7 lenguajes de programación para usar en ciencia de datos

Con la evolución constante de la ciencia de datos, debe ser experto en 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 enormemente valiosos en la última década.

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

La industria se está expandiendo y la demanda de científicos de datos está aumentando.

Si desea convertirse en un científico de datos, debe comenzar aprendiendo los principales lenguajes de programación en el campo.

Veamos los lenguajes más utilizados en Data Science y por qué debería usarlos.

Pitón

Hoy en día, Python es el lenguaje de programación más utilizado. Varios índices de lenguajes de programación como PYPL y TIOBE lo confirman.

Python es uno de los lenguajes más poderosos y flexibles que existen, y también se usa mucho en la ciencia de datos. La razón principal es su sintaxis sencilla y elegante, junto con una gran colección de bibliotecas de terceros.

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

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.

Esta 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 desea comenzar a aprender este idioma, tenemos la lista de recursos de aprendizaje de Python perfecta para sus propósitos.

R

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

Según un análisis de Stack Overflow, la popularidad de R ha aumentado en el transcurso de los últimos 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, al igual que Python, es un lenguaje interpretado, por lo que puede ejecutar su código sin necesidad de ningún compilador. Al mismo tiempo, R es multiplataforma, por lo que no necesita preocuparse por su sistema operativo.

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

Puede ir más allá del uso de estadísticas convencionales. Con R, tiene acceso a un inmenso repertorio de bibliotecas que le permiten crear aplicaciones de cualquier tipo. Por ejemplo, con el paquete Shiny, puede desarrollar aplicaciones web estéticas desde la comodidad de su R IDE.

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

julia

Julia toma lo mejor de 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 el ambicioso intento de 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 velocidad, siendo comparable a lenguajes como C, Rust, Lua y Go. Esto se debe a que está compilado Just-In-Time (JIT).

Durante los últimos años, Julia ha aumentado drásticamente su base de usuarios. Esto lo podemos ver en la cantidad de descargas acumuladas a partir de 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 sobre el recolector de basura.
• Optimizado para el aprendizaje automático y las estadísticas desde el primer momento.
• Escritura dinámica, casi como si fuera un lenguaje de scripting.
• Múltiples bibliotecas de Julia para interactuar con sus datos (DataFrames.jl, JuliaGraphs, entre otras).

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

Si desea un lenguaje con soporte para 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 la 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, encontramos la incorporación de programación funcional además del ya familiar paradigma orientado a objetos. También es una ventaja que Scala sea un lenguaje más rápido en comparación con Python o incluso con Java.

Muchos científicos de datos han incorporado Scala en su conjunto de herramientas porque es invaluable cuando se habla del análisis de grandes conjuntos de datos.

Según la encuesta Stack Overflow 2021, Scala es el séptimo idioma más pagado del mundo. Pero hay que tener cuidado con esta estadística ya que los trabajos de Scala no son tan comunes en la industria.

Debido a que Scala se ejecuta en la JVM, tendrá acceso a una gran cantidad de bibliotecas existentes y algunos paquetes exclusivos de Scala que se utilizan en macrodatos, matemáticas, bases de datos e informática en general.

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

Aquí tienes el tour oficial para que empieces ya mismo esta aventura.

Java

Java ha sido uno de los lenguajes de programación más utilizados y queridos durante décadas. Es un lenguaje completo 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 junto 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 de Java que existen y las empresas que ya tienen su software escrito en él, es más cómodo hacerlo todo en el mismo lenguaje. .

Dicho esto, Java se puede usar en la mayoría de los campos de la ciencia de datos, como la gestión de bases de datos, el aprendizaje automático,

Si conoce Java, es mucho más fácil aprender un par de bibliotecas que aprender el uso de un lenguaje completamente diferente como R o Julia.

MATLAB

MATLAB es un lenguaje de programación patentado utilizado por millones de ingenieros y científicos para la computación matemática y 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 pago, por lo que usaría este lenguaje principalmente si está inscrito en una universidad o si ya lo usa en su trabajo.

Consulte la lista oficial de recursos de MathWorks para comenzar su camino de aprendizaje hoy.

C++

Para terminar esta lista, tenemos C++. Aunque se usa 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 algún error extraño de C/C++.

Sin embargo, C ++ tiene un papel importante en la ciencia de datos porque muchas bibliotecas utilizadas en otros lenguajes están escritas en él. Crear un modelo de aprendizaje automático requiere esfuerzo computacional, por lo que tiene sentido usar 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 esta publicación, exploramos los principales lenguajes de programación utilizados para la ciencia de datos. Este campo está creciendo explosivamente y hoy es el momento perfecto para comenzar tu carrera como científico de datos.

Si recién está comenzando, le recomendaría que comience con Python o R. Una vez que tenga algo de experiencia en el mundo real creando 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 la forma de obtener un trabajo bien remunerado en tecnología, pero debe comenzar desde algo. ¿Qué pasa con estos recursos de aprendizaje de ciencia de datos?

¡Feliz codificación!