-usar-python-como-linguagem-de-programacao-para-big-data/>. Acesso em: 29/06/2023;

Olhar Digital. Big Data: o que é e para que serve. Disponível em: <https://olhardigital.com.br/2023/03/22/internet-e-redes-sociais/big-data-o-que-e-e-para-que-serve/>. Acesso em: 29/06/2023.