Linguagens de programação, assim como as línguas faladas, têm suas próprias estruturas, formatos e fluxos únicos.

Enquanto as línguas faladas são tipicamente determinadas pela geografia, o uso de linguagens de programação é mais determinado pela preferência do programador, cultura de TI e objetivos de negócios.

Quando se trata de ciência de dados, há quatro linguagens de programação que são esmagadoramente preferidas. Perguntamos a especialistas em análise de dados para detalhar cada uma dessas linguagens e seus papéis na desconstrução de big data.

4 linguagens de programação para big data

Existem muitas, muitas linguagens de programação hoje usadas para uma variedade de propósitos, mas as quatro mais proeminentes que você verá quando se trata de big data são:

• Python
• R
• Java
• Scala

Algumas dessas linguagens são melhores para tarefas analíticas em larga escala, enquanto outras se destacam na operacionalização de big data e da internet das coisas. Vamos começar com Python para ver onde ele se encaixa.

Linguagem de programação Python

Estima-se que existam quase 5 milhões de usuários de Python hoje, tornando-a uma das linguagens mais comumente usadas. Na verdade, até mesmo a NASA usa Python para programar seus equipamentos espaciais.

A popularidade do Python é impulsionada por sua curva de aprendizado relativamente baixa, e mais programadores iniciantes estão olhando para o Python como sua primeira linguagem. Mas qual é o papel do Python quando se trata de big data? Vamos ouvir o que nossos especialistas têm a dizer:

John Munn, Diretor Geral da Global Digital Week

“Python é bastante simples e fácil de aprender, mas tende a estar um pouco atrasado. Novos recursos geralmente são oferecidos primeiro ao Java, com o Python recebendo esses recursos após algumas atualizações.”

Prafulla Chandra Prasad, Profissional de TI na IBM & Proprietário da Cool Techno Spy

“Nos últimos anos, o Python ganhou valor devido ao surgimento da inteligência artificial, aprendizado de máquina e ciência de dados. O Python é mais compatível com aprendizado de máquina e análise de dados, ou qualquer atividade que inclua gráficos estáticos, cálculo matemático, automação, multimídia, banco de dados, processamento de texto-imagens.

As principais vantagens do Python são suas enormes bibliotecas que podem realizar tarefas em vários níveis. Este Python se qualifica para análise de big data.”

Krzysztof Surowiecki, Sócio-Gerente na Hexe Data

“Se eu tivesse que escolher uma linguagem, colocaria o Python como uma escolha muito boa para trabalhar com big data. Por que isso?”

• Python é universal. É uma linguagem que pode ser usada efetivamente para baixar dados, enviar dados, limpar dados e apresentá-los na forma de um site (por exemplo, usando bibliotecas como Bokeh e Django como base de um site).
• Python é ideal para expansão devido ao rico ecossistema de bibliotecas de alta qualidade. Vamos mencionar aqui apenas Numpy, Pandas, Matplotlib, Bokeh, Tensorflow, Scikit-learn e Nltk. Cada uma dessas bibliotecas fornece soluções prontas para trabalhar com, por exemplo, grandes conjuntos de dados ou visualizações.
• Python é relativamente fácil de aprender, devido à sintaxe intuitiva (semelhante à linguagem natural) e à alta atividade do ambiente Python.
• Python é estável e previsível no contexto do ciclo de desenvolvimento. Claro, o Python não é a única linguagem de programação para big data, mas é dito ser a linguagem de programação de escolha para ciência de dados. Superou o R nos últimos anos, e em 2018, 66 por cento dos cientistas de dados disseram que o usam diariamente, tornando o Python a ferramenta número um para analistas.

Brendan Martin, Fundador & Editor da Learn Data Sci

“A melhor linguagem geral para trabalhar com dados é o Python. O Python tem uma enorme comunidade de código aberto com milhares de bibliotecas que tornam fácil e direto trabalhar com dados em qualquer escala.

Por exemplo, a biblioteca Numpy permite que o Python alcance velocidade semelhante à do C ao trabalhar com matemática de vetores e matrizes. Da mesma forma, a biblioteca Pandas, que é construída sobre o Numpy, permite que você vetorize operações que limpam e transformam grandes conjuntos de dados com facilidade. O ecossistema Python torna realmente simples analisar rapidamente dados e prototipar soluções de aprendizado de máquina.”

Linguagem de programação R

R é outra linguagem de código aberto como o Python, no entanto, sua aplicação é muito mais estatística e é útil para visualização e modelagem de dados em vez de análise. Vamos consultar os especialistas novamente para ouvir suas opiniões sobre o R.

John Munn

“R é poderoso, mas não pode realmente ser usado como uma linguagem de propósito geral. Embora você possa fazer grandes coisas com R, provavelmente terá que traduzi-lo para Python, Scala ou Java antes de realmente usá-lo.”

Prafulla Chandra Prasad

“Uma das linguagens de programação mais versáteis usadas por mineradores de dados e cientistas de dados para analisar dados. Oferece programação orientada a objetos forte e simplifica trabalhos na linguagem de computação. O traçado de estatísticas pode ser facilmente descoberto para produzir gráficos e outros símbolos matemáticos.”

Embora o R tenha muitas capacidades, a própria linguagem é bastante avançada e a curva de aprendizado é consideravelmente mais íngreme do que o Python. No entanto, o suporte da comunidade e o número absoluto de bibliotecas disponíveis para Python são maiores. Então, realmente se resume à preferência do programador.

Linguagem de programação Java

Uma das primeiras linguagens de programação, Java é amplamente conhecida por sua versatilidade e por unificar muitas das técnicas de ciência de dados. Além disso, o Hadoop HDFS – o framework de código aberto para processamento e armazenamento de aplicações de big data – é inteiramente escrito em Java. Além disso, o Java também é amplamente utilizado na construção de várias aplicações ETL como Apache Camel, Apatar e Apache Kafka que são usadas para executar extração, transformação e carregamento de dados em um ambiente de big data.

Nossos especialistas discutem por que o Java é popular para tudo relacionado a big data.

John Munn

“Java é provavelmente a melhor linguagem para aprender sobre big data por várias razões; MapReduce, HDFS, Storm, Kafka, Spark, Apache Beam e Scala (são todos parte do ecossistema JVM (Java Virtual Machine).

Java é de longe a linguagem mais testada e comprovada. Tem um enorme número de usos e pode rodar em quase todos os sistemas – facilmente a linguagem mais versátil, portanto, extremamente útil para big data. Sendo portátil, investir em Java é benéfico a longo prazo para desenvolvedores. Como disse Ron Pressler da Oracle, Java tem 20 e poucos anos. Provavelmente será grande e popular em mais 20 anos. Temos que pensar 20 anos à frente.

Java tem vasto suporte da comunidade como Stack Overflow e GitHub, e embora possa não ser tão simplificado quanto Scala ou tão poderoso para dados quanto R, ainda é muito melhor do que qualquer outra linguagem.”

Alex Bekker, Chefe de Análise de Dados na ScienceSoft

“Acredito que a linguagem de programação fundamental para big data é o Java, já que todas as tecnologias principais de big data, como Apache Hadoop, Apache Hive, Apache HBase, Apache Cassandra, entre outras, são escritas nesta linguagem de programação. Outras linguagens importantes são Python e R. Python é uma escolha perfeita para ETL e análise de dados, enquanto R é a linguagem da ciência de dados.”

Linguagem de programação Scala

A última linguagem nesta lista é chamada Scala, uma linguagem de programação de alto nível e de código aberto que faz parte do ecossistema da Máquina Virtual Java. Scala é basicamente uma abreviação de “escalabilidade”, o que sugere sua usabilidade quando se trata de big data. Vamos consultar os especialistas em nosso resumo para ouvir suas opiniões.

John Munn

“Scala é incrivelmente popular na indústria financeira e você pode fazer muito com menos código em Scala do que em Java, no entanto, Scala pode facilmente inchar, então pode ser mais lento em comparação com Java. Também não é tão testado ou versátil.”

Bruce Kuo, Cientista de Dados na Codementor

“Além de SQL, Python e R, linguagens como Java e Scala não são tão ideais para análise de big data porque são mais como linguagens de programação "puras" que carecem de açúcar sintático. Quando comparadas com Python, também há menos bibliotecas de análise de dados disponíveis.”

Vale a pena notar que o Apache Spark, um framework de computação em cluster para aplicações de big data, é inteiramente escrito em Scala. Você pode aprender mais sobre o Spark lendo algumas avaliações de usuários reais.

Escolhendo a linguagem certa

Seja uma linguagem de sintaxe moderna como Python ou linguagens mais convencionais como Java e R, escolher a linguagem de programação certa para big data realmente se resume a você e à preferência do seu negócio.

Você conhece as linguagens, então como elas são usadas? Leia nosso guia sobre análise de big data para obter uma melhor compreensão de como grandes conjuntos de dados são examinados.