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5 motivos para você aprender Python

Carlos Melo por Carlos Melo
dezembro 1, 2019
em Data Science, Machine Learning, Python
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Por que você deve começar a aprender Python ainda hoje?

Linguagens de programação existem há muito tempo, seja para atender diversas demandas e áreas, seja para resolver problemas específicos. Se você acompanha este universo, sabe que a cada ano surgem novas linguagens “da moda”, arrebatando vários desenvolvedores que querem acompanhar o hype.

A quantidade de linguagens novas trouxe uma “modalidade de programação”, que, na verdade, é uma piada: o Desenvolvimento Orientado a Modinha (Hype Driven Development).

Quem é um programador mais experiente consegue acompanhar, porém essa quantidade de linguagens existentes (C, C++, Java, JavaScript, Python, Ruby, Matlab, R, entre muitas outras) deixa um iniciante confuso.

Afinal, como tantas opções, qual delas aprender?

Assim como não existe material ruim (aço, madeira etc.), também não existe linguagem melhor ou pior, pois todas têm suas aplicações e pontos fortes/fracos. No entanto, para começar sua carreira como cientista de dados, eu recomendo você aprender Python.

Criada nos anos 90 por Guido van Rossum, Python já está dominando o cenário mundial. Leia, neste artigo, suas principais vantagens dessa linguagem de programação, além das dicas de cursos que separei para você.

Python para Data Science

Python já é a linguagem mais usada em Data Science, isso é fato. As apostas são que continue na liderança por um bom tempo ainda.

Como aprender Python

São diversos motivos que me levam a lhe recomendar Python, e, se você me acompanha no Instagram, já conhece vários desses motivos. Porém, quero listar aqui alguns dos principais:

  • Curva de Aprendizado – O Python é uma das linguagens mais acessíveis, simples e rápidas de aprender — com poucas linhas de comando você consegue escrever seus scripts.
  • Demanda do Mercado – Um levantamento feito pelo Stack Overflow mostrou que Python foi a linguagem que mais cresceu nos últimos anos. Uma projeção mostra que esta tendência deve se acentuar nos próximos anos.
  • Comunidade crescente – Junto com o crescimento da popularidade da linguagem, veio o crescimento da comunidade. Há muitos repositórios, fóruns, blogs e tutoriais para você aprender a programar.
  • Salários em alta – O salário médio de um Cientista de Dados que programa em Python gira em torno de US$ 127 mil anuais.
  • Bibliotecas – Bibliotecas como Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Seaborn, Numpy, Keras, Scipy, PySpark etc. têm se tornado padrão na indústria. Independente de qual seja o seu problema, provavelmente já existe uma biblioteca pronta para importar e usar.

Para você ter uma ideia da beleza que está na simplicidade, veja um mesmo código escrito em Java e Python, em que o objetivo é abrir um arquivo de texto.

Comparação entre Java e Python. Fonte: Python Scripts

Outro aspecto que dá uma vantagem tremenda para o Python é o fato dela ser genérica. Eu consigo criar uma API, um backend para minha aplicação, construir um dashboard interativo ou, até mesmo, criar um sistema de reconhecimento facial e colocar no meu Raspberry Pi!

Além disso, o fato de ser interpretada permite que você consiga prototipar suas ideias rapidamente, acelerando o ciclo de desenvolvimento de qualquer projeto.

Como Aprender Python para Data Science

O site Dataquest identificou que Python é a linguagem mais usada para Ciência de Dados, e que deve manter uma demanda crescente para a quantidade de vagas disponíveis, como mostra a imagem acima (Fonte: Dataquest).

O mercado já assimilou e reconheceu as vantagens do Python. Isso é mais verdade ainda quando se trata da área de Data Science.

Cada vez mais, as vagas estão vindo com este requisito de programar na linguagem. Por este motivo, vale a pena investir um tempo para aprendê-la.

Como aprender Python?

Para aprender qualquer linguagem de programação, você tem que mergulhar o máximo na prática e ficar menos na teoria (principalmente no começo).

Como aprender Python para Data Science e Machine Learning

Há muitos cursos introdutórios excelentes (pagos e gratuitos) para você começar a aprender Python. Reuni alguns dos principais que conheço e recomendo:

  • Python do Zero – O curso da casa, tendo a assinatura do Sigmoidal. Focando sempre na prática e na resolução de problemas, esse é o curso ideal para você sair do zero e começar a ter resultados. Abrimos poucas vagas por ano, portanto cadastre-se e fique ligado para não perder as próximas vagas!
  • Python para Zumbis – Python para Zumbis, do Fernando Masanori, é um curso clássico para quem está começando, e está completo no Youtube.
  • Alura – É uma das mais renomadas escolas online de programação. Possuem cursos de Python para todos os níveis (também possuem cursos presenciais na escola Caelum).
  • Curso de Python 3 – Curso criado pelo professor Gustavo Guanabara, está disponível gratuitamente no Youtube. A didática do Gustavo é muito boa para ajudar aqueles que estão começando agora, o que torna o curso um dos mais populares no Brasil.
  • Introdução à Programação (MITx) – Este foi meu primeiro curso de Python da vida. Feito por professores do MIT, está disponível gratuitamente na edX. O curso é oferecido em datas específicas do ano, então vale a pena fazer a inscrição antecipadamente.
  • Introduction to Python: Absolute Beginner – Curso gratuito da Microsoft, disponibilizado na plataforma edX. Este curso dura 5 semanas e é para pessoas com zero conhecimento de programação.
  • Welcome to the Django – Para aqueles que querem aprender mais sobre a área de desenvolvimento de sites ou aplicações web, recomendo este Canal, criado pelo desenvolvedor Henrique Bastos e focado no framework Django.
  • Google para Educação – Iniciativa do Google, este curso introdutório está muito bem documento, além de contar com aulas em vídeo também. Também traz listas de exercício para você aplicar o conhecimento aprendido.
  • Real Python – Um dos melhores sites que conheço. O Real Python possui uma quantidade monstruosa de tutoriais de altíssima qualidade.
  • Data Science na Prática – Apesar do foco do meu curso online ser Data Science, para ajudar os iniciantes em Python eu criei um módulo completo trazendo a introdução ao Python para Data Science.

Python vai dominar o mundo?

Veja algumas das principais empresas do mundo que a usam para desenvolvimento e Data Science:

Empresas que usam Python

Apesar de ser criada na década de 90, Python é uma linguagem que consegue se manter moderna e provavelmente deve se manter assim por um bom tempo.

Mesmo que você precise aprender outra linguagem no futuro, o fato de ter aprendido Python antes vai facilitar muito, uma vez que você já adquiriu a lógica de programação e os conceitos de algoritmos.

Fonte: XKCD

A charge abaixo representa muito bem a realidade do que é o Python. Traduzida, ficaria algo como:

— Você está voando! Como?
— Python! Aprendi ontem à noite. É tudo tão simples! O hello world é apenas print “Hello, world!”
— Sei lá… dynamic typing? Whitespace?
— Junte-se a nós! Programar ficou divertido novamente!
Há um mundo totalmente novo, aqui em cima!
— Mas como você pode estar voando?
— Apenas digitei import antigravity
— Só isso?
— … eu também experimentei tudo o que havia dentro do armário de remédios, para comparação. Mas creio que seja o efeito do Python.

Para você que está começando e está na dúvida, minha recomendação sempre vai ser: escolha Python para Data Science. Simples desse jeito 🙂

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Carlos Melo

Carlos Melo

Engenheiro de Visão Computacional graduado em Ciências Aeronáuticas pela Academia da Força Aérea (AFA) e Mestre em Engenharia Aeroespacial pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA).

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Comentários 1

  1. João Victor says:
    4 anos atrás

    Gostaria de fazer o download do e-book. Onde encontro o link?

    Responder

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Falamos sobre por que os dados são considerados o novo petróleo - para mim, dados são o novo bacon!

Expliquei como empresas que dominam a ciência de dados ganham vantagem real no mercado. Não por armazenarem mais dados, mas por saberem o que fazer com eles.

Também conversamos sobre as oportunidades para quem quer entrar na área de tecnologia. Data Science é uma das áreas mais democráticas que existem. Não importa sua idade, formação ou cidade. O que importa é a vontade de aprender.

Se você quiser ver o episódio completo, é só buscar por Primocast 224.

“O que diferencia uma organização de outra não é a capacidade de armazenamento de dados; é a capacidade de seu pessoal extrair conhecimento desses dados.”

#machinelearning #datascience #visãocomputacional #python
  • 📸 Palestra que realizei no palco principal da Campus Party #15, o maior evento de tecnologia da América Latina!

O tema que escolhi foi "Computação Espacial", onde destaquei as inovações no uso de visão computacional para reconstrução 3D e navegação autônoma.

Apresentei técnicas como Structure-from-Motion (SFM), uma técnica capaz de reconstruir cidades inteiras (como Roma) usando apenas fotos publicadas em redes sociais, e ORB-SLAM, usada por drones e robôs para mapeamento em tempo real.

#visãocomputacional #machinelearning #datascience #python
  • ⚠️❗ Não deem ideia para o Haddad! 

A França usou Inteligência Artificial para detectar mais de 20 mil piscinas não declaradas a partir de imagens aéreas.

Com modelos de Deep Learning, o governo identificou quem estava devendo imposto... e arrecadou mais de €10 milhões com isso.

Quer saber como foi feito? Veja no post completo no blog do Sigmoidal: https://sigmoidal.ai/como-a-franca-usou-inteligencia-artificial-para-detectar-20-mil-piscinas/

#datascience #deeplearning #computerVision #IA
  • Como aprender QUALQUER coisa rapidamente?

💡 Comece com projetos reais desde o primeiro dia.
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📢 E compartilhe! Poste, escreva, ensine. Mostre o que está fazendo. Documente a jornada, não o resultado.

Dois livros que mudaram meu jogo:
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#machinelearning #visaocomputacional #leetcode
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Mostrei na prática a diferença entre DFS e BFS. Enquanto a DFS usa stacks, a BFS utiliza a estrutura de fila (queue). Cada abordagem tem seu padrão de propagação e uso ideal.

#machinelearning #visaocomputacional #algoritmos
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Na segunda aula da série de lives sobre Estruturas de Dados e Algoritmos, o foco será em Matrizes e Grids, estruturas fundamentais em problemas de caminho, busca e representação de dados espaciais.

📌 O que você vai ver:

Fundamentos de matrizes e grids em programação
Algoritmos de busca: DFS e BFS aplicados a grids
Resolução ao vivo de problemas do LeetCode

📅 Terça-feira, 01/07, às 22h no YouTube 
🎥 (link nos Stories)

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Veja essa estratégia para você estudar estruturas de dados em uma sequência lógica e intuitiva.
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  • Live #1 – Arrays & Strings: Teoria e Prática para Entrevistas Técnicas

Segunda-feira eu irei começar uma série de lives sobre Estruturas de Dados e Algoritmos. 

No primeiro encontro, falarei sobre um dos tipos de problemas mais cobrados em entrevistas: Arrays e Strings.

Nesta aula, você vai entender a teoria por trás dessas estruturas, aprender os principais padrões de resolução de problemas e aplicar esse conhecimento em exercícios selecionados do LeetCode.

📅 Segunda-feira, 23/06, às 21h no YouTube

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