Con la constante evolución de la ciencia de los datos, es necesario dominar las tecnologías de vanguardia en este campo. En este artículo, examinaremos los principales lenguajes de programación utilizados en la ciencia de datos.
Los datos han adquirido un enorme valor en la última década.
Todas las grandes empresas disponen de datos valiosos que, con la ayuda de un buen científico de datos, pueden beneficiar su forma de hacer negocios. En otros casos, señalar estrategias que quizá no estén funcionando tan bien.
El sector está en expansión y la demanda de científicos de datos es cada vez mayor.
Si quiere convertirse en un científico de datos, debería empezar por aprender los principales lenguajes de programación en este campo.
Veamos los lenguajes más utilizados en la Ciencia de Datos y por qué debería utilizarlos.
Python
Hoy en día, Python es el lenguaje de programación más utilizado. Varios índices de lenguajes de programación como PYPL y TIOBE así lo confirman.
Python es uno de los lenguajes más potentes y flexibles que existen, y también es muy utilizado en la ciencia de datos. La razón principal es su sintaxis fácil 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 Jupyter, puede ver rápidamente los resultados del código con el que está trabajando, trazar datos y crear documentación de su código mediante bloques markdown.
No se trata de una herramienta exclusiva de Python, pero la combinación más habitual es Python y Jupyter.
La comunidad de Python siempre es amable con los recién llegados. Siempre tendrá foros y sitios como Stack Overflow para resolver sus dudas.
Si quiere empezar a aprender este lenguaje, tenemos la lista de recursos de aprendizaje de Py thon perfecta para usted.
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 ido en aumento en el transcurso de los dos últimos años.
Aunque R es ampliamente utilizado por los investigadores, hoy en día lo emplean grandes empresas tecnológicas como Google, Facebook y Twitter, para fines relacionados con el análisis de datos y la estadística.
Podríamos hablar durante horas sobre las ventajas 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 multitud de editores e IDE entre los que elegir. Pero durante muchos años, RStudio ha sido el IDE más popular para el desarrollo de R.
Puede ir más allá del uso convencional de la estadística. Con R, tiene acceso a un inmenso repertorio de bibliotecas que le permiten construir aplicaciones de cualquier tipo. Por ejemplo, con el paquete Shiny, puede desarrollar aplicaciones web estéticas desde la comodidad de su IDE de R.
Si se dedica a la estadística o a la investigación, utilizar 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 al igual que Matlab.
Podemos referirnos a Julia como el ambicioso intento de crear un lenguaje lo suficientemente bueno para la programación general a la vez que asombroso en disciplinas específicas de la informática, como el aprendizaje automático, la minería de datos y 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 es compilado Just-In-Time (JIT).
Durante los últimos años, Julia ha aumentado drásticamente su base de usuarios. Podemos verlo en el número de descargas acumuladas a partir de 2022.
Julia es increíblemente buena para la 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 la memoria con control manual sobre el recolector de basura.
- Optimizado para el aprendizaje automático y la estadística nada más sacarlo de la caja.
- Tipado dinámico, 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 han creado una canción en honor a este lenguaje.
Si desea un lenguaje con soporte para la ciencia de datos fuera de la caja, 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 (Máquina Virtual Java) 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 la programación funcional aparte 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 el propio Java.
Muchos científicos de datos han incorporado Scala a su conjunto de herramientas porque tiene un valor incalculable cuando hablamos del análisis de grandes conjuntos de datos.
Según la encuesta Stack Overflow 2021, Scala es el séptimo lenguaje más pagado en todo el mundo. Pero hay que tener cuidado con esta estadística ya que los puestos de trabajo en Scala no son tan comunes en la industria.
Dado que Scala se ejecuta en la JVM, tendrá acceso a un montón de bibliotecas existentes y a algunos paquetes exclusivos de Scala utilizados en big data, 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.
He aquí el recorrido oficial para que pueda iniciar esta aventura desde ahora mismo.
Java
Java ha sido uno de los lenguajes de programación más utilizados y queridos durante décadas. Es un lenguaje polivalente que puede utilizarse en casi cualquier situación imaginable.
La ciencia de datos no es una excepción. Aunque Java se utiliza principalmente en aplicaciones móviles y web, debido a su sólida base de usuarios, se está utilizando 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, deberíamos darnos cuenta de que debido al número de desarrolladores de Java que hay y a las empresas que ya tienen su software escrito en él, es más cómodo hacerlo todo en el mismo lenguaje.
Dicho esto, Java se puede utilizar en la mayoría de los campos de la ciencia de datos, como la gestión de bases de datos o 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 propietario utilizado por millones de ingenieros y científicos para el cálculo matemático y estadístico.
Los científicos de datos utilizan principalmente este lenguaje para el análisis de datos y el aprendizaje automático. Lo mejor es que lo tiene todo en un único espacio de trabajo.
Se utiliza sobre todo en el ámbito académico, pero sigue siendo una gran opción para construir una base profunda sobre los conceptos de la ciencia de datos.
El único inconveniente de MATLAB es que es un software de pago, por lo que utilizaría este lenguaje sobre todo si está matriculado en una universidad o ya lo utiliza en su trabajo.
Consulte la lista oficial de recursos de MathWorks para iniciar su camino de aprendizaje hoy mismo.
C
Para terminar 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 depurar, como Python o R, porque no quieren perder el tiempo arreglando algún extraño fallo de 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 un esfuerzo computacional, por lo que utilizar un lenguaje eficiente como C tiene sentido.
Si desea participar en la industria de la ciencia de datos desarrollando bibliotecas para otros lenguajes, C puede ser la elección correcta.
Conclusión
En este post, hemos explorado los lenguajes de programación más utilizados para la ciencia de datos. Este campo está creciendo de forma explosiva y hoy es el momento perfecto para iniciar su carrera como científico de datos.
Si acaba de empezar, le recomendaría que empezara con Python o R. Una vez que tenga algo de experiencia en el mundo real creando proyectos, puede empezar a ampliar su conjunto de herramientas aprendiendo otros lenguajes como Julia o Scala.
No importa lo que elija, recuerde que la creación de una cartera es la manera de conseguir un trabajo bien pagado en tecnología, pero hay que empezar por algo. ¿Qué le parecen estos recursos de aprendizaje de la ciencia de datos?
¡Feliz codificación!