Qual é a melhor linguagem de programação para machinelearning em 2020?

O machinelearning é um ótimo exemplo de uma tecnologia que veio de estudos teóricos para aplicações práticas.

A indústria precisa se adequar às várias necessidades e nichos que usam diferentes tipos de tecnologia.

O principal efeito da versatilidade e aplicabilidade das soluções baseadas em machinelearning é o aumento do financiamento e dos investimentos.

De acordo com estimativas, há até US$ 15,7 trilhões para se faturar até 2030 simplesmente aplicando IA nos negócios e economia globais. Além disso, o mercado prevê que o aumento do PIB pelas economias locais pode chegar a 26%.

Tudo isso pode ser obtido apenas com uma boa implementação feita por engenheiros qualificados.

E isso não é tão fácil de conseguir, cientista de dados, engenheiro de dados e de machinelearning não são fáceis de encontrar nem baratos.

Eles são especialistas altamente qualificados, que podem escolher seu empregador a dedo.Além disso, a ciência de dados usa uma pilha de tecnologia ligeiramente diferente da programação em si.

Linguagens de programação de machinelearning

Na verdade, contratar um especialista relacionado à IA é ainda mais desafiador do que encontrar um bom engenheiro de software.

Ambos os profissionais lidam com código e computadores, mas enquanto a programação é obscura, mas compreensível, a ciência de dados pode ser vista como uma caixa preta com pouco ou nenhum conhecimento do processo.

No final, não se trata de programar o computador, mas de ensinar a máquina a se programar – uma história totalmente diferente.

Além disso, embora quase todo especialista em tecnologia tenha sua própria intuição sobre as linguagens de programação modernas, o uso direto e os possíveis dispositivos de machinelearning de uma linguagem de programação específica são significativamente diferentes.

1. Python

Python é sem dúvida um líder, com 57% dos cientistas de dados usando-o e 33% preferindo-o a outras linguagens de programação.

A linguagem é elegante, leve e tão simples de usar quanto uma linguagem de programação pode ser, além disso é também uma linguagem versátil que oferece suporte a vários usos.

Quando usada em uma estrutura adequada com um bom conjunto de bibliotecas, também pode alimentar aplicativos da web ou alguns scripts ​​no uso comercial.

Por ser uma linguagem de programação fácil, o desenvolvimento é mais rápido – o desenvolvedor Python não é acorrentado por procedimentos rígidos ou arquiteturas sofisticadas embutidas no sistema – ele pode apenas codificar o que for necessário.

2. Scala

Muitas pessoas odeiam Java por ser irritante quando se trata de codificação – e isso é completamente natural.

Scala é um bom exemplo de crítica construtiva – a linguagem de programação foi projetada para evitar falhas do Java, mantendo suas vantagens. Possui um sistema de tipo estático com alta compatibilidade com bibliotecas e frameworks Java.

Ao contrário do Python, Scala é uma linguagem compilada, tornando o código executado muito mais rápido.

3. Java

Java é outra linguagem que existe há muito tempo, apesar das críticas presentes na comunidade.

É uma linguagem de programação multifuncional sólida. É semelhante a C e C ++ com muito menos comandos.

Portanto, seria muito difícil entregar um sistema operacional em Java, mas pode-se facilmente usá-lo em uma arquitetura cliente-servidor – e é basicamente aí que o Java é mais usado.

Java foi projetado para ser estável e confiável. Ele também tem um forte paradigma de programação orientada a objetos, que é de fato forçado na linguagem.

A linguagem também é vulnerável a práticas inadequadas que podem tornar todo o código instável. A própria linguagem é fortemente criticada por várias razões.

Mas indo direto ao ponto, a linguagem é complexa e tem várias políticas implementadas, o que torna a codificação significativamente mais lenta para desenvolvedores Java.

4. R

Existem alguns programadores mal-intencionados que chamam a tecnologia de ponta e transformadora do machinelearning de “estatísticas sobre esteroides”.

Embora essa quantidade de esteroides matasse até mesmo um jovem Arnold Schwarzenegger, a conexão entre estatística e machinelearning continua forte.

R é uma linguagem orientada para computação estatística e visualização de dados que encontra uma popularidade interessante em um ambiente de machinelearning.

Ao contrário das várias linguagens descritas acima, R é destinado a ser usado por não programadores, incluindo analistas, mineradores de dados e estatísticos.

R suporta não apenas uma linha de comando, mas também vários IDEs amigáveis ​​ao usuário.

Funciona de forma similar ao Jupyter e RStudio, que se concentram na facilidade de uso e fornece várias ferramentas, por exemplo ferramentas para gerenciar suas bibliotecas ou para desenhar gráficos sofisticados.

5. Javascript

Não existe um bom artigo de comparação de linguagem de programação sem mencionar Javascript, provavelmente a linguagem mais popular do mundo.

Pode-se presumir que ele alimenta a Internet junto com CSS, PHP e HTML. O engraçado é que a linguagem foi criada não para ser orientada para a web, mas para suportar a entrega de macros.

No final das contas, ele é usado por todos os desenvolvedores da Web, quer eles queiram ou não, da mesma forma que as rodas são usadas pelos motoristas de automóveis – não há outra opção disponível, para ser honesto.

A linguagem Javascripté fácil de aprender com inúmeros tutoriais rápidos, cursos e problemas resolvidos online.

Na verdade, é uma das linguagens de programação mais fáceis existentes e a codificação pode ser rápida e conveniente.

Além disso, pode-se ser um programador bom e muito procurado sabendo apenas JavaScript, uma situação relativamente rara no mundo do desenvolvimento de software.