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Programador olhando para um monitor com várias linguagens de programação

As principais linguagens de programação para seu projeto de Machine Learning

São as linguagens de programação que ajudam os cientistas de dados a entender a base de dados da empresa e extrair melhores insights para os negócios.

Principais destaques:

  • Linguagens de programação vão ajudar empresas a desenvolverem projetos de Machine Learning;
  • Elas vão ajudar cientistas de dados a entenderem melhor a base de dados de uma empresa;
  • Python, R e Scala são algumas linguagens utilizadas nesses projetos. Entenda mais sobre elas.

As empresas devem aproveitar o grande volume de dados gerados para criar vantagem competitiva no mercado. Mas o que são dados? São um conjunto de fatos e estatísticas de um determinado assunto. Quando analisados, se tornam informações e trazem valor aos negócios.

Mas, para isso acontecer, antes de contratar uma solução de Inteligência Artificial (IA) ou de Machine Learning (ML), a empresa precisa integrar o projeto à a ciência de dados, que, por sua vez, faz uso de diversas linguagens de programação.

“As linguagens vão ajudar o cientista de dados a entender a base de dados da empresa”, explica Allen Oberleitner, coordenador do curso de Análise e Desenvolvimento de Sistemas da FIAP. Com elas, o profissional pode “procurar, por meio de análises estatísticas, mineração e outros elementos matemáticos, um padrão nesses dados”, complementa Allen.

Quais são as linguagens de programação?

Geralmente um projeto de Inteligência Artificial ou Machine Learning é desenvolvido para resolver um problema (entender o consumidor para levar personalização de ofertas, por exemplo). É a partir dele que um cientista de dados escolhe a linguagem de programação a ser adotada.

“Quando o cientista de dados já é da área, ele gosta de fazer um mix dessas linguagens de programação. Mas cada linguagem vai suprir uma necessidade [dependendo das demandas do projeto]”, esclarece Allen Oberleitner.

O professor conversou com o Mundo + Tech e explicou as linguagens de programação mais utilizadas em soluções de Inteligência Artificial e Machine Learning:

Python

Python é uma das linguagens de programação mais usadas pelos cientistas de dados, por ser muito fácil e prática na hora de criar uma solução. “Até quem não trabalha com lógica computacional ou no ramo da ciência de dados consegue programar com essa linguagem, porque Python é híbrida e multiparadigma”, afirma Oberleitner.

  • Híbrida: é quando a linguagem pode ser usada tanto para interpretar (quando ela roda cada linha de comando executável) quanto para compilar os dados (quando ela roda todas as linhas para, depois, gerar um comando executável). “Isso vai trazer velocidade ao projeto, porque permite à Python ser executada em vários sistemas operacionais”, comenta Allen.
  • Multiparadigma: Python tem um estilo de escrita de programação imperativa, ou seja, com comandos que controlam fluxo, atribuição de variáveis etc. “Ela é multiparadigma porque aceita outros tipos de escritas de linguagem: orientada a objeto, funcional ou procedural”, explica Allen.

A vantagem da Python é que há uma comunidade na internet que compartilha diversos estudos, kits de ferramentas e recursos da linguagem. “Embora ela não seja tão completa quanto a Java, a Python é open source. O fato de ser gratuita facilita muito o uso dela em projetos nas empresas.”

Quem usa a Python é o Bank of America. A instituição utiliza a linguagem de programação para criar novos produtos e interfaces dentro da infraestrutura do banco e processar dados financeiros.

R

A R é uma linguagem criada no fim da década de 1990, mais voltada para matemática e estatística, sendo uma opção alternativa aos softwares pagos, como Matlab ou SAS.

Assim como a Python, a R é open source e empresas como Google e Facebook utilizam a linguagem para projetos estatísticos profundos. A linguagem conta, ainda, com uma biblioteca nativa, com mais de nove mil pacotes catalogados.

Outra vantagem da R é o uso da linguagem em um loop de leitura-avaliação-impressão (REPL, em inglês). O REPL, conhecido também como shell de nível superior, é um ambiente de programação de computador simples e interativo.

Scala

“Também é uma linguagem open source e nasceu para suprir alguns pontos da linguagem Java”, explica Allen Oberleitner. A Scala tem um tipo de escrita orientada a objetos e funcional e tem uma programação mais simples que a Java. Assim o cientista de dados escreve menos linhas, mais sintetizadas.

Ao lado da Python, a Scala pode ser executada de maneira mais rápida. Outra vantagem é a compatibilidade com a Java Virtual Machine (JVM) e a disponibilidade de uma biblioteca nativa bem ampla, que permite a construção de sistemas robustos.

A Scala tem se tornando cada vez mais a linguagem favorita para quem quer desenvolver Machine Learning em larga escala ou quer criar algoritmos de alto nível.

SAS

Oberleitner explica que SAS “é um pacote de análise estatística avançada para Business Intelligence (BI) que possui integração com outras linguagens, como R, e Excel”.

Embora seja uma linguagem de programação proprietária (paga), a SAS traz facilidade no aprendizado, se comparada a R, e maior segurança e estabilidade nos projetos.

Matlab

“É uma linguagem de alto desempenho voltada para estatística, manipulação de matrizes e computação numérica”, destaca Allen Oberleitner. Embora seja paga, “dá para rodar de maneira satisfatória e possui integração com outras linguagens de programação como Python e Java”, complementa.

Julia

A Julia é uma linguagem gratuita alternativa ao Matlab. “Ela tem um desempenho bem parecido com o Matlab e é específica para estatística”, comenta Allen. O professor ainda cita algumas vantagens da Julia: “é multiparadigma e híbrida como a Python”.

Além dessas seis linguagens citadas acima, Java, C/C++, Closure, Lisp e Perl são outras linguagens de programação que cientistas de dados podem considerar para os projetos das empresas.

Qual linguagem é ideal para o meu projeto?

Não há uma linguagem específica para um projeto de IA ou ML, como aponta Allen. O professor ressalta que, com o grande volume de dados que as empresas lidam diariamente, cada vez mais será necessário o uso de modelos matemáticos e análises estatísticas para organizar esses dados.

“Lidamos com muitos dados e muitos não estão estruturados, estão jogados na internet. Dependendo da necessidade da empresa com esses dados, uma linguagem de programação pode trazer a melhor performance ou melhor facilidade de recursos [do projeto]”, conclui.

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