Neste guia, exploramos as principais linguagens de programação para engenharia de dados em 2024
A engenharia de dados desempenha um papel crucial no gerenciamento e processamento de grandes volumes de dados para extrair insights valiosos e impulsionar a tomada de decisões informadas. À medida que o campo da engenharia de dados continua a evoluir, a escolha de linguagens de programação continua a ser fundamental na construção de pipelines e sistemas de dados escaláveis, eficientes e robustos. Neste guia, exploramos as principais linguagens de programação para engenharia de dados em 2024 e sua relevância no cenário em constante mudança de big data e análises.
1. Pitão
Python continua a ser a linguagem de programação preferida para engenharia de dados devido à sua versatilidade, simplicidade e extenso ecossistema de bibliotecas e estruturas. O rico conjunto de bibliotecas de manipulação de dados do Python, como Pandas, NumPy e SciPy, o torna ideal para pré-processamento, transformação e análise de dados. Além disso, a integração perfeita do Python com estruturas de computação distribuída como Apache Spark e Dask permite o processamento paralelo eficiente de grandes conjuntos de dados.
2.SQL
A Linguagem de Consulta Estruturada (SQL) continua indispensável para tarefas de engenharia de dados que envolvem bancos de dados relacionais e data warehouses. A sintaxe declarativa do SQL permite que os engenheiros de dados consultem, manipulem e gerenciem dados estruturados com facilidade. Com o surgimento de plataformas de dados baseadas em nuvem, como Google BigQuery, Amazon Redshift e Snowflake, a função do SQL na engenharia de dados se expandiu para abranger análises e processamento de dados escaláveis e de alto desempenho.
3. Escala
Scala, uma linguagem de programação funcional executada na Java Virtual Machine (JVM), é amplamente utilizada no contexto do Apache Spark, uma poderosa estrutura de computação distribuída para processamento de big data. A sintaxe concisa do Scala, o sistema de tipo forte e a compatibilidade com bibliotecas Java o tornam adequado para a construção de pipelines de processamento de dados escaláveis e resilientes usando os recursos de computação distribuída do Spark.
4.Java
Java continua forte no domínio da engenharia de dados, especialmente para a construção de sistemas back-end e aplicativos de processamento de dados robustos e escaláveis. O desempenho, a independência de plataforma e o extenso ecossistema de bibliotecas e estruturas do Java fazem dele uma escolha popular para o desenvolvimento de aplicativos e serviços com uso intensivo de dados. Com estruturas como Apache Hadoop e Apache Flink, Java fornece a base para a construção de soluções de processamento de dados distribuídos.
5.R
R, uma linguagem de programação estatística, continua a ser preferida por cientistas e analistas de dados para análise exploratória de dados, modelagem estatística e visualização. Embora R não seja tão comumente usado em engenharia de dados em comparação com Python ou Scala, sua rica coleção de pacotes para manipulação e visualização de dados, como dplyr e ggplot2, o torna uma ferramenta valiosa para certas tarefas de engenharia de dados, especialmente em ambientes orientados para pesquisa. .
6. Vá (Golang)
Go, também conhecido como Golang, ganhou força na comunidade de engenharia de dados por sua simplicidade, suporte à simultaneidade e características de desempenho. A sintaxe leve e as primitivas de simultaneidade integradas do Go o tornam adequado para a construção de aplicativos e microsserviços de processamento de dados de alto desempenho. Com o surgimento de arquiteturas nativas em nuvem e tecnologias de conteinerização como o Kubernetes, Go surgiu como uma opção viável para a construção de componentes de infraestrutura de dados escaláveis e resilientes.
7. Júlia
Julia, uma linguagem de programação dinâmica de alto nível, está ganhando popularidade no domínio da engenharia de dados por sua velocidade, expressividade e facilidade de uso. A compilação just-in-time (JIT) e o suporte nativo para computação paralela e distribuída do Julia o tornam adequado para a construção de pipelines de processamento de dados de alto desempenho e aplicativos de computação científica. Com seu crescente ecossistema de pacotes e bibliotecas, Julia oferece aos engenheiros de dados um poderoso kit de ferramentas para enfrentar desafios complexos de engenharia de dados.
Concluindo, a escolha da linguagem de programação em engenharia de dados depende de vários fatores, incluindo requisitos do projeto, escalabilidade, desempenho e experiência da equipe. Ao permanecerem atualizados sobre as tecnologias e tendências emergentes, os engenheiros de dados podem aproveitar os pontos fortes de diferentes linguagens de programação para projetar e implementar soluções de dados robustas que impulsionam o valor comercial e a inovação no cenário em rápida evolução da engenharia de dados.
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source – www.analyticsinsight.net
