Por que usar Python para ciência de dados aplicada à medicina veterinária e à ciência animal?
O Python foi criado em 1989 por Guido van Rossum, com seu primeiro lançamento oficial em 1991 (Python 0.9.0). O Python 2.0 foi lançado em 2000 e incluía compreensões de lista e coleta de lixo. Em 2008, foi lançada a versão modernizada do Python (Python 3.0). Foi entre 2006 e 2008 que bibliotecas como NumPy e SciPy se tornaram disponíveis, destacando seus recursos de ciência de dados, já que a linguagem tinha sido usada principalmente para scripts, automação e desenvolvimento da Web até aquele momento.
A partir de 2009, outras bibliotecas, como Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, incluindo Jupyter Notebooks, foram lançadas, tornando-a a principal linguagem para biologia computacional e ciência de dados. Desde 2015, o Python é considerado uma das principais linguagens de escolha para ciência de dados, IA e aprendizado de máquina. Aqui estão algumas vantagens de usá-lo para medicina veterinária e ciência animal:
1. Facilidade de aprendizado e uso: o O Python é escrito em uma sintaxe clara e legível que é fácil de aprender. o Permite a prototipagem rápida de ideias sem a necessidade de um entendimento complexo da arquitetura da linguagem. o As funções padrão são fáceis de aprender com uma lista curta e bem definida de palavras-chave (36 palavras-chave no Python 3.12).
2. Biblioteca rica para ciência de dados: o NumPy e Pandas - gerenciam e analisam registros de saúde animal, dados de produção agrícola, conjuntos de dados clínicos e genéticos o Matplotlib, Seaborn, Plotly, Pandas e Altair; bibliotecas abrangentes para visualização de dados o SciPy, Statsmodels e Pingouin; estatística clássica o Scikit-learn e PyCaret; aprendizado de máquina preditivo o PyMC, PyStan e TensorFlow Probability; estatística bayesiana o Statsmodels, Prophet e pmdarima; análise de séries temporais o Lifelines (análise de sobrevivência) e modelos lineares (econometria)
3. Aplicações em medicina veterinária e ciência animal: o Epidemiologia: Modelagem de surtos de doenças em animais de produção ou zoonoses, epidemiologia molecular usando dados genômicos. o Genética/Genômica: Análise de dados de sequenciamento de DNA/RNA para melhorar os programas de reprodução. o Gerenciamento de fazendas: Previsão da produção de leite, eficiência alimentar dos animais e modelagem/previsão de preços. o Imaging: Raios X, ultrassons ou lâminas de patologia o Sensores e ioT: Processar dados em tempo real de coleiras, GPS ou sensores de estábulo
4. Reprodutibilidade e colaboração em pesquisa: o Amplamente utilizado no meio acadêmico e no setor, especialmente com a vantagem de usar Jupyter Notebooks para compartilhar modelos e códigos o Jupyter Notebook; um ambiente de codificação interativo e de código aberto que permite ao cientista de dados combinar código, resultados, texto, equações e visualizações em um único documento o JupyterLab; interface de última geração (espaço de trabalho com abas, vários arquivos) o Google Colab; baseado na nuvem, acesso gratuito à GPU e links compartilháveis onde é possível executar Jupyter Notebooks o nbconvert; exporta notebooks para PDF, HTML e slides
5. Econômico e dimensionável: o Código aberto (gratuito) com suporte da comunidade global o Pode ser executado em um laptop ou ampliado para computação em nuvem para big data
Referência:
OpenAI, 2025. O ChatGPT versão 5, acessado em 27 de setembro de 2025, gerou respostas que contribuíram para o conteúdo deste blog.