Não é novidade que vivemos na era dos dados. Eles tendem a ser cada vez mais utilizados pelas empresas dos mais variados setores com a intenção de tomar diferentes decisões voltadas para, por exemplo, desenvolver um novo produto ou serviço, abrir novas filiais, contratar funcionários etc. Nesse sentido, o conhecimento sobre linguagem de programação voltada para Big Data é essencial.
Agora, você deve estar perguntando: qual é a relação desse cenário com os conhecimentos de programação? Quem sabe utilizar as linguagens adequadas conseguirá, com eficiência, extrair e contextualizar as informações e os dados estatísticos necessários em cada tarefa. Será fácil, portanto, atender às demandas de cada companhia.
Por ser um assunto novo, muita gente ainda não tem total conhecimento sobre o Big Data. Pensando nisso, neste post apresentaremos as linguagens de programação indicadas na extração de dados e explicaremos as situações recomendadas para utilizar cada modelo. Vamos lá?
Quais são as principais linguagens de programação voltadas para Big Data?
Os profissionais que entendem as linguagens de programação mais utilizadas no Big Data conseguem se destacar. Devido a importância dos dados para as empresas, as pessoas que desenvolvem dessa forma tendem a ser disputadas no mercado.
As principais linguagens de programação utilizadas nesse contexto apresentam um ponto comum: a facilidade de obter dados ou informações estatísticas. Entre as ferramentas indicadas estão Python, R, Java e Scala. Na sequência do artigo, falaremos sobre o funcionamento e os principais pontos positivos de cada uma. Continue lendo!
Phyton
A primeira linguagem de programação voltada para Big Data da lista é o Python. Ela ganhou popularidade devido à curva reduzida de aprendizado, ou seja, é fácil de aprender a manusear a ferramenta.
O Phyton apresenta a vantagem de possibilitar a pessoa conseguir trabalhar com grandes quantidades e volumes de informação. A linguagem também permite a realização da análise de dados, a construção de aplicativos web e outras tarefas.
A versatilidade da ferramenta, portanto, é um dos principais pontos positivos. Além disso, o Phyton possibilita outras vantagens aos programadores. Entre elas estão:
- criação de roteiros e automatização de regras na mineração de dados. Isso ajudará o profissional a extrair as informações com mais eficiência;
- por ser uma ferramenta orientada a objetos, a tarefa de escrever em grande escala e com um código robusto torna-se facilitada;
- pode ser utilizada em várias partes durante o desenvolvimento de um software, seja no front-end ou no back-end. O primeiro termo faz referência a interface entre o sistema e o usuário, ou seja, o profissional da área preocupa-se em criar telas que serão usadas pelas pessoas. O segundo termo refere-se às funcionalidades apresentadas por sistema. Os programadores dessa área focam basicamente em organizar todas as partes invisíveis para o usuário, como por exemplo interação com o banco de dados, integração com webservices, registro e envio deles para que os front-end mostrem os resultados.
Por outro lado, apesar dos pontos positivos, essa ferramenta não é a mais completa para fazer análises estatísticas. A linguagem R é a mais recomendada aos profissionais que desejam lidar com essas informações.
R
Outra tecnologia muito usada na era dos dados é a R. Como destacado anteriormente, é a ferramenta mais adequada aos profissionais que desejam trabalhar com informações estatísticas e, assim como o Python, a curva de aprendizado é rápida. Existem mais de 5.000 pacotes que podem ser baixados gratuitamente com a intenção de compreender todas as funcionalidades disponíveis na plataforma R.
Essa linguagem é frequentemente utilizada com a intenção de realizar análises estatísticas pesadas ou gráficas. Ela ainda conta com várias bibliotecas justamente para facilitar a tarefa do programador de analisar os dados. Além disso, o R se integra com outras ferramentas de programação como Java, C, C++ e o próprio Python.
Por outro lado, a sintaxe pode ser obscura em algumas situações. Isso pode tornar o aprendizado mais difícil em relação ao Python. Essa característica faz que não seja uma ferramenta recomendada aos programadores iniciantes ou a quem não conhece muito sobre o assunto.
Java
Trata-se de uma linguagem genérica e orientada a objetos. Como ela pode ser utilizada em diferentes finalidades e em vários dispositivos, o Java é uma das principais ferramentas usadas atualmente, especialmente em servidores e na plataforma Android. A tecnologia ainda pode ser utilizada em navegadores, desktop e outras plataformas.
A principal característica do Java é que os programas criados nele não são compilados em um código nativo da ferramenta. Eles são feitos para um bytecodes, que é executado por uma máquina virtual. Essa característica possibilita aos desenvolvedores criarem um programa apenas uma vez e, após isso, executá-lo em qualquer plataforma suportada pela tecnologia.
Por ser multiplataforma e poder ser usada em vários dispositivos, o Java está muito presente no cotidiano das pessoas. Muitas empresas que oferecem sistemas informatizados oferecem programas feitos nessa linguagem. Essa tecnologia, por exemplo, está presente nos serviços bancários on-line, nos aplicativos da Receita Federal, como o programa de declaração do Imposto de Renda Pessoa Física (IRPF), entre outros.
Apesar dessas praticidades, essa tecnologia não oferece as facilidades de visualização do Python e do R e não é uma tecnologia recomendada aos profissionais que desejam fazer análises estatísticas. Além disso, a curva de aprendizado costuma ser mais longa e, por isso, não é indicada aos desenvolvedores iniciantes.
Scala
Essa tecnologia é baseada em Java e essa característica significa que a ferramenta pode ser executada praticamente em todas as plataformas. Assim como a ferramenta anterior, o código em Scala é compilado em bytecodes e são executados em uma máquina virtual.
Vale destacar ainda que há compatibilidade entre Scala e Java e, por isso, as bibliotecas escritas em uma linguagem podem ser acessadas pela outra, muitas delas podem ser utilizadas no processo de análise de dados.
Quais linguagens não devem ser usadas?
Não há uma resposta exata a essa pergunta, pois depende do propósito para o qual você deseja utilizar cada linguagem. O Java, por exemplo, não é a tecnologia mais indicada aos profissionais que desejam fazer análises estatísticas. O Python não é a ferramenta recomendada para quem deseja lançar um software ou aplicativo.
As mudanças tecnológicas não param e uma das principais tendências do setor é o uso frequente de dados. Por isso, o conhecimento de linguagens de programação tornou-se cada vez mais importante aos profissionais da área. Quem conhece as características de cada ferramenta e sabe usá-las a seu favor se destacará no mercado.
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