A Linguagem Python se tornou o padrão para o aprendizado de máquina aplicado. Atualmente, existem mais vagas de trabalho para Cientistas de Dados e Engenheiros de Machine Learning que conhecem Python do que para todos as outras linguagens combinadas. E Por Que a Linguagem Python é Tão Popular em Machine Learning e Inteligência Artificial? Embora existam muitas razões para sua onipresença, essas três costumam responder muito bem a pergunta, título deste post. Confira:

Uma das principais razões para a ampla adoção da linguagem Python é sua simplicidade. Embora não seja uma regra rígida, quanto menor a barreira de entrada em uma linguagem de programação, maior será sua adoção. Python é simples, fácil de aprender, de alto nível e de uso geral, podendo ser usada para diversos fins. Isso significa que qualquer um pode aprender. Quanto menos o desenvolvedor precisar se preocupar com o próprio código, mais foco e ênfase poderão ser colocados na busca de soluções.

A segunda e possivelmente a principal razão para a popularidade da linguagem Python são as bibliotecas. Uma biblioteca em Python é um grupo de código pré-agrupado que você pode importar para o seu ambiente para estender a funcionalidade da linguagem. Existem bibliotecas para praticamente todos os aspectos do aprendizado de máquina aplicado. Por exemplo, o Pandas é uma biblioteca para manipulação dados. NumPy uma biblioteca para todos os tipos de operações matemáticas. O Scikit-Learn é uma biblioteca de uso geral para a construção de modelos preditivos e que também possui muitas ferramentas usadas em todo o pipeline de Machine Learning. O Matplotlib é para visualização e Keras/TensorFlow para a construção de modelos de aprendizado profundo (Deep Learning). Também existem muitas bibliotecas para necessidades específicas, como NLTK para processamento de linguagem natural e uma biblioteca chamada BeautifulSoup para web scraping. No dia de lançamento deste post existem mais de 218 mil pacotes Python para quase todas finalidades possíveis e uma grande quantidade especificamente para Machine Learning e IA. Você pode conferir os pacotes no PyPi, o repositório de pacotes Python.

A terceira razão pela qual Python é tão popular é o Jupyter Notebook. Os Jupyter Notebooks são uma maneira poderosa de criar seu código em Python. Um Jupyter Notebook é uma interface web que permite prototipagem rápida e compartilhamento de projetos relacionados a dados. Em vez de escrever e reescrever um programa inteiro, você pode escrever linhas de código e executá-las uma por vez ou em pequenos lotes. Isso torna a codificação mais fácil de depurar e entender, além de permitir a construção de projetos inteiros usando apenas o navegador.

O sucesso do Jupyter Notebook depende de uma forma de programação chamada “Literate Programming” (em uma tradução livre, algo como Programação Alfabetizada). A Literate Programming é um estilo de desenvolvimento de software criado pelo cientista da computação de Stanford, Donald Knuth. Esse tipo de programação enfatiza uma primeira abordagem em prosa, na qual o texto amigável ao homem é colocado com blocos de código. É excelente para demonstração, pesquisa e objetivos de ensino, especialmente para a ciência. Usamos o Jupyter Notebook em quase todos os cursos aqui na DSA onde a linguagem Python é utilizada.

A simplicidade, a legibilidade, as bibliotecas e o ambiente de desenvolvimento integrado fazem da linguagem Python uma das linguagens mais usadas em Machine Learning e IA atualmente.

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