21 razões pelas quais você deve aprender R, Python e Hadoop

21 razões pelas quais você deve aprender R, Python e Hadoop
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Priyadharshini

Last updated December 20, 2017


  • 28553 Views

À medida que o Big Data continua a crescer em importância em empresas de Software como Serviço (SaaS), o campo da análise de Big Data é uma aposta segura para qualquer profissional que esteja procurando uma carreira gratificante e de alto salário .

Se você está pensando em iniciar ou avançar sua carreira na área de Big Data e ciência de dados, descrevemos três linguagens de programação populares que você pode querer aprender para impulsionar essa carreira: R, Python e Hadoop.

Por que aprender R?

Um bom cientista de dados é um estatístico apaixonado por codificadores-slash, e não há melhor linguagem de programação para um estatístico aprender do que R. O padrão entre as linguagens de programação estatística, R é algumas vezes chamado de “criança dourada” da ciência de dados. É uma habilidade popular entre os analistas de Big Data, e cientistas de dados especializados em R são procurados por algumas das maiores marcas, incluindo Google, Facebook, Bank of America e o New York Times.
Além disso, os aplicativos comerciais da R aumentam a cada minuto, e as empresas apreciam sua versatilidade. Se você está intrigado e quer saber por que você deve aprender R, aqui estão mais alguns motivos pelos quais você deve adicionar R às suas habilidades:

R é de código aberto e está disponível gratuitamente. Ao contrário do SAS ou Matlab, você pode livremente Ao contrário do SAS ou do Matlab, você pode instalar, usar, atualizar, clonar, modificar, redistribuir e revender livremente R. Isso economiza dinheiro para as empresas, mas também permite atualizações fáceis, o que é útil para uma linguagem de programação estatística.

R é compatível com várias plataformas. R pode ser executado no Windows, Mac OS X e Linux. Também pode importar dados de Microsoft Excel, Microsoft Access, MySQL, SQLite, Oracle e outros programas.

R é uma poderosa linguagem de script. Dessa forma, o R pode manipular conjuntos de dados grandes e complexos . R também é a melhor linguagem para usar em simulações pesadas, que consomem muitos recursos, e pode ser usada em clusters de computadores de alto desempenho.
 
R é amplamente aclamado. Com uma estimativa de 2 milhões de usuários, o R é uma das principais linguagens de programação de 2017 .

R é altamente flexível e evoluiu. Muitos novos desenvolvimentos em estatísticas aparecem primeiro como pacotes R.

Os editores adoram R. O R integra-se facilmente aos sistemas de preparação de documentos, como o LaTeX. Isso significa que a saída estatística e os gráficos do R podem ser incorporados em documentos de processamento de texto.

O R possui um enorme e vibrante banco comunitário e de recursos
, com uma comunidade global de usuários apaixonados que interagem regularmente em fóruns de discussão e participam de conferências. Além disso, cerca de 2000 bibliotecas gratuitas estão disponíveis para uso ilimitado, abrangendo áreas estatísticas de finanças, análise de cluster, computação de alto desempenho e muito mais.

Por que aprender Python?

Python é

O Python é outra linguagem de programação recomendada para pessoas que desejam entrar nos campos Big Data ou data science. É mais fácil aprender do que o R, mas é uma linguagem de programação de alto nível que é a escolha preferida entre os desenvolvedores da Web e de jogos.

Leia mais por mais motivos pelos quais o Python deve estar em sua lista de aprendizado para 2017.

Python é fácil de aprender. Como Java, C e Perl, o básico do Python é mais fácil para os novatos entenderem. Um programador que codifica em Python escreve menos código devido aos recursos amigáveis ​​ao usuário da linguagem, como legibilidade do código, sintaxe simples e facilidade de implementação.

Python é mais fácil de depurar. Bugs são o pior pesadelo de qualquer programador, e é por isso que o design exclusivo do Python se presta bem a programadores que iniciam na ciência de dados. Escrever menos código significa que é mais fácil depurá-lo. Programas compilados em Python são menos propensos a problemas do que aqueles escritos em outras linguagens.

Python é amplamente utilizado. Como o R, a linguagem de programação Python é usada em uma variedade de pacotes de software e indústrias. O Python ativa o mecanismo de pesquisa do Google, o YouTube, o DropBox, o Reddit, o Quora, o Disqus e o FriendFeed. A NASA, a IBM e a Mozilla dependem fortemente do Python. Como especialista especializado em Python, você pode conseguir um emprego em uma dessas grandes empresas.

Python é uma linguagem orientada a objetos. Uma forte compreensão dos fundamentos irá ajudá-lo a migrar para qualquer outra linguagem orientada a objetos, porque você só precisará aprender a sintaxe do novo idioma.

Python é código aberto. Como uma linguagem de programação de código aberto, o Python é gratuito, o que o torna atraente para startups e empresas menores. É simplicidade também torna atraente para equipes menores.

Python é uma linguagem de alto desempenho. Python tem sido a linguagem preferida para a criação de aplicativos críticos e rápidos para os negócios.

Python trabalha com Rasberry Pi. Se você quiser fazer coisas incríveis com o Raspberry Pi , então você deve aprender Python. De amadores a programadores especialistas, qualquer um pode agora criar aplicativos reais usando o Python .

Por que aprender o Hadoop

Se você planeja fazer isso no campo Big Data, o Hadoop é outra linguagem de programação que você deve aprender. Se você está se perguntando sobre o Hadoop x Python, esta informação abaixo pode ajudar.

Como R e Python, o Hadoop é de código aberto. Isso faz do Hadoop uma opção flexível.

O Hadoop é poderoso. O Hadoop é facilmente capaz de armazenar e processar grandes quantidades de dados. Sua pura potência e capacidade impressionaram muitos. A Forrester diz que o Hadoop “tornou-se um must-have para grandes empresas, formando a base de qualquer plataforma de dados futura flexível e necessária na era do cliente”.

O Hadoop é versátil. Embora o Hadoop seja usado para Embora o Hadoop seja usado para armazenar dados, ele também é usado para análise preditiva, descoberta de dados e ETL.

O Hadoop oferece oportunidades em uma ampla variedade de funções. Os profissionais do Hadoop podem encontrar trabalho como Hadoop Architects, Hadoop Developers, Data Scientists ou Hadoop Administrators.

O Hadoop paga bem. O Hadoop é uma das habilidades mais procuradas no mercado de Big Data, e os desenvolvedores certificados do Hadoop podem esperar receber bons salários.

O Hadoop tem um futuro saudável. Para qualquer profissional em busca de uma carreira em Big Data, o Hadoop será um conjunto de habilidades necessário em algum momento.

O uso do Hadoop está aumentando em corporações multinacionais. As principais empresas como Dell, Amazon Web Services, IBM, Yahoo, Microsoft, Google, eBay e Oracle estão contando com essa linguagem de programação.

Os campos de Big Data e ciência de dados só continuarão a crescer em nosso mundo cada vez mais orientado a dados. Certifique-se de que sua carreira acompanhe esse crescimento, com cursos on-line que aumentarão seu conhecimento e credibilidade. Simplilearn pode ajudar. Simplilearn oferece cursos em Big Data, ciência de dados, R, Python, Hadoop e muito mais.

About the Author

Priyadharshini is a knowledge analyst at Simplilearn, specializing in Project Management, IT, Six Sigma, and e-Learning. With a penchant for writing and a passion for professional education & development, she is adept at penning educative articles. She was previously associated with Oxford University Press and Pearson Education, India.

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