21/09/2020 às 12:55
Carreira


Julia, R e Scala: as linguagens de programação para ciência de dados
Da redação

Com o impulso dado pela pandemia de Covid-19, as ações de transformação digital exigem profissionais capacitados a lidar com um número cada vez maior de dados. Empresas e profissionais de TI precisam escolher conscientemente as linguagens de programação que usarão nesse processo. e o especialista, Jesus Vigo, em artigo no site TechRepublic, enumera as principais para tratar com dados: R, Java e Julia. Mas também fala da relevância de saber Python e Scala.

“As linguagens de programação estão preparadas para ser eficientes no manuseio de grandes conjuntos de dados e robustas em sua união de múltiplas fontes de dados para extrair efetivamente as informações necessárias para fornecer insight e compreensão dos fenômenos que existem nos fluxos de dados para mineração e machine learning, entre outros”, reportou Vigo. Saiba o que faz cada uma dessas linguagens.

Python

Elogiado por desenvolvedores de software e cientistas de dados, Python tem se mostrado a linguagem de programação preferida por sua facilidade de uso e sua natureza dinâmica. É madura e estável, sem falar que é compatível com algoritmos de alto desempenho, permitindo a interface com tecnologias avançadas, como machine learning, análise preditiva e inteligência artificial (IA) por meio de bibliotecas ricas e suportadas em seu extenso ecossistema.

R

R foi desenvolvido e se apoia fortemente em modelos estatísticos e computação. A exploração de dados oferece uma série de operações que podem ser realizadas para classificar e gerar dados, modificar, mesclar e distribuir conjuntos de dados com precisão para deixá-los prontos para sua formatação representativa final. Por último, a visualização de dados é outro ponto em que R se especializa, com uma série de pacotes que auxiliam na representação gráfica dos resultados com gráficos e plotagens, incluindo plotagem complexa de análise numérica.


Java

Java existe há cerca de um quarto de século e, durante este tempo, a linguagem orientada a objetos baseada em classes aderiu ao credo "escreva uma vez, execute em qualquer lugar (WORA)", estabelecendo-o como exigindo o mínimo de dependências possível - independentemente de onde seu código será executado. É a plataforma de escolha para algumas das ferramentas mais amplamente usadas em big data analytics, como Apache Hadoop e Scala. Suas bibliotecas de machine learning maduras, estruturas de big data e escalabilidade nativa permitem acessar quantidades quase ilimitadas de armazenamento enquanto gerencia muitas tarefas de processamento de dados em sistemas em cluster.

Julia

Comparada com as outras linguagens de programação desta lista, Julia é a linguagem mais recente com menos de 10 anos de mercado. Mas é uma linguagem que ganha popularidade  entre os cientistas de dados que exigem uma linguagem dinâmica capaz de realizar análises numéricas em um ambiente de computação de alto desempenho. Com execucão mais rápida,  Julia permite um desenvolvimento mais rápido como também produz aplicativos que rodam de forma semelhante aos criados em linguagens de baixo nível, como C por exemplo.

Scala

Scala foi projetada para aproveitar muitos dos mesmos benefícios que o Java aborda algumas de suas deficiências. O Scala foi projetado para ser altamente escalonável e, como tal, perfeitamente adequado para lidar com as complexidades do big data. Isso inclui compatibilidade com estruturas de ciência de dados de alto desempenho baseadas em Java, como Hadoop, por exemplo.
Fonte:  https://www.techrepublic.com/


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