Linux para Data Science?

Em minha jornada pessoal para me formar como Cientista de Dados me deparei com a necessidade de aprender sobre Linux. Eu não sabia o quanto era importante aprender sobre um novo sistema operacional, mas sabendo que ele desempenhou um papel significativo no campo da ciência de dados, agora entendo.

O Linux conseguiu fornecer uma plataforma confiável e flexível para tarefas de análise de dados e aprendizado de máquina, principalmente por sua natureza de código aberto, que permite um alto grau de personalização e flexibilidade, sendo possível aos cientistas de dados adequar o sistema operacional às suas necessidades específicas, como instalar pacotes de software especializados e configurar o sistema para otimizar o desempenho de tarefas com uso intensivo de dados.

Outra vantagem do Linux para ciência de dados é sua ampla gama de ferramentas e aplicativos. O sistema operacional inclui vários utilitários de linha de comando e linguagens de programação comumente usadas, como Python, R e Julia, incluindo muitas bibliotecas e estruturas populares de ciência de dados, como TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn.

Mas, de longe, uma das qualidades mais importantes do Linux é sua alta estabilidade e confiabilidade, permitindo que os cientistas de dados contem com um sistema operacional rígido para executar tarefas de forma consistente e confiável, sem a necessidade de se preocupar com travamentos, bugs ou outros problemas que possam atrapalhar seus trabalhos. Além disso é gratuito, o que significa que você pode economizar dinheiro com as taxas de licenciamento do sistema operacional.

Como você pode ver, há muitas razões pelas quais você deve considerar aprender Linux, mesmo que seja para se aprofundar em seu diário de ciência de dados ou para seu desenvolvimento pessoal e profissional. Pode abrir novas oportunidades e ajudá-lo a se tornar mais versátil e comercializável no mercado de trabalho.