O Python se transformou em uma das linguagens de programação mais usadas e populares em todo o mundo. Entenda porque sua sintaxe otimizada é a chave para aumentar a produtividade de qualquer equipe.
Considerada uma das linguagens de programação mais fáceis de aprender, o Python é capaz de resolver de pequenos e grandes problemas e já é queridinho entre as maiores startups do mundo.
Com a transformação digital em ritmo acelerado, surgem os desafios de mercado conectados a questões como automatização de tarefas, uso de dados e inteligência artificial. O que todos querem saber, ao final, é como obter resultados mais rápidos sem perder relevância em seu setor – especialmente quando existe um hiato entre os profissionais de tecnologia e as demandas de negócios? O Python nasceu para diminuir essa distância.
De acordo do relatório “Demanda de Talentos em TIC e Estratégia TCEM, realizado pela Brasscom, a procura por profissionais de TI será de 797 mil pessoas até 2025 no Brasil. A média calculada entre 2021 e 2035 é de 159 mil pessoas versus 53 mil alunos formados em tecnologia no país ao ano. De fato, uma oferta insuficiente para preencher as 106 mil vagas restantes.
É fato que o perfil de um desenvolvedor avançado requer uma série de habilidades e estudos específicos em não apenas uma, mas diferentes linguagens de programação. No entanto, já existem fórmulas simplificadas que permitem democratizar o acesso à habilidade do desenvolvimento a um público menos restrito.
Nesse sentido, o Python tornou-se popular pois é uma das linguagens que mais se aproxima da intenção humana, com a menor quantidade de escrita em código possível. Não à toa, atraiu a atenção de pessoas em diversas áreas de negócios, onde se destacaram setores como os de finanças e marketing. Ainda assim, outros nichos também já estão aproveitando suas infinitas possibilidades, até mesmo quando se trata de questões subjetivas relacionadas com Gestão de Pessoas, por exemplo.
Afinal, os códigos existem para traduzir e executar ideias através das máquinas. Quem melhor do que os profissionais de cada área para criar soluções em torno de seus próprios desafios diários?
Em alguns casos, o Python deixa de ser uma escolha e passa a ser essencial. Entre os modelos de uso mais comuns está o processamento de dados, que muitas vezes estão sendo administrados em planilhas extensas de Excel, manualmente. Vale lembrar, que o excel é limitado a uma determinada quantidade de linhas, “ou seja”, dados. Já o Python consegue gerenciá-los em volumes infinitamente maiores.
Além disso, a economia de tempo e o aumento de produtividade podem ser literalmente, exponenciais. Se você ainda não parou para pensar em como automatizar processos repetitivos na sua empresa, é provável que já esteja ou ficará para trás frente aos concorrentes.
Quando se fala em implementar tecnologia e inovação, é preciso entender, também, que não se trata simplesmente de novas ferramentas ou conhecimentos. Os problemas também não serão resolvidos apenas demitindo ou contratando funcionários para renovar as equipes. A ideia é desenvolver toda uma cultura ligada à mentalidade analítica somada às competências técnicas conhecidas como “hard skills” no ecossistema empresarial que já existe, e por completo.
Como vimos, a lacuna de mercado não será preenchida por si só, a partir dos interesses de carreira individuais. Ou seja, o conhecimento em programação precisa não só ser adaptado, como também estimulado por parte de empreendedores e líderes.
Sim, os colaboradores estão no centro da equação, enquanto agentes de mudança. O Python é o meio pelo qual esse caminho começa quando se trata de criar soluções únicas para cada realidade. Entenda em detalhes neste artigo, por que investir em Python pode ser mais urgente do que você imaginava.
O Python foi criado pelo matemático e programador Guido Van Rossum no ano de 1989. No entanto, sua primeira versão foi lançada para o público geral em 1991. Na época, os códigos em Python foram desenvolvidos a partir da linguagem ABC com o objetivo de ser sua “próxima versão”, já que esta não era capaz de interagir corretamente com a interface do sistema operacional Amoeba.
A principal ideia de Rossum ao criar o Python era manter a simplicidade da linguagem ABC, tornando os códigos mais funcionais. Assim, eles seriam capazes de lidar com problemas que a ABC não poderia solucionar, como sua falta de extensibilidade.
Para quem não sabe, o nome Python, ao contrário do que muitos pensam, não foi originado das espécies de cobras que conhecemos, ainda que seu logo apresente duas serpentes invertidas. Na verdade, o nome foi inspirado no Monty Python, grupo de comédia britânico que criou a série de TV Monty Python’s Flying Circus, de 1969, da qual Rossum era um grande fã.
Ao longo dos anos, a linguagem Python foi sendo atualizada constantemente, e novas versões são lançadas, geralmente, entre 6 e 18 meses. Cada atualização de versão traz consigo correções de bugs e outros aperfeiçoamentos que deixam a linguagem cada vez mais estável e extensível.
Já no início de 2022, foram lançadas três versões atualizadas de Python de uma só vez: a 3.10.2, a 3.9.10 e a 3.11.0a4. A primeira, diz respeito à correções de bugs anteriores. A segunda, trata-se de uma nova versão de manutenção da série 3.9 legada. E a terceira é uma versão alfa que ainda está em desenvolvimento e fase de teste.
Atualmente, graças às suas frequentes atualizações, o Python é uma linguagem de programação de alto nível. Ela é gerenciada pela Python Software Foundation, detentora de seus direitos autorais.
Por funcionar em modelo de código aberto, o Python evolui através de uma comunidade que participa ativamente da melhoria e difusão dos seus códigos-fontes. Por sua vez, eles não possuem restrições de uso, desde que as políticas de direitos autorais sejam respeitadas. Isso significa que o uso comercial da linguagem está liberado, assim como a modificação dos códigos e a venda de produtos que tenham essa linguagem como base do seu funcionamento.
Outro detalhe que não pode deixar de ser ressaltado sobre Python é a simplicidade da sua sintaxe. Essa é a principal característica que o diferencia das demais linguagens, pois em Python, as extensas linhas de códigos são substituídas por conjuntos de caracteres, símbolos e palavras mais otimizados, que facilitam a escrita, leitura e interpretação do que é “codado”.
O Python é considerado uma linguagem de 4ª geração. Tudo foi feito para que seus scripts, ou seja, os roteiros com as instruções das ações que se deseja executar em um programa, se pareça o máximo possível com a linguagem natural humana.
Para compreender melhor, dê uma olhada nas imagens abaixo. Na primeira figura, você pode observar um código escrito em JavaScript (JS), outra linguagem popular na área de programação.
Tudo o que está codado em seis linhas serve apenas para dizer ao interpretador de JS que você quer ver o nome “Niteo Learning”, por escrito na tela.
Agora, veja como este mesmo código consegue ser reduzido utilizando Python:
Viu só?! Com tamanha redução nas linhas de código, qualquer pessoa é capaz de compreender a lógica do que está escrito, assim como o resultado esperado.
Agora imagine a quantidade de horas economizadas ao utilizar Python para realizar trabalhos mais complexos, como para o desenvolvimento de softwares ou automação de processos de análises de dados em escala. Por isso, o aumento da produtividade é o que direciona os profissionais e empresas que buscam pelo código.
É fato que a era do Big Data chegou para ficar. Ela se caracterizada pela geração e uso massivo de volumes de dados que não param de crescer em rápida velocidade, chegando das mais diversas fontes.
As vantagens desse momento na história da humanidade, estão diretamente ligadas às tomadas de decisão, que passam a ser mais assertivas e estratégicas, com base em dados reais para orientar seus processos e os próximos passos.
O Big Data é uma área de conhecimento que permite lidar com a realidade e as dificuldades dos dados, assim como suportar computação paralela. Assim, a análise e interpretação de grandes volumes de dados, é um dos mais populares campos onde Python tem atuado.
Mas, analisar os dados que chegam continuamente na sua empresa requer esforço e um trabalho árduo, certo? Na verdade, não necessariamente.
Vários cientistas de dados estão usando Python para automatizar suas análises porque há muitas bibliotecas disponibilizadas pela comunidade, voltadas exclusivamente para Ciência de Dados. As principais delas contém códigos pré-definidos para processos como execução de cálculos estatísticos e modelagem e relacionamento de dados. Entre elas, podemos citar NumPy, SciPy, StatsModels, scikit-learn e pandas.
Isso encurta o caminho da coleta, tratamento e análises de dados, assim como exige poucas linhas de código para realizar essas funções, otimizando o tempo dos profissionais.
Além disso, o Python funciona em conjunto com programas que permitem criar dashboards que tornam essas informações visualmente agradáveis, como é o caso do Power BI, ferramenta robusta e bastante popular de Business Intelligence, desenvolvida pela Microsoft.
O Microsoft Power BI é uma ferramenta intuitiva e de baixo código para criar dashboards visuais a partir de diversas fontes de dados. Entre os modelos de apresentação estão gráficos coloridos, mapas de calor, entre outros elementos que facilitam a interpretação das informações.
Se você tiver instalado os pacotes do Python em sua máquina, irá conseguir visualizar no painel de controle do Power BI Desktop, o ícone “Py”. Assim, poderá começar a criar e executar scripts diretamente na ferramenta, com auxílio das bibliotecas pandas e Matplotlib. Ao clicar no ícone do Python (imagem 3), uma janela será aberta para que você escreva todos os scripts que precisar.
Ao utilizar Python dentro do Power BI, você consegue, por exemplo, criar regras para enviar campos ou colunas específicas das planilhas diretamente para os dashboards. Com isso, é possível evitar que grandes volumes de dados cheguem aos seus gráficos ou mapas sem necessidade, o que permite a otimização de suas análises e filtros.
Você também pode automatizar fluxos de trabalho, como a geração de relatórios a cada determinado período. Outra opção, é criar alertas para receber novos dados relevantes, agendar atualizações automáticas, e muito mais!
As linguagens de programação são a ponte de comunicação entre máquinas, sistemas e humanos. Você já imaginou como seria um mundo sem elas? Se não, dê uma olhada na figura abaixo. Nesta imagem, existe uma mensagem escrita em código binário, que pode ser comparado a um “idioma” nativo dos processadores de qualquer equipamento eletrônico.
Você consegue compreender alguma coisa do que está escrito neste código? Sim, existe algo escrito aí!
É provável que você não conseguiu ler este código binário gigantesco, que significa apenas “Olá! Bem-vindo à Niteo Learning”. No entanto, é desta maneira que os processadores enxergam, leem e interpretam os roteiros de ações para os quais são programados.
Cada um destes blocos em código binário pode representar uma letra, um número, uma cor, ou qualquer outro elemento. Caso não existissem as linguagens de programação, seria desta forma que os desenvolvedores teriam que escrever seus scripts ao criar uma aplicação, site ou sistema.
Ou, ainda pior! Quem não é programador profissional também precisaria escrever em binário para que seu próprio computador entendesse, por exemplo, quando fosse necessário abrir um documento no Word, em vez de apenas clicar no ícone do programa como um “toque de mágica”.
Portanto, a linguagem de programação existe para compilar e traduzir mensagens de comandos humanos. De um lado, os usuários e programadores conseguem direcionar seu equipamento ou sistema intuitivamente. Do outro, a máquina ou aplicação consegue entender a ação e executar a tarefa.
É como se tivéssemos um modelo de comunicação universal, com alguns diferentes idiomas, mas que permitem enviar mensagens para qualquer máquina deste planeta.
É importante dizer que todas as linguagens de programação foram criadas para resolver algum problema. Mas, com o tempo, percebeu-se que muitas delas poderiam se expandir para realizarem outras funções, que fossem além do objetivo inicial.
Por isso, cada uma das diferentes linguagens que temos hoje possui sua própria biblioteca. Elas reúnem todas as boas práticas de utilização da linguagem, além dos termos, expressões, variáveis, símbolos e outros elementos que fazem parte da sua sintaxe e semântica.
Também existem os chamados “interpretadores” ou “compiladores” para cada linguagem. Eles são os verdadeiros responsáveis por fazer com que os processadores das máquinas consigam entender suas tarefas e se comunicar corretamente.
Agora que você sabe o que são as linguagens de programação e para que elas servem, é preciso entender também os conceitos de Open Source e Closed Source.
Um código-fonte é caracterizado como “Open Source”, ou “código aberto”, quando oferece uma licença que permite às pessoas usá-lo de forma livre e gratuita, podendo ainda modificá-lo sempre que necessário.
Isso porque sistemas, aplicações e outras ferramentas que usam este modelo de código focam em um desenvolvimento colaborativo, o que permite expandir os seus recursos e funções. Este é o caso do Python, por exemplo, que pode ter seu código fonte baixado e alterado de acordo com as soluções que se espera criar a partir dele.
Em contrapartida, o conceito de código “Closed Source”, ou “código fechado”, não permite ou restringe qualquer tipo de cópia ou edição do seu código-fonte, pois possui uma licença proprietária que geralmente é vendida, como a do sistema operacional Windows. Ainda assim, nem sempre essa licença garante ao usuário o poder total de customização.
Um exemplo desse tipo de linguagem é a C++, que embora tenha compiladores de código aberto, só permite que o código-fonte seja acessado e minimamente modificado se o usuário cumprir uma série de requisitos.
Você sabe quais são as 5 linguagens de programação mais usadas em todo o mundo? Ainda que centenas de linguagens tenham sido criadas ao longo dos anos, alguma delas são as preferidas dos desenvolvedores. Isso pode ter alguns motivos, como sua facilidade de escrita, seu poder de customização ou a velocidade da codificação ao utilizá-las.
Acompanhar essas tendências é fundamental para que seja possível compreender como os profissionais das áreas de tecnologia da informação têm se mantido produtivos, e como eles têm otimizado seus códigos para criar soluções cada vez mais adequadas ao mercado atual. Além disso, você também poderá entender quando usar o Python ou não, se comparado às outras opções disponíveis.
Segundo o relatório Octoverse 2021 produzido pela GitHub, plataforma global de hospedagem de códigos-fonte, as principais linguagens usadas mundialmente hoje são: Javascript, Python, Java, Typescript e C#. Você sabe a diferença entre elas? Nós vamos te explicar!
O JavaScript é uma linguagem de programação universal, que foi criada na década de 90 com o objetivo de tornar os sites mais interativos, adicionando a eles recursos como botões e menus. Isso porque antes da sua criação, as páginas Web ainda eram pouco interativas, contando apenas com hiperlinks para navegar por elas. Por isso, atualmente essa linguagem é usada principalmente – mas não somente – em páginas HTML, atuando diretamente no navegador do usuário.
De fato, a popularidade do Python tem aumentado nos últimos anos. Um dos motivos é o fato de ser uma linguagem volátil, que pode ser executada em vários tipos de trabalhos de desenvolvimento e programação, em especial os que requerem uso de Machine Learning, Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Por serem estas as principais exigências do mercado atual, o Python tem conquistado muitas pessoas ao redor do mundo, e principalmente os profissionais iniciantes, que acabam encontrando mais facilidade para escrever seus códigos.
A linguagem Java é conhecida por ser nativa dos aparelhos com sistema operacional Android. No entanto, ela abrange muitas outras possibilidades, como a criação de jogos de computador, calculadoras e outros programas contínuos. Sua principal característica é a facilidade proporcionada quando o programador precisa realizar manutenção ou atualização em algum código, mesmo que a aplicação já tenha sido lançada e esteja sendo usada pelo público geral.
Typescript é uma linguagem desenvolvida pela Microsoft, que tem o objetivo de expandir os recursos do JavaScript. Por isso, costumam ser utilizadas em conjunto. Ela surgiu como forma de ultrapassar as limitações do JS, agregando uma tipagem estática e forte, diferente da linguagem original, que é de tipagem dinâmica e fraca. Sua principal característica, portanto, é permitir que os desenvolvedores programem seus códigos tanto do lado do cliente quanto do lado do servidor. Ou seja, é possível desenvolver aplicações mais complexas, com documentações mais consistentes.
C#, ou C Sharp, é mais uma linguagem de programação desenvolvida pela Microsoft, que permite criar aplicativos, jogos e plataformas para Web, dispositivos móveis e desktops. Sua característica principal é usar o .NET Framework, um ambiente de execução gerenciado para Windows, repleto de ferramentas para desenvolvimento.
Agora que você já conhece as principais linguagens de programação utilizadas atualmente, o ideal é avaliar os objetivos do seu negócio, assim como o grau de instrução dos seus colaboradores ou habilidades dos desenvolvedores, para definir as mais adequadas para implementar no dia a dia da sua empresa.
Como vimos, o Python se tornou tão querido por programadores, analistas de dados e simpatizantes da tecnologia porque é uma das linguagens mais simples de ser escrita e compreendida pelos profissionais. Afinal, seu código é enxuto, claro e objetivo. Mesmo que seus colaboradores não tenham fluência em inglês, idioma padrão das linguagens de programação, apenas o uso de uma ferramenta básica de tradução já permite entender a lógica de execução através do Python.
Outras linguagens, quando comparadas ao Python, possuem uma curva de aprendizagem maior. Além disso, são necessárias muitas linhas de codificação para realizar ações simples. Na maioria dos casos, a escrita de exaustivos símbolos e caracteres especiais, faz com que o processo seja passível a erros, que só serão percebidos na hora da execução dos scripts.
Por ser versátil e multiplataforma, o Python se tornou o preferido em muitos casos. Isso porque ele não só permite criar diferentes sistemas, aplicações e automações de tarefas, mas também é compatível com quase todos os sistemas operacionais que temos hoje em dia, como Windows, Linux e MacOs.
Para se ter ideia da popularidade do Python, ele aparece em primeiro lugar no índice TIOBE Programming Community, que classifica as linguagens de programação mais populares no mundo, com base em termos digitados nos motores de busca.
Por fim, sua comunidade engajada e as inúmeras bibliotecas já disponibilizadas por aí, garantem que você raramente precise começar algum trabalho do zero. É provável que você já encontre códigos prontos para quase tudo o que você deseja realizar em Python, bastando apenas que você os copie e faça modificações pontuais em sua estrutura, conforme as necessidades.
Agora que você entendeu todos os princípios por trás de Python, estamos prontos para te contar como ele pode ser aplicado em diferentes áreas e projetos! Aliás, você sabia que até as empresas gigantes do mercado tecnológico atual, como Netflix e Instagram, também já se renderam à essa linguagem de programação?
Um exemplo interessante é o do Google, que desde o seu início utiliza Python para escrever parte dos seus algoritmos de busca. Eles têm até uma frase popular para defender o seu uso: “Python where we can, C++ where we must” (na tradução para o português: Python onde é possível, C++ onde é obrigatório).
Mas, não são somente as gigantes que precisam otimizar suas tarefas, não é mesmo? Todas as empresas precisam de soluções que aperfeiçoem seus processos e garantam toda a produtividade necessária na era da Indústria 4.0. Acompanhe como o Python pode fazer isto.
Com Python, os desenvolvedores conseguem otimizar seus processos de desenvolvimento de softwares, pois a linguagem os permite codar mais rápido, devido aos seus curtos scripts. Os códigos podem atuar, principalmente, por trás da interface do usuário, ou seja, no back-end.
Isso significa que pode ser usado para agir no banco de dados e/ou servidor do software ou aplicativo. Assim, será possível ter o controle de acesso dos usuários ou adicionar recursos de segurança, como reconhecimento facial ou biométrico.
A área financeira é mais uma das que podem se beneficiar com o uso de Python. Isso porque a linguagem permite automatizar a coleta de dados financeiros, assim como realizar cálculos de grandes ou pequenos volumes de faturamento utilizando poucas linhas de código. Outra usabilidade da linguagem se dá no estudo do mercado financeiro e bolsa de valores, para a construção dos gráficos de análises de dados históricos.
No SEO (Search Engine Optimization, ou Otimização para Mecanismos de Busca), o Python contribui com as boas práticas voltadas para o bom ranqueamento de páginas. Os códigos podem ser usados para otimização de imagens, como em seu redimensionamento, assim como na categorização e acompanhamento de palavras-chave, na otimização da performance das páginas, como na melhora da velocidade de carregamento do site, e na varredura das páginas para identificar aquilo que pode comprometer seu bom posicionamento.
Os projetos que incluem Inteligência Artificial e Machine Learning (aprendizado de máquina) são os tipos mais abordados dentro do universo Python. Isso porque com poucos códigos é possível desenvolver algoritmos com essas redes neurais artificiais. Elas são capazes de oferecer insights para tomadas de decisão ou executar ações com base no reconhecimento e aprendizado de padrões de comportamento dos usuários.
Este é o caso dos chatbots, por exemplo, que conseguem desenvolver conversas com clientes como se fossem atendentes reais e, ainda, conseguem expandir seu vocabulário com os algoritmos de Machine Learning.
Já falamos aqui que o Python pode atuar diretamente no banco de dados ou servidor de uma aplicação. Mas, suas atividades não param por aí, uma vez que a linguagem também pode ser usada para construir elementos de computação gráfica, justamente para deixar a interface visual de sites, aplicativos e sistemas mais interativa e atrativa. Como exemplo, podemos citar a implementação de botões e menus em páginas e o tratamento de imagens através de filtros personalizados e ajustes de cor.
O mercado está mais exigente do que nunca. Por isso, o diferencial está na capacidade de se adaptar às mudanças. Além do desenvolvimento de soft skills, que são as habilidades interpessoais de cada um, é importante contar com aqueles que estejam interessadas em atualizar suas habilidades técnicas constantemente.
Afinal as tecnologias estão de fato entregando soluções cada vez mais avançadas, e são os recursos do presente e do futuro que ajudarão as empresas a ultrapassarem qualquer obstáculo sem tantos impactos negativos.
O maior desafio é que se adaptar às opções que vêm surgindo requer interesse, estudo e treinamento. Mas, toda essa “revolução de mercado” precisa começar de algum lugar. É neste ponto que o Python se encaixa perfeitamente. Sua simplicidade e flexibilidade são fatores cruciais para despertar a motivação dos profissionais que desejam se atualizar, mas não atuam diretamente na área de tecnologia.
Outra vantagem é que seus colaboradores conseguem realizar testes nos códigos que escreveram enquanto ainda estão aprendendo a programá-los. Quando houver algum erro de sintaxe que impeça o script de funcionar corretamente, o próprio interpretador de Python acusa a linha onde está a falha, assim como o seu motivo.
Desta forma, o aprendizado é guiado por erros e acertos, o que evita equívocos de impacto à medida que se avança em conhecimento.
Por fim, não podemos esquecer da comunidade altamente engajada de Python, que costuma ser fundamental para acelerar o aprendizado. É possível recorrer a ela sempre que houver dúvidas, e encontrar bibliotecas compartilhadas para qualquer trabalho que se deseja realizar.
Uma vez dado o primeiro passo, é só esperar pelo sucesso! Ao entenderem a lógica da programação e como automatizar diversas tarefas, todos se sentirão mais seguros para criar alternativas inteligentes que otimizam o trabalho e tomar decisões que ajudam a empresa a crescer.
A escassez dos profissionais qualificados em curto e longo prazo também faz com que seja cada vez mais difícil contratar aqueles que estão disponíveis no mercado. Assim, é necessário investir em salários altos para conseguir mantê-los nas empresas. Este é o primeiro motivo para democratizar o acesso à programação dentro do seu negócio.
Ao diminuir a dependência dos desenvolvedores, você garante mais autonomia entre diferentes perfis e setores. É possível, até mesmo, realocar profissionais internamente de acordo com as demandas. Precisa de mais motivos? Acompanhe os próximos tópicos!
Como você viu, a partir do Python é possível criar diversas aplicações e até painéis para análises de dados. As bibliotecas e algoritmos prontos te apoiam neste processo, sendo muito provável que você encontre modelos que se adequam às necessidades do seu uso de dados.
Alguns exemplos de aplicação desses algoritmos para tomar decisões podem se dar na área de Recursos Humanos. É possível criar um sistema de avaliação de metas e desempenho das equipes, e assim, compreender as melhores estratégias para engajá-los e capacitá-los.
Outra área que pode se beneficiar com o uso de Python é a comercial. Você pode criar algoritmos para gerenciar dados entre diferentes canais de vendas, prever faturamento, e ainda entender sua sazonalidade. Ou, que tal fazer análises de mercado e realizar estudos sobre as estratégias da concorrência, para se manter sempre um passo à frente?
Entre tantas outras possibilidades proporcionadas pelo Python, as tomadas de decisão passam a ser mais assertivas, já que possuem scripts responsáveis por coletar dados, tratá-los e apresentar os resultados de acordo com a realidade.
O Python é flexível para rodar em conjunto com diferentes ferramentas, ambientes de desenvolvimento, como o Visual Code Studio, e funciona até mesmo em conjunto com muitas outras linguagens de programação. Essas integrações são poderosas para expandir os seus recursos e possibilidades de criação e customização.
Não é só porque o uso de Python é gratuito que ele te ajuda a reduzir custos. As possibilidades infinitas de automação de processos é que são as principais fontes de economia. Isso porque automatizando análises e tarefas é possível identificar as melhores oportunidades de direcionamento de recursos empresariais, assim como observar de onde vem os maiores desperdícios dentro da empresa, para assim, otimizar seus gastos com base em fatos.
Para acompanhar as tendências e crescer em um mercado instável, é preciso pensar e agir rápido. E, quanto menor for a dependência de um nicho pequeno de profissionais disponíveis, maior é autonomia para transformar ideias em realidade. Então, o primeiro passo, é capacitar todos ou uma grande parte dos colaboradores de negócios, para que eles tenham a capacidade de absorver demandas que geram entrave em suas rotinas ou mesmo visualizar cenários futuros para criar soluções compatíveis.
A capacitação em Python, portanto, não ajuda apenas a gerar especializações ou transições em sua força de trabalho, mas também abre espaço para fortalecer a imagem interna da corporação. Quando uma empresa investe em seus profissionais e os tem como parte de sua “marca”, ela está investindo em Employer Branding.
Essa oportunidade faz com que suas equipes alcancem uma alta performance, além de motivar todos os profissionais que prezam por trabalhar em um ambiente que foca no desenvolvimento das suas carreiras.
Neste sentido, a programação é uma das competências que deixaram de ser exclusivas dos times de TI, passando a tomar forma e apoiar diversas outras áreas em qualquer tamanho de empresa.
No entanto, devido à complexidade de outras linguagens, o Python vem se destacando e se tornando preferência de grande parte das pessoas que precisam de mais agilidade e assertividade no seu dia a dia. Seja para automatizar tarefas repetitivas, desenvolver soluções inovadoras com Inteligência Artificial e Machine Learning ou analisar grandes volumes de dados com mais simplicidade.
A startups já deram a largada e mesmo as antigas corporações, já estão abrindo a mente para o Python como ferramenta para otimizar seus processos. Nesse artigo te demos uma visão geral sobre esse universo, para que você também possa implementar a tendência na empresa ou indicar o conteúdo no seu ambiente de trabalho.
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