O que é Python: para que serve e por que aprender?

Você sabe o que é Python? Além de ser uma popular linguagem de programação, com enorme versatilidade de aplicações, ela é responsável pelos diferenciais de muitas empresas, como Netflix, Amazon e Facebook.

E o melhor é que Python se destaca pela simplicidade — mas sem abrir mão da eficiência. Ou seja: é um fator diferenciado para um desenvolvedor, por exemplo, que planeja gerar especialização em ciência de dados, aprender em um curso desenvolvimento web ou um curso de analista de dados, no desenvolvimento de sites ou para aprender com um curso cientista de dados.

Acompanhe a gente ao longo deste artigo e descubra como Python tem contribuído para as principais inovações — e como aprender Python em menos de um ano!

Python é uma linguagem de programação criada na época em que os computadores comerciais começaram a se tornar populares. Lançada por Guido Van Rousson em 1991, ela não demorou muito para virar sucesso.

Primeiramente, por conta da sintaxe da solução, que é clara e legível. Isso fez Python ser, desde o início, projetado pelo desenvolvedor para ser acessível e simples de aprender.

Seu design também ajuda a dar ênfase à legibilidade do código. E, com isso, profissionais conseguem criar conceitos em menos linhas se compararmos com outras linguagens. 

E, como dissemos na introdução, Python é aplicado em diversas áreas:

• Automação de scripts.

• Desenvolvimento web;

• Inteligência artificial;

• Ciência de dados.

Entre tantos outros setores que estão em alta e vão ditar os próximos capítulos da tecnologia com os recursos de Python.

Como falamos, o Python foi criado na década de 1980 pelo holandês Guido van Rossum. Em seguida, a solução foi lançada em 1991 e logo cativou o mercado, porque o programador tinha um objetivo desafiador — ainda que simples: criar uma linguagem acessível, objetiva e intuitiva.

E mais: Rossum queria que o Python pudesse ser útil tanto para o desenvolvimento de softwares quanto para a criação de tarefas de scripting. 

Foi isso que consolidou alguns termos de impacto entre desenvolvedores e aqueles que fazem um curso de analista de dados para trabalhar na área de análise de dados, como:

"Legibilidade conta".

Ainda assim, a existência de outras linguagens fez com que o Python enfrentasse barreiras até a sua consolidação — mais de 30 anos depois do seu lançamento, vale lembrar.

A sintaxe clara é um dos diferenciais do Python. É o que tem atraído mais profissionais, já que ela é convidativa a quem é inexperiente, e promove desafios em desenvolvimento entre aqueles que já fizeram um curso sobre dados e trabalham no ramo.

Exemplo: a soma de dois números: 5 (a) e 3 (b), é representada pela linha print(f"A soma de {a} e {b} é {soma}").

Algo intuitivo de analisar e compreender mesmo para quem ainda não tem experiência com programação. Só que vai além, porque o Python tem o suporte de paradigmas de programação, como:

• Procedural;

• Orientado a objetos;

• Funcional.

Assim, os profissionais de Python vão aprender que é possível identificar o melhor estilo adaptável ao tipo de problema à frente.

Também existem outros fatores que deixam todo mundo aqui na TripleTen empolgado com Python. O primeiro é a existência de uma comunidade ativa e que está, constantemente, resolvendo problemas e à frente de novas soluções disponibilizadas nas bibliotecas e ferramentas aplicáveis a diferentes segmentos de tecnologia, como automação e o desenvolvimento de sites, entre outros.

Em segundo lugar, essa integração com bibliotecas (como o Pandas) é um fator que torna Python tão acessível. Afinal, os códigos já elaborados podem servir de estrutura para a criação de novas soluções, o que agiliza em tempo e produtividade para os programadores.

Aprender Python é algo que todo curso de analista de dados vai se preocupar. Afinal, Python é uma linguagem prática e envolvente. Com isso, oferece benefícios e abre oportunidades profissionais para todos os níveis e setores. Pode esperar que a sua especialização vai abrir portas, já que existe alta demanda para aqueles familiarizados com os recursos do Python.

De startups a grandes corporações, o desenvolvedor Python é requisitado para uma variedade de projetos, incluindo desenvolvimento web, automação, análise de dados e muito mais.

Também há uma variedade ampla de setores que estão em contínuo desejo para contar com o trabalho de especialistas Python. É o caso da ciência de dados e outros setores que um curso de analista de dados costuma preparar os futuros profissionais.

Portanto, essa longa popularidade de Python está consolidada, mas também continua a crescer. E é impulsionada por seu uso em áreas emergentes como inteligência artificial, análise de big data, machine learning e outras etapas de desenvolvimento de aplicações científicas.

Dessa maneira, aprender Python, hoje, pode abrir portas para oportunidades imediatas e com amplas perspectivas futuras também.

Você vai se impressionar com a variedade e amplitude de aplicações de Python, e que pode se desenvolver em um curso de analista de dados. Abaixo, reunimos algumas das grandes possibilidades de uso da linguagem de programação. Confira:

• Desenvolvimento web, com aplicações criadas em Python, seja para o desenvolvimento de sites, APIs e todo tipo de aplicação web;

• Ciência de dados, podendo ter relevância enorme em análise de dados, visualização de dados e estatísticas;

• Machine Learning e Inteligência Artificial, com aplicações em modelos preditivos, reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural;

• Automação e scripting para a automação de tarefas repetitivas e testes automatizados;

• Desenvolvimento de software para aplicações desktop e outras ferramentas de desenvolvimento, além de outras aplicações aprendidas em um curso de analista de dados;

• Administração de sistemas focados em automação de infraestrutura e no gerenciamento de configuração;

• Bioinformática para a análise de sequências e modelagem molecular;

• Finanças e FinTech, seja para análise financeira, trading algorítmico ou prevenção de fraudes;

• Desenvolvimento de jogos e prototipagem dos games;

• Educação, focando em recursos de aprendizado, ambientes de ensino interativos e plataformas de e-learning;

• Internet das Coisas (IoT) para a programação de dispositivos embarcados e soluções de automação residencial;

• Desenvolvimento de aplicativos científicos para gerar simulações científicas e modelagem matemática a partir de códigos escritos Python;

• Processamento de imagem e visão computacional para a análise de imagem — outra solução aprendida em um curso de analista de dados;

• Desenvolvimento de chatbots e assistentes virtuais por meio de um atendimento ao cliente automatizado e da criação de novas assistentes pessoais, como efeitos visuais, animação e gerenciamento de mídia;

• E-commerce: plataformas de comércio eletrônico, automação de vendas;

• Telecomunicações em análise de rede e automação de operações de rede;

• Segurança cibernética por meio da análise de segurança e do desenvolvimento de ferramentas de segurança;

• Robótica para o controle de robôs e a análise de dados para simulações também;

• Marketing e análise de dados com Python;

• Logística e cadeia de suprimentos, com possibilidades de criar a otimização de rotas e o gerenciamento de inventário.

Aprender Python é emocionante, sem dúvidas. E você pode fazer isso de diferentes maneiras para exercitar, inovar e crescer profissionalmente de modo contínuo,além da já mencionada possibilidade por meio de um curso de analista de dados. 

Aí vão as nossas dicas para te ajudar nesses primeiros capítulos da sua jornada em Python!

• Prática constante

A chave para dominar qualquer habilidade é a regularidade. Tente programar todos os dias, mesmo que por pouco tempo, porque esses exercícios diários vão ajudar a reforçar os conceitos e a melhorar sua fluência em Python.

• Participação em comunidades on-line

Participar de comunidades online focadas em Python pode fornecer suporte e motivação. Fóruns da área têm ótimos conteúdos para tirar dúvidas, compartilhar projetos e aprender com outros programadores constantemente.

• Projetos práticos

A teoria em Python é importante para o desenvolvedor e outros profissionais, mas nada substitui a experiência prática. Comece com projetos simples e gradualmente passe para experimentos complexos. 

Ao criar projetos próprios ou contribuir para projetos open-source em locais como o GitHub, você tem tudo para construir a sua reputação na área.

• Leia e aprenda com a revisão do código de outros programadores

Estudar códigos escritos por outros programadores pode oferecer novos insights e técnicas. Tente entender como e por que o código foi escrito daquela maneira.

Isso deve te dar uma base ainda mais completa para analisar oportunidades e carências dentro das escritas de código em Python.

• Documentação oficial

A documentação oficial do Python (docs.python.org) é um recurso valioso. Familiarize-se com ela, pois é algo que contém uma vasta quantidade de informações e exemplos.

• Mantenha seu código limpo

Experimente seguir todas as melhores práticas de programação em Python, como usar nomes de variáveis descritivos, comentar o código quando necessário e manter a indentação correta. Isso tornará seu código mais legível e fácil de manter ao longo do tempo.

Você pode entender Python com um curso de analista de dados ou para cientista de dados. Ou seja: não é só um desenvolvedor que trabalha com essa linguagem.

Mas existem outras formas de alcançar esse objetivo. Embora Python seja conhecido por sua acessibilidade, é crucial escolher bons recursos para se especializar de forma eficaz. Há diversos caminhos para saber mais sobre Python, dependendo do seu estilo de aprendizado e objetivos:

• Eventos do setor para aprender, se inteirar sobre tendências e fazer novas conexões;

• Livros;

• Curso de analista de dados;

• Tutoriais e artigos;

• Vídeos e aulas no YouTube;

• Bootcamps, que são programas imersivos e ideais para quem prefere um ambiente de aprendizado estruturado e acelerado.

As opções acima são fáceis de encontrar e, certamente, têm tudo para você aprender e colocar a sua jornada de aprendizagem em um patamar elevado rapidamente.

Como é o caso dos bootcamps que mencionamos. Por meio deles, você aprende, desenvolve suas competências e tem tudo para ser uma grande referência em Python.

E, se você ainda não sabe por onde começar a procurar por bootcamps de qualidade, a Tripleten tem tudo para colocar você à frente de muitos outros profissionais. O melhor disso tudo é que você pode aprender do zero e se formar conosco em menos de um ano!

Vai qualificar os seus conhecimentos em dados? Conte com Python para isso. 

Vai se preparar para um curso de analista de dados? Python também.

Mas por onde começar? A TripleTen é a melhor solução para você!

Nossos bootcamps são pensados para um curso cientista de dados que vai te capacitar para ingressar no mercado de trabalho em menos de um ano! Para isso, a TripleTen tem uma plataforma on-line própria que tem tudo o que você precisa para estudar, exercitar conhecimentos e colocá-los em prática com situações alinhadas com o mercado.

Nossa equipe também vai te acompanhar ao longo do caminho. São tutores, community manager, revisores e um mentor de carreira — esse último entra em ação quando o curso de analista de dados, analista de QA, desenvolvimento ou ciência de dados estiver concluído. É quando nossos alunos são preparados para conquistar as oportunidades do mercado.

Além disso, você pode receber um certificado reconhecido pelo MEC ao finalizar os cursos de desenvolvimento, ciência de dados ou analista de dados. Basta ter outra graduação concluída. É a chance de saber tudo sobre Python e entrar de vez no mercado!

Fica então o nosso convite: conheça os cursos acima e venha aprender como transformar a sociedade com Python em menos de um ano!