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.

Every big company out there has valuable data that, with the help of a good data scientist, can benefit the way they do their business. In other cases, pinpoint strategies that may not be working that well.

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.

Python

Hoy en día, Python es el lenguaje de programación más utilizado. Varios índices de lenguajes de programación como PYPL y TÍOBE confirmar esto.

Python is one of the most powerful and flexible languages out there, and it’s also vastly used in data science. The main reason is its easy and elegant syntax, along with a large collection of third-party libraries.

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

Con Cuadernos Jupyter, you can quickly see the results of the code you’re working with, plot data, and create documentación de su código a través de bloques de rebajas.

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 quieres empezar a aprender este idioma, tenemos el perfecto Lista de recursos de aprendizaje de Python 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.

Although R is widely used by researchers, it’s nowadays being used by Big tech companies like Google, Facebook, and Twitter, for purposes related to data analysis and statistics.

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 y IDEs Para escoger de. 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 brillante, 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 takes the best from languages like Python, Ruby, Lisp, and R, combines it with the speed of C, and includes familiar mathematical notation just like Matlab.

Podemos referirnos a Julia como la ambitious attempt de crear un lenguaje lo suficientemente bueno para la programación general y sorprendente en disciplinas específicas de la informática, como máquina de aprendizaje, minería de datos, 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).

For the last few years, Julia has dramatically increased its user base. We can see this in the number of accumulated downloads as of 2022.

Julia es increíblemente buena en ciencia de datos porque:

• The language is easier to learn for mathematicians. It uses a syntax similar to math formulas used by non-programmers.
• Gestión automática de memoria con control manual sobre el recolector de basura.
• Optimized for machine learning and statistics out of the box.
• Escritura dinámica, casi como si fuera un lenguaje de scripting.
• Múltiples bibliotecas de Julia para interactuar con sus datos (Marcos de datos.jl, JuliaGráficos, entre otros).

Julia’s community is so vigorous that they created a song in honor of this language.

If you want a language with support for data science out of the box, the ease of use of Python, and the speed of C, Julia is your language of choice.

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 cada navegador.

fue created to improve some aspects that Java los programadores lo consideraban tedioso y restrictivo. 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.

Many data scientists have incorporated Scala into their toolset because it is invaluable when talking about the analysis of large datasets.

Según la Encuesta de desbordamiento de pila 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 a algunos paquetes exclusivos de Scala utilizados en grandes volúmenes de datos, 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 está la 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 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 hacer análisis pesados ​​de datos.

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 is that it’s a paid software, so you would mostly use this language if you’re enrolled in a university or already using it at your trabajo.

Consulte el MathWorks oficial lista de recursos 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++.

If you want to participate in the data science industry by developing libraries for other languages, C++ may be the right choice.

Para Concluir

En esta publicación, exploramos los principales lenguajes de programación utilizados para Ciencia de los datos. This field is growing explosively and today is the perfect moment to start your career as a data scientist.

Si recién está comenzando, le recomendaría que comience con Pythono 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 tal estos recursos de aprendizaje de ciencia de datos?

¡Feliz codificación!