Principais Linguagens de Programação em 2021

Python ainda lidera entre as mais utilizadas e demandadas do ano

Aprenda Python. Essa é a maior lição que podemos dar a você de seu domínio contínuo dos rankings interativos anuais do IEEE Spectrum das principais linguagens de programação. Você não precisa se tornar um pythonista obstinado, mas aprender a linguagem bem o suficiente para usar uma das inúmeras bibliotecas escritas para ela provavelmente vale o seu tempo.

Por mais um ano, o ranking da IEEE apresenta a linguagem das cobras como a detentora de maior número de programadores ativos e de oportunidades para o ramo de desenvolvimento de sistemas. Bastante versátil, a linguagem de Guido Van Rossum aparece no TOP 100 SCORE.

Apesar de Python estar em evidência há anos, ela tem seus limites, como mostra a popularidade contínua de linguagens mais adequadas para resolver problemas específicos, como R, SQL e Matlab. C, C ++, Java e Javascript também continuam a dominar no topo das classificações, tanto por seus próprios méritos quanto por causa da enorme base existente de código escrito neles. (Na verdade, partes significativas do próprio Python e suas bibliotecas são escritas em C por motivos de desempenho.) E embora muitas linguagens de alto nível tenham surgido e desaparecido, sempre haverá um lugar para aqueles que desejam escrever o mais próximo do metal possível em algum tipo de código assembly.

A seguir, temos então o TOP 10 das linguagens de programação até agosto de 2021, segundo o ranking da IEEE Spectrum.

Fonte: IEEE Spectrum (2021)

Em diferentes segmentos, Python domina a lista, seguido de Java, C, C++ e JavaScript. Aprender Python parece ser realmente um ótimo caminho para quem quer se destacar no mercado ou buscar uma nova oportunidade.

Fonte: https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-2021

As 5 Melhores Linguagens de Programação Para Aprender em 2020

Aprender programação é uma decisão de carreira bem inteligente e pode aumentar de forma considerável a empregabilidade. Diferentes profissionais como Médicos, Advogados e Contadores estão aprendendo a programar, pois até suas profissões são cada vez mais invadidas por softwares de todos os tipos. Em Ciência de Dados, a programação é um dos fatores mais importantes para o trabalho de análise. Aplicações de software estão disponíveis para quase todos os tipos de atividades corporativas que se pode imaginar.

Python

Python é uma linguagem de programação multiuso, mas que vem sendo usada principalmente para desenvolvimento web e análise de dados. É uma das linguagens de programação mais fáceis para quem está começando em programação.

Python vem com um enorme conjunto de bibliotecas, o que facilita muito as tarefas complexas. Python é a linguagem de programação mais comum entre os iniciantes e também entre os programadores avançados, devido à sua sintaxe fácil de ler. Mesmo uma pessoa com formação não relacionada à TI também pode ler facilmente a sintaxe do código Python e explicar o funcionamento. Essa é a razão pela qual Python é a linguagem de programação favorita da maioria dos programadores.

JavaScript

JavaScript é a linguagem onipresente na web. Não é usada apenas no front-end, mas também no back-end. Atualmente, JavaScript é muito usada (e cada vez mais) em Machine Learning, Desenvolvimento Web e Desenvolvimento de Jogos.

Há várias bibliotecas disponíveis em JavaScript, o que facilita o desenvolvimento. O editor de código mais popular “VS Code” é construído usando JavaScript. Portanto, é uma das linguagens de programação mais engenhosas que você pode aprender em 2020.

Java

Java é uma linguagem de programação orientada a objetos e esse paradigma de programação deve ser bem compreendido para extrair o melhor da linguagem. Java é a linguagem mais utilizada no mundo há muitos anos.

Java é uma linguagem de programação rica em APIs. Portanto, haverá uma abundância de APIs disponíveis para você quando programar em Java. Isso tornará sua jornada de programação mais fácil e rápida.

C / C ++

C e C ++ é a primeira linguagem de programação que geralmente aprendemos em nossos dias no curso de graduação em Ciência da Computação. Se você está iniciando em Programação e deseja criar uma base sólida em Programação e Ciência da Computação, definitivamente deve usar C / C ++.

C e C ++ é uma das linguagens de programação mais poderosas e rápidas. C ++ é amplamente utilizada para o desenvolvimento de jogos, pois um pequeno atraso no jogo pode arruinar toda a experiência de jogo. C é uma das linguagens mais antigas e serviu de base para a criação de diversas linguagens.

Go

Go é uma das linguagens de programação mais modernas e populares atualmente. Go é gerenciada e mantida pelo Google. Em alguns aspectos, Go é ainda melhor em comparação com Python. 

Go é mais conhecida por seu desempenho e eficiência. O desempenho da Go é muito semelhante a C / C ++. Portanto, se você está procurando uma linguagem de programação moderna com alto desempenho, Go é para você. É uma das linguagens que mais cresce atualmente em termos de adoção.

Go é amplamente usada em aplicações de Blockchain.

Fonte: David Matos / Ciência e dados

Soluções gratuitas para hospedagem de sites

Olá, pessoal.

Esse post nasceu da necessidade de alguns alunos meus em hospedar e testar aplicações web. Para ajudar, vou indicar alguns serviços gratuitos para hospedagem e conexão com banco de dados.

Hospedagem

Para hospedar, existem serviços distintos que oferecem contas gratuitas. Como repositório de arquivos, temos o GITHUB e também o GITLAB. Ambos possuem a mesma estrutura de versionamento de arquivos.

Para ter sua aplicação rodando, existem serviços consagrados como o da AMAZON e da Microsoft, assim como da Google, Alibaba, etc. Porém, todos eles de alguma maneira requerem que você cadastre um cartão de crédito, para caso você passe dos serviços gratuitos e essenciais.

Para hospedagem mais simples, podemos usar o 000 WEBHOST. Nele você pode criar uma conta gratuita e hospedar sites em HTML + CSS, assim como em PHP. Ele também permite criar até 2 bancos de dados em MySQL. A vantagem dele também é você poder migrar para uma conta paga, caso queira expandir os horizontes do seu projeto e torná-lo profissional.

Outra possibilidade é o HEROKU. Ele funciona como serviço de hospedagem para pequenos projetos (inicialmente), com possibilidade de escalabilidade. Ele é mais robusto, tendo estrutura para lidar com mais linguagens como JAVA, PHP, PYTHON, GO, NODE.JS, entre outras.

Banco de dados

Assim como a hospedagem de uma aplicação, o banco de dados também requer cuidados e precisa de um servidor online para isso. Existem alternativas online que a principio são gratuitas e outras que serve para a fase de prototipação de sistemas.

O primeiro que indico é o DB4FREE. Ele permite a criação de bases de dados MySQL gratuitamente, porém sem garantia de estabilidade. Como disse antes, serve para testes de pequenas aplicações ou para fase de protótipo.

Outro serviço para bancos NoSQL é o Atlas MongoDB. Ele permite criar cluster de dados no banco MongoDB. A princípio gratuito, permite o uso até de maneira profisisonal.

Concluindo

Espero que seja proveitoso esse post e sirva para seu projeto começar e ser testado na web. Abraço e até mais.

Por que Cientistas de Dados escolhem Python?

A Ciência de Dados é algo que está em evidência hoje no mundo digital. Compondo um ranking das Top 10 profissões do futuro, a profissão de cientista de dados requer que o profissional tenha um conjunto de habilidades e conhecimentos para poder executar bem suas tarefas. Mas, por que a maioria dos cientistas de dados escolhem a linguagem PYTHON?

Python é uma linguagem de programação que foi concebida no final de 1980 e sua implementação foi iniciada em Dezembro de 1989 por Guido van Rossum no CWI na Holanda, como um sucessor para a linguagem de programação ABC capaz de manipulação de exceção e interface com o sistema operacional Amoeba . Van Rossum é o principal autor da linguagem Python e continua como líder nas decisões que envolvem o futuro da linguagem.

Recentemente o blog Ciência e Dados publicou matéria a respeito elencando os porquês dessa escolha por parte dos profissionais e futuros profissionais da área.

Por que os Cientistas de Dados preferem codificação em Python?

Perceba que este pode ser um tema polêmico. Outras linguagens de programação podem ser usadas para o mesmo fim e fatores muitas vezes pessoais estarão envolvidos nesta escolha. Mas aqui seguem algumas razões porque usar Python.

Grande comunidade – com Python, você pode encontrar uma grande (e crescente) Comunidade. No final do dia, se você se perder, pode contar com uma grande comunidade de especialistas para ajudá-lo a encontrar uma solução adequada para a codificação (mesmo em nichos específicos) além de respostas a perguntas relacionadas com a Ciência de Dados e Análise de Dados.

Crescente número de bibliotecas de análise de dados – Com Python, você pode encontrar uma grande variedade bibliotecas de Ciência de dados (como por exemplo: NumPy, SciPy, StatsModels, scikit-learn, pandas, etc.), que estão em crescimento exponencial. Restrições (em métodos de otimização / funções) que estavam faltando um ano atrás já não são um problema e você pode encontrar uma solução robusta adequada, que funciona de forma confiável.

Juypyter-Notebook – esta é simplesmente uma grande ferramenta. Você pode executar múltiplas linhas / blocos de código em diferentes células, você pode brincar com os dados, movê-los para cima ou para baixo e você ainda pode obter seus resultados logo abaixo da célula. É realmente como um organizador mágico que Cientistas de Dados (e as pessoas que executam código) sempre sonharam. Você também pode escrever em R, SQL, Scala, e outras linguagens com Jupyter-Notebook o que faz com que o fluxo de trabalho seja muito mais fácil e eficiente.

Leia na íntegra do blog Ciência e Dados (clicando aqui)

5 cursos online gratuitos da USP com foco em Python, Big Data e UX

Para aqueles que estão buscando renovar a carreira em TI ou mesmo começar um curso para trabalhar na área, há uma série de opções online – e gratuitas. A Universidade de São Paulo (USP), por exemplo, disponibiliza cursos online com foco em tecnologia da informação (TI), ciência da computação, Big Data e outros temas relacionados.

Entre as opções está o curso de linguagem Phyton, que ensina noções básicas da linguagem de programação para que o usuário desenvolva pequenos programas nessa linguagem. Segundo a instituição, “o objetivo principal é desenvolver o raciocínio aplicado à formulação e resolução de problemas computacionais”. Ao término do aprendizado, o aluno pode cursar a segunda parte do curso voltado à programação em Phyton.

Outro módulo disponível é a introdução ao Big Data, voltado para usuários “que desejam entender de forma fácil o que é Big Data, conhecer algumas tecnologias de Big Data, ter acesso a algumas aplicações de Analytics, Internet das Coisas – IOT e de Big Data”. O usuário também é inserido em um projeto de conclusão do curso, que consiste em um projeto de Big Data elaborado com estratégias e análises de dados.

Os cursos não possuem pré-requisitos – basta apenas completar um cadastro na plataforma Coursera, que também é gratuita -, nem experiência prévia em programação. A única “cobrança” é que o aluno domine conceitos básicos de matemática do ensino fundamental. Além disso, cada módulo leve em média 31 horas para ser completado, porém esse tempo é amplamente dividido em diversas subcategorias.

Clique nos links abaixo para acessar os cursos gratuitos da USP:

Introdução à Ciência da Computação com Python Parte 1

Introdução à Ciência da Computação com Python Parte 2

Introdução ao Teste de Software

Introdução ao Big Data

UX / UI: Fundamentos para o design de interface

Fonte: Computer World

Cientistas usaram Python para fotografar buraco negro

Você deve ter ouvido falar na famosa “foto do Buraco Negro” que virou manchete nos noticiários mundo a fora. Pois bem, cientistas por trás desta façanha usaram um novo algoritmo para tirar uma foto de um buraco negro. Uma das partes mais interessantes sobre isso é que eles usaram muitas bibliotecas Python para fazer a mágica.

Abaixo segue uma lista de bibliotecas Python mencionada no artigo deles:

• Numpy (van der Walt et al. 2011)
• Scipy (Jones et al. 2001)
• Pandas (McKinney 2010)
• Jupyter (Kluyver et al. 2016)
• Matplotlib (Hunter 2007).
• Astropy (The Astropy Collaboration et al. 2013, 2018)

Eles também usaram seu próprio código Python personalizado que está disponível no Github do projeto. Caso você queira ter uma ideia geral de como foi feito isso, o vídeo a seguir tem uma explicação mais leiga das idéias por trás de tirar a foto. Foi gravado durante uma boa palestra TED com uma das pesquisadoras:

Fonte: Python Library blog

Python, R e Scala: as linguagens da ciência de dados

O Cientista de Dados Igor Bobriakov escreveu um excelente post (em inglês) sobre as principais bibliotecas para Data Science em linguagens Python, R e Scala, com um infográfico bastante didático. Neste post você encontra esse excelente trabalho traduzido na íntegra para o português pelo site Ciência e dados. Boa leitura!

Data Science é um campo promissor e empolgante, desenvolvendo-se rapidamente. Os casos de uso e aplicações da Ciência de Dados estão em constante expansão e o kit de ferramentas para implementar esses aplicativos cresce na mesma proporção.

Cada uma dessas linguagens é adequada para um tipo específico de tarefas, além de cada desenvolvedor escolher a ferramenta mais conveniente para si. Muitas vezes, a escolha de uma linguagem de programação é subjetiva, mas, abaixo, tentaremos saudar as forças de cada uma das três linguagens descritas.

Linguagem R

Projetada principalmente para computação estatística, a linguagem R oferece um excelente conjunto de pacotes de alta qualidade para coleta e visualização de dados estatísticos. Outro ponto forte para a Linguagem R é o conjunto de ferramentas bem desenvolvidas para pesquisa reproduzível. No entanto, R pode ser de alguma forma específico e não é tão bom quando se trata de engenharia e alguns dos casos de programação de propósito geral.

Linguagem Python

Python é uma linguagem de propósito geral com um rico conjunto de bibliotecas para uma ampla gama de propósitos. É tão boa para problemas de matemática, engenharia e Deep Learning quanto para manipulação de dados e visualizações. Esta linguagem é uma excelente escolha para especialistas iniciantes e avançados, o que a torna extremamente popular entre os Cientistas de Dados.

Linguagem Scala

Scala é uma solução ideal para trabalhar com Big Data. A combinação Scala e Apache Spark oferece a oportunidade de aproveitar ao máximo a computação distribuída em cluster de computadores. Portanto, a linguagem possui muitas ótimas bibliotecas para aprendizado de máquina e engenharia; no entanto, falta possibilidades de análise e visualização de dados em comparação com as linguagens anteriores. Se você não estiver trabalhando com Big Data, o Python e R podem mostrar um desempenho melhor que Scala. Mas se estiver trabalhando com Big Data, Scala pode ser a melhor opção.

O que é API REST (RESTFUL)?

Fazer a integração de dados entre diferentes sistemas sempre foi um entrave na vida do time de desenvolvimento da TI. Diferentes tecnologias, linguagens, proteção de dados e muitos outros argumentos sempre dificultaram esta boa comunicação.

O que é uma API?

A sigla API vem do inglês e significa Application Programming Interface (
Interface de Programação de Aplicações, em português). Pires (2017) define o funcionamento de uma API objetivando “fornecer um ponto de acesso entre a aplicação e seu cliente, seja ele um usuário ou uma outra aplicação. “. Em resumo, uma aplicação intermediária entre duas aplicações (provavelmente web).

E o que é REST?

REST vem de Representational State Transfer (em português, Transferência de Estado Representacional).

Existe uma certa confusão quanto aos termos REST e RESTful. Entretanto, ambos representam os mesmo princípios. A diferença é apenas gramatical. Em outras palavras, sistemas que utilizam os princípios REST são chamados de RESTful.

• REST: conjunto de princípios de arquitetura
• RESTful: capacidade de determinado sistema aplicar os princípios de REST.

Referências: BeCode |Wikipedia

O INCRÍVEL CRESCIMENTO DA LINGUAGEM PYTHON

Recentemente, o Stack Overflow (site de perguntas e respostas sobre programação, que se transformou em ponto de encontro dos programadores em todo mundo) realizou um estudo sobre como os países ricos (aqueles definidos como alta renda pelo Banco Mundial) tendem a visitar um conjunto diferente de tecnologias em relação ao resto do mundo. Entre as maiores diferenças está a linguagem de programação Python.

A conclusão do estudo, foi o extraordinário crescimento da linguagem de programação Python nos últimos cinco anos, conforme visto pelo tráfego no Stack Overflow em países de alta renda. O termo “crescimento mais rápido” pode ser difícil de definir com precisão, mas a linguagem Python tem uma sólida pretensão de ser uma das maiores linguagens de programação do mundo e com “crescimento mais rápido”. Parece que o objetivo vai sendo alcançado.

Crescimento da Linguagem Python em Países de Alta Renda

Acompanhando o Stack Overflow Trends fica fácil perceber que a linguagem Python vem crescendo rapidamente nos últimos anos. Mas vamos nos concentrar em países de alta renda e considerar as visitas às questões, e não as questões respondidas (isto tende a dar resultados semelhantes, mas tem menos ruído mês a mês, especialmente para tags menores).

Fonte: Stack Overflow

O estudo começa considerando de dados de visualizações a questões sobre Python no final de 2011 e, no período de 2011 a 2017, podemos considerar o crescimento da linguagem Python em relação a outras cinco principais linguagens de programação. (Observe que esta é, portanto, uma escala de tempo menor do que a ferramenta Stack Overflow Trends, que se remonta a 2008). Este gráfico acima contém seis das dez tags mais visitadas no Stack Overflow em países de alta renda; as quatro não incluídas são CSS, HTML, Android e JQuery.

Leia a matéria sobre este estudo na íntegra no site da Data Science Academy

Dica de cursos para Programação – parte 1

Olá, meus caros.

Tenho consumido alguns cursos online e volta e meia sempre me pedem dicas. Algumas escolas online ofertam cursos gratuitos e outros pagos por um preço justo. Para quem é da área de TI, oportunidades não faltam.

UDEMY

Volta e meia com ofertas de cursos a um preço baixo, a UDEMY se destaca neste segmento de cursos online. Alguns cursos gratuitos são bem interessantes, apesar de não oferecerem certificado. Destaco um que fiz e tenho indicado para a equipe de Desenvolvedores que chefio como o Git e Github para iniciantes (para quem está começando e como curso gratuito é de bom tamanho). Outro que fiz e também indico é o Python 3 na web com Django (básico e intermediário). Além de outros a um preço acessível, afinal tem de tudo ali na Udemy. Nem todos os cursos mantém a mesma qualidade, então é bom você analisar a experiência do instrutor e as avaliações de quem já fez o curso.

School of Net

Cursos gratuitos e pagos também nesta linha é o School of Net. Boas opções com cursos de PHP, Python, Banco de dados, Node e afins. Uma boa opção a custo baixo ou zero. Você pode fazer os cursos de maneira gratuita ou ser um assinante do site.

Em breve mais dicas