Los 6 principales lenguajes de programación de ciencia de datos 2022 [seleccionados a mano]

Un lenguaje de programación es un lenguaje formal que comprende un conjunto de instrucciones que producen varios tipos de resultados. Estos lenguajes se utilizan en programas informáticos para implementar algoritmos y tienen múltiples aplicaciones. También hay varios lenguajes de programación para la ciencia de datos . Los científicos de datos deben aprender y dominar al menos un idioma, ya que es una herramienta esencial para realizar varias funciones de ciencia de datos.

Lenguajes de programación de bajo y alto nivel

Hay dos tipos de lenguajes de programación: de bajo nivel y de alto nivel. Los lenguajes de bajo nivel son relativamente menos avanzados y los lenguajes más comprensibles utilizados por las computadoras para realizar diferentes operaciones. Estos incluyen lenguaje ensamblador y lenguaje máquina.

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Mientras que el lenguaje ensamblador se ocupa de la manipulación directa del hardware y los problemas de rendimiento, un lenguaje de máquina es básicamente binarios leídos y ejecutados por una computadora. Un software ensamblador convierte el lenguaje ensamblador en código de máquina. Los lenguajes de programación de bajo nivel son más rápidos y más eficientes con la memoria en comparación con sus contrapartes de alto nivel.

El segundo tipo de lenguajes de programación proporciona una mayor abstracción de detalles y conceptos de programación. Dichos lenguajes de alto nivel pueden crear código que es independiente del tipo de computadora. Además, son portátiles, más cercanos al lenguaje humano e inmensamente útiles para las instrucciones de resolución de problemas.

Por lo tanto, muchos científicos de datos utilizan lenguajes de programación de alto nivel. Aquellos que aspiren a ingresar al campo pueden considerar especializarse en un lenguaje de ciencia de datos para comenzar su viaje. Comprendamos las características y ventajas de algunos de estos lenguajes.

Lenguajes de programación para ciencia de datos

1. pitón

Python es el lenguaje de programación de ciencia de datos más utilizado en el mundo actual. Es un lenguaje de código abierto y fácil de usar que existe desde el año 1991. Este lenguaje dinámico y de propósito general está inherentemente orientado a objetos. También es compatible con múltiples paradigmas, desde la programación funcional hasta la estructurada y procedimental.

Por lo tanto, también es uno de los lenguajes más populares para la ciencia de datos . Con menos de 1000 iteraciones, es más rápido y una mejor opción para la manipulación de datos. El procesamiento de datos naturales y el aprendizaje de datos se vuelven pan comido con los paquetes contenidos en Python. Además, Python facilita a los programadores la lectura de datos en una hoja de cálculo mediante la creación de una salida CSV.

2. JavaScript

JavaScript es otro lenguaje de programación orientado a objetos utilizado por los científicos de datos. Cientos de bibliotecas de Java están disponibles hoy en día y cubren todo tipo de problemas con los que se puede encontrar un programador. Hay algunos lenguajes excepcionales para crear tableros y visualizar datos.

Este lenguaje versátil es capaz de manejar múltiples tareas a la vez. También es útil para integrar todo, desde dispositivos electrónicos hasta aplicaciones web y de escritorio. Los marcos de procesamiento populares como Hadoop se ejecutan en Java. Y es uno de esos lenguajes de ciencia de datos que se puede escalar rápida y fácilmente para aplicaciones grandes.

3. Escala

Este lenguaje de programación moderno y elegante se creó mucho más recientemente, en 2003. Scala se diseñó inicialmente para solucionar problemas con Java. Sus aplicaciones van desde la programación web hasta el aprendizaje automático. También es un lenguaje escalable y efectivo para el manejo de big data. En las organizaciones modernas, Scala admite la programación funcional y orientada a objetos, así como el procesamiento simultáneo y sincronizado.

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4. R

R es un lenguaje de programación de alto nivel construido por estadísticos. El lenguaje y el software de código abierto se utilizan normalmente para gráficos y computación estadística. Pero también tiene varias aplicaciones en la ciencia de datos y R tiene múltiples bibliotecas útiles para la ciencia de datos. R puede ser útil para explorar conjuntos de datos y realizar análisis ad hoc. Sin embargo, los bucles tienen más de 1000 iteraciones y es más complejo de aprender que Python.

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5. Sql

A lo largo de los años, el lenguaje de consulta estructurado o SQL se ha convertido en un lenguaje de programación popular para la gestión de datos. Aunque no se usa exclusivamente para operaciones de ciencia de datos, el conocimiento de las tablas y consultas de SQL puede ayudar a los científicos de datos a manejar los sistemas de administración de bases de datos. Este lenguaje específico de dominio es extremadamente conveniente para almacenar, manipular y recuperar datos en bases de datos relacionales.

6. Julio

Julia es un lenguaje de programación de ciencia de datos que se ha desarrollado específicamente para el análisis numérico rápido y la ciencia computacional de alto rendimiento. Puede implementar rápidamente conceptos matemáticos como el álgebra lineal. Y es un lenguaje excelente para tratar con matrices. Julia se puede usar tanto para la programación de back-end como de front-end, y su API se puede integrar en los programas.

En una palabra

Hay más de 250 lenguajes de programación en el mundo hoy en día. En este vasto campo, Python emerge claramente como ganador con más de 70 000 bibliotecas y alrededor de 8,2 millones de usuarios en todo el mundo. Python permite la integración con TensorFlow, SQL, entre otras bibliotecas de ciencia de datos y aprendizaje automático. El conocimiento básico de Python también ayuda a adquirir marcos informáticos como Apache Spark, famoso por sus tareas de ingeniería de datos y análisis de big data.

Antes de convertirse en un experto en ciencia de datos, aprender un lenguaje de programación es un requisito crucial. Los científicos de datos deben sopesar los pros y los contras de los diferentes tipos de lenguajes de programación para la ciencia de datos antes de tomar una decisión.

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