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Qual linguagem de programação é melhor aprender para trabalhar com big data?

Qual linguagem de programação é melhor aprender para trabalhar com big data?

by 28 de agosto de 2015 0 comments

Uma recente pesquisa da consultoria Ovum aponta que o mercado de big data tamb√©m √© ‚Äúbig‚ÄĚ e crescer√° seis vezes at√© 2019. Fazendo jus ao termo, a multiplica√ß√£o de oportunidades √© do mesmo tamanho do crescimento geom√©trico dos dados no mundo. O mesmo relat√≥rio destaca que o tempo de experimenta√ß√£o acabou e as empresas est√£o prestes mudar o foco de seus investimentos nessas solu√ß√Ķes, saindo do gerenciamento do dia a dia para um salto de competitividade com novas estrat√©gias.

O estudo mostra que há quase plena garantia de empregabilidade para quem entender sobre negócios e tecnologia. Mesmo as linguagens open source terão projetos comerciais e a urgência de lidar com o big data poderá vir a ser uma guerra por talentos. Para se preparar melhor, é bom conhecer as principais linguagens usadas hoje e as que ganham espaço no mundo do big data. Listamos as principais:

Python
Open source, popular e ganhando fãs ela é uma das linguagens ideais para trabalhar grandes e complicados volumes de informação. Muito de seu crescimento é consequência de ser fácil de aprender. Como a maioria das open source, a python ainda ganha créditos por ter uma comunidade especializada e disposta a ajudar. Várias outras linguagens são derivadas dela e isso pode outro ponto a favor. Está entre as preferidas de 2015.
https://www.python.org/

R
Quem trabalha com estatísticas e data minning provavelmente executa uma função escrita em R todo dia. Google, Facebook e Twitter também a usam, então, todos nós temos contato com ela diariamente. Está também entre as populares e também é de código aberto. Não chega a ser simples com a Python, mas é poderosa para trabalhar com dados e tirar informação deles. O big data só fez ela ganhar mais força. Várias interfaces gráficas também ajudaram.
https://www.r-project.org/

Julia
Recente e poderosa, essa linguagem vem ganhando espa√ßo com os programadores e cientistas de dados. A versatilidade de lidar com v√°rios tipos de aplica√ß√Ķes e o poder de trabalhar com sistemas distribu√≠dos fazem dela mais do que uma aposta para o futuro do big data.
https://julialang.org/

SAS
Desenvolvida nos laboratórios da Universidade da Carolina do Norte a SAS (Statistical Analysis System) é uma plataforma analítica usada desde a década de 60. Mas é popular ainda hoje graças aos aprimoramentos constantes. Não é open souce, pertence à empresa de mesmo nome.
https://www.sas.com/pt_br/home.html

Java e SQL
Nenhum dos dois pode ser chamado de linguagem para o big data exatamente. Mas dependendo do projeto que você se mete, ambas serão as melhores escolhas para migrar do passado para o futuro. O SQL ainda é usado em muitas empresas e elas não irão abandonar o legado escrito nele. Java e Java-based frameworks também estão em muitas companhias e a prototipagem para construir grandes sistemas pode ficar facilitada passando por eles.

Scala
Devido ao explicado com Java, essa linguagem pode ser uma boa escolha. Scala é baseada em Java e compilada em Java Virtual Machine, o que significa que pode ser executado em praticamente qualquer plataforma. Seu nome não é por acaso, ela tem escalabilidade, e por isso vem ganhado espaço com cientistas de dados.
https://www.scala-lang.org/

Matlab
N√£o √© de c√≥digo aberto, o que a deixa com um fator a menos para decidir sobre o aprendizado. Mas √© poderosa. Seu nome vem de sua efici√™ncia em trabalhar com matrizes para modelagem estat√≠stica.. √Č tamb√©m vers√°til para cria√ß√£o de algoritimos. Apesar de n√£o ter a comunidade das open source, √© muito usada em institui√ß√Ķes acad√™micas, portanto n√£o chega a ser complicado achar algu√©m disposto a trocar ideias e ensinar truques. Octave √© uma linguagem similar √† Matlab, e √© free. Mas √© muito restrita.
https://www.mathworks.com/products/matlab/

HiveQL
√Č a linguagem do Apache Hive e datawarehousing executadas em ambiente Hadoop. Essa combina√ß√£o est√° presente em grandes empresas da internet e sua estrutura√ß√£o parecida com T-SQL faz com que ganhe adeptos tanto por sua identifica√ß√£o imediata quanto pelo mercado potencial.
https://hive.apache.org/

Kafka e Storm
Não nasceram juntas mas o mercado as uniu. Kafka é para quem precisa de rapidez, muita rapidez. Foi criada no LinkedIn para seus sistemas proporcionarem respostas quase imediatas. Infelizmente, a precisão não combina com tanta velocidade. Por isso, muitas empresas usam duas bases para seus projetos, uma em Kafka e outra em Storm, que é um framework feito em Scala.
https://kafka.apache.org/
https://storm.apache.org/

Go
Criada pelo Google, ser√° reconhecida por quem tem familiaridade com C. √Č bem recente no mercado, mas tem recebido elogios. √Č robusta e alguns analistas de mercado j√° apontaram que ela vem ganhando projetos que seriam em Java ou Python. Parte desse sucesso √© devido a ela chamar rotinas de outras linguagens e ser, al√©m de tudo, r√°pida.
https://golang.org/

 

 

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