Programação & Data

Quer programar? Comece com Python

Lembra da época em que nossos pais diziam que aprender inglês ou espanhol seria fundamental para nosso crescimento profissional? Você provalvemente buscaria um curso de idiomas e passaria horas aprendendo a conjugar verbos, expressões e vocabulário. O fenômeno da programação atualmente ocupa um lugar semelhante na lista de habilidades a serem desenvolvidas por profissionais de qualquer área. Programar é o “novo inglês”!

Então, se você não quer mais perder tempo, temos uma dica importante: comece a programar usando a linguagem Python. A gente explica o porquê. Colocando em simples palavras, aprender Python significa abrir uma janela de inúmeras possibilidades no mundo da programação. Esta é uma linguagem com código aberto e disponível para a maioria das plataformas de computação. Além disso, o advento dos frameworks e o suporte para diferentes tipos de linguagem em servidores possibilitaram que Python expandisse sua aplicação prática para além das tradicionais plataformas de gerenciamento de sistemas e programação em CGI (Common Gateway Interface).

Um pouco de história. A linguagem Python foi lançada em 20 de fevereiro de 1991, há 30 anos. Então, não podemos dizer que é uma linguagem recente. Outras também apareceram na década de 90 tais como Java, PHP e JavaScript. A diferenciação entre todas elas é a seguinte: Python é uma linguagem de programação High Level – ou de Alto Nível (você decide). Com semântica dinâmica, interpretada, multiplataforma e orientada a objetos, Python também ganhou o status de indispensável (porque realmente é).
Python é uma linguagem de programação High Level – ou de Alto Nível (você decide). Com semântica dinâmica, interpretada, multiplataforma e orientada a objetos, Python também ganhou o status de indispensável (porque realmente é).
O que basicamente significa tudo isso? A gente explica detalhe por detalhe

Comecemos por High Level (ou de Alto Nível): significa que a sintaxe do código é mais fácil de ser interpretada por humanos. Ou seja, se você precisa exibir algo na tela, a função interna que é chamada de “print” se encarregará disso.

Beleza, mas e a tal da semântica dinâmica? Estas são instâncias de valores contidos em construções no código. Podemos atribuir a um objeto múltiplos valores, já que ele se atualizará, diferentemente de uma linguagem semântica estática. Ou seja, podemos definir que a = 1 e, em seguida, a =“migo, quero programar”.

E “interpretada”? Basicamente, “interpretadas” são aquelas linguagens lidas e executadas por algum outro programa de computador chamado intérprete. Levanto isto em consideração, Python também é uma linguagem de script. Linguagens de script são um tipo específico de linguagem de programação construídas para dar instruções a outros softwares presentes, por exemplo, em servidores. Consequentemente, Python também é amplamente utilizada como, por exemplo, em ferramentas de análise de dados como o PowerBI.
Aproveitamos para destacar que Python é multiplataforma, ou seja, o programa terá a mesma aparência e funcionará da mesma forma no Mac, Linux, Windows, e assim por diante.

Aliás, tudo (absolutamente tudo) em Python é organizado em torno de objetos. Listas, dicionários, classes e assim por diante, são classificados como objetos. Se a gente for escrever sobre classes, então, que são “construtores de objetos”, iremos longe em nossa dissertação.

Vantagens e só vantanges

Uma das maiores vantanges da linguagem Python é seu grande acervo de bibliotecas próprias e também de plataformas terceiras. Em razão disso, a difusão do Python é inegável em diversas áreas da tecnologia como machine learning, inteligência artificial, análise e ciência de dados. Sua utilização, porém, vai além do setor tecnológico: financeiro, saúde, educação, marketing, comunicação, entre tantos outros. Técnicos ou empresários, profissionais com diferentes formações e níveis hierárquicos usam Python como ferramenta pela sua capacidade de compilação de dados, flexibilidade e acessibilidade.

Programação é essencialmente prática. Na verdade, esta é uma profissão que exige muitíssima prática. Todavia, considerando as características que já discutimos até aqui, entenda que Python é uma linguagem que por sua simples sintaxe e facilidade de aprendizado torna-se perfeita para quem é ainda iniciante.

Versatilidade. Esta é uma palavra que tem tudo a ver com Python, inclusive na sua aplicação. Afinal, esta não é apenas uma linguagem de script como Perl ou Bash. Por sua vez, Python é utilizada para desenvolver apps para desktop e smartphones, softwares, entre outros dispositivos. Muitas sessões do YouTube, Dropbox ou Facebook são desenvolvidas nesta linguagem. Até o Spotify aplica Python para desenvolver seu brilhante machine learning. Ou você acha que para comprender nossas preferênciais musicais e armazenar todas elas em diferentes bibliotecas para nos propor em seguida diferentes opções musicais não seria algo que Python faria? Óbvio que sim!
Aprenda Python para Análise de Dados

Neste artigo, você conferiu algumas características da linguagem de programação Python. Você viu que esta é uma das linguagens mais versáteis e acessíveis para aprendizado. Não importa se você trabalha no departamento de marketing ou estratégia, ou se você atua de maneira autônoma. Saber interpretar dados é um excelente apoio na tomada de decisões. Pensando nisso, lançamos o curso Python para Análise de Dados.

Neste curso, você aprenderá a manusear, de forma automatizada, grandes quantidades de dados. Com esta ferramenta poderosa você irá agilizar seu trabalho, integrar seus sistemas e processar dados mais rapidamente e em diferentes formatos.


Nosso professor: André Perez


André é engenheiro de dados e de machine learning na Stone onde atua no desenvolvimento e manutenção de pipeline de dados. Trabalhou na Serasa Experian, onde liderou a modernização da infraestrutura computacional da concessão de crédito, e na Amdocs, onde conduziu projetos de ciência de dados em Tel-Aviv, Israel. Atualmente é aluno de mestrado no Instituto de Ciências Matemáticas e Computação (ICMC/USP) e tutor do MBA em ciência de dados da mesma instituição.