Como Python é usado nas empresas

Descubra como empresas de diferentes setores estão utilizando Python para análise de dados e como essa linguagem de programação tem se destacado como uma das mais populares para essa finalidade.

Python é uma linguagem de programação que tem se destacado nos últimos anos por sua flexibilidade e capacidade de resolver diversos problemas em diferentes áreas. Uma dessas áreas é a análise de dados, que vem sendo transformada por meio do uso de Python.

Mas por que Python se tornou tão popular na análise de dados? Quais são as vantagens dessa linguagem em relação a outras? E como ela está transformando a forma como as empresas analisam seus dados?

Neste post, responderemos a essas perguntas e mostraremos como Python está revolucionando a análise de dados nas empresas.

Uma linguagem fácil de ler e escrever

A linguagem Python foi criada por Guido van Rossum, em 1989, enquanto trabalhava no The Centrum Wiskunde & Informatica (CWI), na Holanda. A primeira versão pública do Python, versão 0.9.0, foi lançada em fevereiro de 1991.

Van Rossum desenvolveu o Python com o objetivo de criar uma linguagem de programação fácil de ler e escrever, com uma sintaxe clara e simples, que fosse adequada para scripting e para desenvolvimento de software em grande escala.

Desde então, essa linguagem tem sido amplamente utilizada em diversas áreas, como desenvolvimento web, automação de tarefas, inteligência artificial, machine learning, ciência de dados, análise de dados, entre outras. É uma linguagem de código aberto, mantida pela Python Software Foundation.

Python nas empresas: por que a linguagem é tão popular?

Python é uma das linguagens de programação mais populares atualmente, conforme mostra o índice do The TIOBE Programming Community, indicador de popularidade das linguagens de programação. O índice é atualizado uma vez por mês e o Python ocupa a primeira colocação em março de 2023.

Também é a linguagem de programação mais pesquisada na internet, de acordo com o PYPL Popularity of Programming Language Index. Esse mesmo ranking mostra que, mundialmente, Python foi a linguagem que mais cresceu nos últimos 5 anos (6,9%), enquanto Java foi a que mais perdeu popularidade (-5,2%).

Toda essa popularidade de Python se dá, em grande parte, por causa da sua simplicidade. Sua sintaxe clara e simples e facilidade de uso tornam-na uma linguagem acessível para iniciantes, ao mesmo tempo em que oferece recursos avançados para programadores experientes. 

Além disso, Python é uma linguagem de programação interpretada, o que significa que os desenvolvedores não precisam compilar o código antes de executá-lo. Isso economiza tempo e simplifica o desenvolvimento e teste de scripts em Python.

Outro fator que contribui para a popularidade é sua comunidade ativa de desenvolvedores. Há muitas bibliotecas disponíveis que podem ser facilmente incorporadas em programas Python, o que torna o processo de desenvolvimento ainda mais eficiente.

Vantagens de programar em Python

Python oferece diversas vantagens em relação a outras linguagens de programação. Algumas das principais são:

• Simplicidade e legibilidade do código: a sintaxe simples e clara de Python facilita a leitura e a manutenção do código, o que torna o desenvolvimento mais ágil e eficiente. Por essa razão, Python é a linguagem preferida de quem está aprendendo a programar, de acordo com o Developer Survey 2022, do Stack Overflow.

• Gratuidade: Python possui licença gratuita e código aberto, ou seja, o código-fonte da linguagem está disponível para ser visualizado, modificado e distribuído sem restrições. Portanto, é uma excelente alternativa para empresas ou indivíduos que desejam economizar na licença de softwares de análise de dados, como Power BI, Excel e Tableau.

• Ampla biblioteca-padrão: a biblioteca-padrão de Python conta com diversos módulos e funções que permitem ao programador resolver uma grande variedade de problemas sem a necessidade de escrever código do zero.

• Fácil integração com outras linguagens: Python pode ser facilmente integrado com outras linguagens, como C e C++, o que permite ao programador aproveitar as vantagens de cada linguagem em um mesmo projeto.

• Multiplataforma: Python pode ser executado em diferentes sistemas operacionais, como Windows, Mac OS e Linux. Isso facilita o desenvolvimento de programas que precisam ser executados em diferentes ambientes.

• Comunidade ativa: Python conta com uma grande comunidade de desenvolvedores que criam bibliotecas e módulos adicionais para a linguagem, além de oferecer suporte e compartilhar conhecimento por meio de fóruns, grupos de discussão e redes sociais.

Python nas empresas: quais problemas a linguagem resolve?

Python pode resolver uma grande variedade de problemas nas empresas, desde tarefas simples até projetos complexos. Alguns exemplos são:

• Automatização de tarefas: Python pode ser usado para automatizar tarefas repetitivas, o que pode economizar tempo e aumentar a eficiência das operações de uma empresa. Isso pode incluir desde tarefas simples, como renomear arquivos em massa, até tarefas mais complexas, como a criação de fluxos de trabalho automatizados.

• Web Scraping: Python pode ser usado para coletar dados de sites e páginas da web automaticamente, o que pode ser útil para empresas que precisam monitorar informações específicas de seus concorrentes, fornecedores ou clientes.

• Análise de grandes volumes de dados: Python pode ser usado para analisar grandes volumes de dados em escala, o que pode ser um desafio para softwares como Power BI e Excel. Com bibliotecas de análise de dados como Pandas e NumPy, é possível manipular, limpar e analisar grandes quantidades de dados de maneira eficiente.

• Machine learning: Python é uma das principais linguagens de programação usadas em machine learning e inteligência artificial. Isso permite às empresas criar modelos de machine learning personalizados e treinados para realizar análises preditivas em larga escala, ajudando as empresas a tomar decisões informadas com base em dados.

• Desenvolvimento de software: Python pode ser usado para desenvolver uma ampla variedade de aplicativos e softwares, de acordo com as necessidades específicas das empresas.

Python na análise de dados

Até aqui, já deu para perceber como Python é versátil e útil para diversas tarefas. No entanto, de tudo o que a linguagem é capaz de fazer, seu desempenho de maior destaque está na análise de dados. 

Grandes empresas utilizam Python em suas soluções de análise de dados:

• Google: usa Python para coletar e analisar dados, bem como para desenvolver algoritmos de machine learning. A biblioteca de machine learning TensorFlow, por exemplo, foi desenvolvida pelo Google e é escrita em Python.

• Netflix: Python é amplamente utilizado na Netflix para a análise de dados e para o desenvolvimento de algoritmos de recomendação de conteúdo. A empresa também utiliza o PyTorch, uma biblioteca de machine learning, para a criação de algoritmos de visão computacional.

• Uber: usa Python para análise de dados e para criar algoritmos de machine learning que ajudam a melhorar a precisão das previsões de tempo de chegada dos motoristas e das estimativas de preços.

• Amazon: Python é utilizado em diversas áreas da Amazon, incluindo análise de dados, desenvolvimento de produtos e serviços, automação de processos e infraestrutura. A empresa também utiliza bibliotecas de machine learning em Python para criar modelos preditivos e de recomendação.

• Airbnb: utiliza Python em sua plataforma de hospedagem para coletar e analisar dados de reservas, preços e preferências do usuário, permitindo que a empresa recomende propriedades personalizadas e melhore a experiência do usuário.

Além disso, Python é uma das linguagens mais utilizadas em plataformas de ciência de dados, como Jupyter Notebook e Google Colab, permitindo a criação e compartilhamento de notebooks interativos para análise de dados.

Com sua ampla gama de bibliotecas de análise de dados, como Pandas, NumPy e Scikit-learn, Python está revolucionando a análise de dados nas empresas, tornando-a mais acessível, versátil, integrada e em tempo real. O uso de Python na análise de dados permite que as empresas tomem decisões mais informadas e precisas, dando-lhes uma vantagem competitiva no mercado.