7 lenguajes de programación para usar en ciencia de datos

Con la evolución constante de la ciencia de datos, debe dominar las tecnologías de vanguardia en el campo. En este artículo, veremos los principales lenguajes de programación utilizados en la ciencia de datos.

Los datos se han vuelto extremadamente valiosos en la última década.

Todas las grandes empresas tienen datos valiosos que, con la ayuda de un buen científico de datos, pueden mejorar la forma en que hacen negocios. En otros casos, identifique estrategias que pueden no estar funcionando muy bien.

La industria está en auge y la demanda de los científicos de datos están multiplicando.

Si quieres convertirte en un científico de datos, debes comenzar por aprender los mejores lenguajes de programación en el campo.

Echemos un vistazo a los lenguajes más utilizados en Data Science y por qué deberías usarlos.

Pitón

De nuestros días, Pitón es el lenguaje de programación más utilizado. Varios lenguajes de programación sugerencias como PPPL y TIOBÉ confirmar esto.

Python es uno de los lenguajes más poderosos y flexibles, y también se usa ampliamente en la ciencia de datos. La razón principal es su sintaxis simple y elegante, así como una gran colección de bibliotecas de terceros.

Una herramienta que encontrará en todas partes en el campo de la ciencia de datos es arribaallíter.

Con los cuadernos de Jupyter, puede ver rápidamente los resultados del código con el que está trabajando, trazar datos y crear documentación de su código a través de bloques de descuento.

No es una herramienta exclusiva de Python, pero la combinación más común es Python y Jupyter.

La comunidad de Python siempre es amigable con los recién llegados. Siempre tendrás foros y sitios como Stack Overflow para resolver tus dudas.

Si quieres empezar a aprender este lenguaje, tenemos la lista perfecta de recursos de aprendizaje de Python para ti.

R

R es un lenguaje de programación de código abierto introducido por primera vez en 1993 que se utiliza para la computación estadística, el análisis de datos y el aprendizaje automático.

Según un análisis de Stack Overflow, la popularidad de R ha crecido en los últimos dos años.

Aunque R es ampliamente utilizado por los investigadores, hoy en día lo utilizan las grandes empresas tecnológicas como Google, Facebook y Twitter, para fines relacionados con el análisis de datos y las estadísticas.

Podríamos hablar durante horas sobre la ventaja de este lenguaje.

R, como Python, es un lenguaje interpretado, por lo que puede ejecutar su código sin necesidad de un compilador. Al mismo tiempo, R es multiplataforma, por lo que no tiene que preocuparse por su sistema operativo.

R es un lenguaje tan popular que tiene muchos editores e IDE para elegir. Pero durante muchos años, Estudio R ha sido el IDE más popular para el desarrollo de R.

Puede ir más allá del uso tradicional de las estadísticas. Con R, tienes acceso a un enorme repertorio de bibliotecas que te permiten crear aplicaciones de todo tipo. Por ejemplo, con el Paquete brillantepuede desarrollar hermosas aplicaciones web desde la comodidad de su R IDE.

Si te gustan las estadísticas o la investigación, usar R debería ser una obviedad.

julia

julia aprovecha al máximo lenguajes como Python, Ruby, Lisp y R, lo combina con la velocidad de C e incluye notación matemática familiar, como Matlab.

Podemos referirnos a Julia como la intento ambicioso para crear un lenguaje lo suficientemente bueno para la programación general y sorprendente en disciplinas específicas de la informática, como el aprendizaje automático, la minería de datos, la computación distribuida y paralela.

Una de las principales ventajas de Julia es su velocidadsiendo comparable a lenguajes como C, Rust, Lua y Go. Esto se debe a que está compilado justo a tiempo (JIT).

En los últimos años, Julia ha aumentado significativamente su base de usuarios. Lo podemos ver en el número de descargas acumuladas desde 2022.

Julia es increíblemente buena en ciencia de datos porque:

• El lenguaje es más fácil de aprender para los matemáticos. Utiliza una sintaxis similar a las fórmulas matemáticas utilizadas por los no programadores.
• Gestión automática de memoria con control manual de recolección de basura.
• Optimizado para el aprendizaje automático y las estadísticas desde el primer momento.
• Escritura dinámica, casi como un lenguaje de secuencias de comandos.
• Varias bibliotecas de Julia para interactuar con sus datos (Marcos de datos.jl, JuliaGraphsEntre otros).

La comunidad de Julia es tan vigorosa que creó una canción en honor a este idioma.

Si desea un lenguaje con soporte de ciencia de datos listo para usar, la facilidad de uso de Python y la velocidad de C, Julia es su lenguaje de elección.

Scala

Scala es un lenguaje de programación de alto nivel introducido por primera vez en 2004 que se ejecuta en JVM (Java Virtual Machine) o con JavaScript en su Navegador.

Fue creado para mejorar algunos aspectos que los programadores de Java consideraban tediosos y restrictivos. Entre estas mejoras se encuentra la incorporación de programación funcional además del ya familiar paradigma orientado a objetos. También es una ventaja que Scala sea un lenguaje más rápido que Python o incluso el propio Java.

Muchos científicos de datos han incorporado Scala en su conjunto de herramientas porque es invaluable cuando se trata de analizar grandes conjuntos de datos.

De acuerdo a Encuesta de desbordamiento de pila 2021, Scala es el séptimo idioma más pagado del mundo. Pero debe tener cuidado con esta estadística porque los trabajos de Scala no son tan comunes en la industria.

Dado que Scala se ejecuta sobre la JVM, tendrá acceso a un montón de bibliotecas existentes y algunos paquetes de Scala que solo se usan en macrodatos, matemáticas, bases de datos y computación en general.

Si ya domina Java, Scala podría ser el lenguaje adecuado para saltar a la ciencia de datos.

Aquí está el gira oficial para que puedas comenzar esta aventura de inmediato.

Java

Java ha sido uno de los lenguajes de programación más utilizados y queridos durante décadas. Es un lenguaje versátil que se puede utilizar en casi cualquier situación imaginable.

La ciencia de datos no es una excepción. Aunque Java se usa principalmente en aplicaciones móviles y web, debido a su sólida base de usuarios, se usa con otros marcos populares como Hadoop o Spark para realizar análisis de datos pesados.

En conclusión, más que hablar de Java como la mejor opción para la ciencia de datos, debemos darnos cuenta de que debido a la cantidad de desarrolladores y empresas de Java que ya han escrito su software, es más cómodo hacerlo todo en el mismo lenguaje.

Dicho esto, Java se puede utilizar en la mayoría de las áreas de la ciencia de datos, como la gestión de bases de datos, el aprendizaje automático,

Si conoce Java, es mucho más fácil aprender algunas bibliotecas que aprender a usar un lenguaje completamente diferente como R o Julia.

MATLAB

MATLAB es un lenguaje de programación patentado utilizado por millones de ingenieros y científicos para matemáticas y computación estadística.

Los científicos de datos utilizan principalmente este lenguaje para el análisis de datos y el aprendizaje automático. La mejor parte es que tienes todo en un solo espacio de trabajo.

Se usa principalmente en el ámbito académico, pero sigue siendo una excelente opción para construir una base sólida sobre los conceptos de ciencia de datos.

El único inconveniente de MATLAB es que es un software de pago. Por lo tanto, utilizará este idioma principalmente si está matriculado en una universidad o si ya lo usa en su trabajo.

Consulte el MathWorks oficial lista de recursos para comenzar su viaje de aprendizaje hoy.

C++

Para finalizar esta lista, tenemos C++. Aunque se utiliza principalmente para crear aplicaciones y sistemas operativos, no podríamos haber visto el auge moderno de la ciencia de datos sin él.

Los científicos de datos prefieren lenguajes fáciles de usar y de depuración como Python o R porque no quieren perder el tiempo arreglando un error extraño de C/C++.

Sin embargo, C ++ juega un papel importante en la ciencia de datos porque muchas bibliotecas utilizadas en otros idiomas están escritas en él. La creación de un modelo de aprendizaje automático requiere esfuerzo computacional, por lo que tiene sentido utilizar un lenguaje eficiente como C++.

Si desea participar en la industria de la ciencia de datos mediante el desarrollo de bibliotecas para otros lenguajes, C++ puede ser la opción correcta.

Conclusión

En este artículo, exploramos los lenguajes de programación más utilizados para la ciencia de datos. Este campo está experimentando un crecimiento explosivo y ahora es el momento perfecto para comenzar su carrera como científico de datos.

Si recién está comenzando, le recomiendo comenzar con Python o R. Una vez que obtenga experiencia práctica en la creación de proyectos, puede comenzar a expandir su conjunto de herramientas aprendiendo otros lenguajes como Julia o Scala.

Independientemente de lo que elija, recuerde que crear una cartera es el camino hacia un trabajo tecnológico bien remunerado, pero debe comenzar con algo. ¿Qué pasa con estos recursos de aprendizaje de ciencia de datos?

¡Feliz codificación!