Apostilas em PDF – Linguagem R vs Python para a Ciência de Dados

Saudações, futuro(a) aprovado(a)! Professor Gunter Amorim aqui.

Se você está estudando para concursos de TI, com certeza já se deparou com a área de Ciência de Dados. E, nesse campo, duas linguagens reinam supremas: R e Python. Elas são as ferramentas fundamentais de qualquer analista ou cientista de dados. Mas qual delas é a “melhor”? Qual a diferença? E, o mais importante: o que as bancas cobram sobre elas?

Neste artigo, vamos dissecar essa rivalidade saudável, destacando os pontos fortes, as bibliotecas essenciais e o foco de cada uma.

Python: O Canivete Suíço de Propósito Geral

Python não nasceu como uma linguagem estatística. É uma linguagem de propósito geral, famosa por sua sintaxe limpa, legibilidade e uma curva de aprendizado suave. Sua popularidade em ciência de dados explodiu por ser incrivelmente versátil: você pode coletar dados (web scraping), analisá-los e, em seguida, colocar um modelo de machine learning em produção usando a mesma linguagem, talvez até em um framework web como Django ou Flask.

Bibliotecas Essenciais (Obrigatório saber!):

• Pandas: A ferramenta-padrão para manipulação e análise de dados. Sua principal estrutura é o DataFrame, uma tabela em memória fácil de fatiar, filtrar e transformar.
• NumPy: A base da computação científica em Python. Fornece os poderosos arrays N-dimensionais, que são muito mais eficientes que as listas padrão do Python.
• Scikit-learn (sklearn): A biblioteca “padrão” para Machine Learning. Oferece uma interface simples e unificada para algoritmos de classificação, regressão, clusterização e pré-processamento.
• Matplotlib / Seaborn: Usadas para visualização de dados. Matplotlib é a base (mais complexa) e Seaborn é construída sobre ela para criar gráficos estatísticos mais atraentes.
• TensorFlow / PyTorch: As principais bibliotecas para Deep Learning (redes neurais).

R: O Mestre da Estatística

A linguagem R, por outro lado, foi criada por estatísticos e para estatísticos. Ela nasceu no meio acadêmico e de pesquisa. Sua principal força está na profundidade de seus pacotes estatísticos e, especialmente, na sua capacidade de visualização de dados. O ecossistema R é robusto para qualquer análise estatística que você possa imaginar, muitas vezes com pacotes que implementam os artigos acadêmicos mais recentes.

Bibliotecas Essenciais (O Ecossistema “Tidyverse”):

• Tidyverse (Metapacote): É um conjunto de pacotes que trabalham em harmonia. Você precisa saber seus componentes principais.
• dplyr: O “Pandas” do R. É usado para manipulação de dados, famoso por seus “verbos” intuitivos como select(), filter(), mutate() e summarize().
• ggplot2: A joia da coroa do R. É uma biblioteca de visualização de dados baseada na “Gramática dos Gráficos”. Permite a criação de gráficos complexos e elegantes de forma declarativa.
• tidyr: Focado em organizar dados (arrumar tabelas “bagunçadas”).
• Shiny: Uma biblioteca fantástica para criar dashboards web interativos usando apenas R.

Comparativo: Python vs. R

Quando Usar Cada Um?

Escolha Python se:

• Você precisa integrar sua análise em um sistema de produção (ex: uma API web).
• Seu projeto envolve Deep Learning (Redes Neurais).
• Você já tem um background em engenharia de software.
• A tarefa principal é a construção de modelos de Machine Learning para produção.

Escolha R se:

• O foco principal é análise estatística pesada, modelagem e relatórios.
• A visualização de dados de alta qualidade (ggplot2) é um requisito crítico.
• Você precisa criar um dashboard interativo rapidamente (Shiny).
• O projeto está no ambiente acadêmico ou de pesquisa pura.

1. (CEBRASPE/ANALISTA/FUNPRESPEXE/2025)

Com base nas linguagens de programação Python, julgue o próximo item.

A biblioteca Pandas utiliza o DataFrame, uma estrutura bidimensional em que diversos métodos podem ser aplicados e que serve de base para outras estruturas.

COMENTÁRIO

O item está certo. A biblioteca Pandas utiliza o DataFrame como sua principal estrutura de dados, que é bidimensional, semelhante a uma tabela, composta por linhas e colunas. Essa estrutura permite armazenar e manipular grandes volumes de dados de forma eficiente, oferecendo diversos métodos e operações vetorizadas para filtragem, agregação, junção e análise. Além disso, o DataFrame serve de base conceitual e prática para outras abstrações e integrações dentro do ecossistema Python de ciência de dados, como o uso conjunto com NumPy, Matplotlib e SciPy.

2. (FGV/TECNOLOGISTA/INPE/2024)

Uma das tarefas de mineração de dados é a criação de modelos preditivos a partir do histórico de observações como, por exemplo, precipitação, temperatura, direção e velocidade dos ventos.

Assinale a opção que indica a biblioteca Python capaz de executar métodos preditivos baseados em modelos de classificação ou regressão.

1. Cartopy.
2. Geopandas.
3. Scikit-Learn.
4. Shapely.
5. Xarray.

COMENTÁRIO

A alternativa correta é a C. A Scikit-Learn (ou sklearn) é uma biblioteca Python amplamente utilizada em aprendizado de máquina (machine learning), oferecendo ferramentas para modelos preditivos de classificação, regressão e clusterização. Ela inclui algoritmos como regressão linear, árvores de decisão, k-means, SVM e redes neurais simples, além de funções para pré-processamento, avaliação e validação de modelos. As demais opções têm finalidades diferentes: Cartopy e Geopandas são voltadas para dados geoespaciais, Shapely para operações geométricas e Xarray para manipulação de dados multidimensionais.

3. (EPL/ANALISTA/FHSTE – RS/2024)

Julgue o item a seguir, relativo ao Microsoft Excel e à linguagem R.

Na linguagem R, admite-se que o nome de uma variável seja iniciado com uma letra ou com um número.

COMENTÁRIO

O item está errado. Na linguagem R, o nome de uma variável não pode começar com um número. Ele deve obrigatoriamente iniciar com uma letra ou com um ponto (.), desde que o ponto não seja seguido por um número. Além disso, nomes de variáveis em R diferenciam maiúsculas de minúsculas (case sensitive), e não podem conter espaços nem caracteres especiais (como “-” ou “@”). Por exemplo, variavel1 e .dados são válidos, mas 1variavel e .1dados não são aceitos.

Conclusão

No fim das contas, R e Python são ferramentas fantásticas. Nenhuma é objetivamente “melhor”; elas apenas têm focos diferentes. Python brilha na integração e em machine learning de produção, enquanto R é incomparável na profundidade estatística e na visualização de dados. Para sua prova, o essencial é saber identificar as principais bibliotecas de cada uma (Pandas, Sklearn vs. Tidyverse, ggplot2) e entender o caso de uso principal de cada linguagem.

Nos vemos no próximo artigo!