Principales lenguajes de programación de ciencia de datos

Si está considerando una carrera en ciencia de datos, primero debe dominar diferentes lenguajes de programación de ciencia de datos .

La ciencia de datos es un campo de estudio que combina matemáticas, estadísticas, habilidades de programación y experiencia en el dominio para extraer información significativa de grandes volúmenes de datos. Los científicos de datos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para producir sistemas de inteligencia artificial (IA) capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.

La ciencia de datos abarca múltiples disciplinas y utiliza varias herramientas, bibliotecas y lenguajes de programación para extraer valor de los datos. Dado que la programación es una de las habilidades esenciales para un científico de datos, vale la pena explorar los lenguajes de programación de ciencia de datos . Sin embargo, comenzar con la codificación puede parecer abrumador, especialmente si no tiene experiencia previa.

Este artículo analizará algunos de los mejores lenguajes de programación para la ciencia de datos y destacará sus puntos fuertes.

Mejor lenguaje de programación para ciencia de datos

Aquí están los 10 mejores lenguajes para la ciencia de datos para ayudarlo a dominar su carrera en ciencia de datos.

1. pitón

Python es un lenguaje de programación de propósito general, orientado a objetos y de código abierto con aplicaciones en ciencia de datos, desarrollo web, desarrollo de videojuegos y otros dominios. Con el puesto n.º 1 en PYPL y el n.º 2 en el índice TIOBE , Python tiene una sintaxis simple y fácil de aprender, estructuras de datos integradas de alto nivel y escritura y enlace dinámicos.

Además, el rico ecosistema de bibliotecas, los potentes paquetes y el sólido soporte de la comunidad de Python lo hacen ideal para las operaciones de ciencia de datos, desde el preprocesamiento de datos y el análisis estadístico hasta la visualización y el despliegue de modelos de IA y ML. Algunas bibliotecas de Python ampliamente utilizadas para la ciencia de datos y el aprendizaje automático incluyen pandas, NumPy, sci-kit-learn, Matplotlib, Keras y TensorFlow.

2. R

R está emergiendo como uno de los lenguajes de programación de ciencia de datos de referencia, con un puesto número 7 en el índice PYPL . R es un lenguaje de programación sencillo diseñado exclusivamente para la ciencia de datos. Es un lenguaje y entorno de dominio específico de código abierto para computación y gráficos estadísticos. R es altamente extensible y ofrece amplias técnicas estadísticas y gráficas, incluidas pruebas estadísticas clásicas, modelado lineal y no lineal, clasificación y análisis de series temporales, por nombrar algunas.

Una de las ventajas de usar R es que puede crear fácilmente gráficos bien diseñados con calidad de publicación con fórmulas y símbolos matemáticos. R compila y se ejecuta en sistemas UNIX, Windows y macOS.

3.Java

Con el tercer lugar en el índice TIOBE y el segundo lugar en el índice PYPL , Java es un lenguaje de programación orientado a objetos de propósito general que se utiliza para la minería de datos, el análisis de datos, el aprendizaje automático, el desarrollo de sistemas integrados, etc. El ecosistema de Java es conocido por su eficiencia, rendimiento y capacidad para crear aplicaciones complejas desde cero. Sin embargo, en los últimos años, el popular lenguaje de programación ha dejado una huella en la ciencia de datos.

Gracias a Java Virtual Machine (JVM), Java proporciona un marco eficaz y sólido para herramientas populares de big data como Spark, Hadoop y Scala. Las capacidades de alto rendimiento del lenguaje son ideales para realizar operaciones de datos que exigen requisitos de procesamiento complejos y almacenamiento masivo.

4. JavaScript

JavaScript (JS) es un lenguaje versátil y multiparadigma que ocupa el puesto n.° 3 y n.° 7 en los índices PYPL y TIOBE , respectivamente. Si bien JS es mejor conocido como un lenguaje de secuencias de comandos para crear páginas web ricas e interactivas, JS también se usa en entornos que no son de navegador, como Adobe Acrobat, Node.js y Apache CouchDB. Recientemente, JS también ha ganado popularidad en el sector de la ciencia de datos.

El lenguaje de programación ligero e interpretado admite bibliotecas populares de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, como Keras y TensorFlow, y herramientas de visualización como D3. La amplia popularidad de JS en la comunidad de desarrolladores web lo convierte en un medio excelente para los programadores front-end y back-end que buscan explorar diferentes aspectos de la ciencia de datos.

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5. C/C++

C es un lenguaje de programación procedimental dependiente de la máquina, y su pariente cercano, C++, es un lenguaje de programación orientado a objetos. Aunque ambos lenguajes tienen estructuras de código y sintaxis similares, C++ es un superconjunto de C con funciones como el manejo de excepciones y una rica biblioteca. Además, C es uno de los primeros lenguajes de programación, y la mayoría de los lenguajes modernos utilizan C/C++ como base de código. C y C ++ son beneficiosos para las aplicaciones de ciencia de datos debido a su capacidad para compilar datos rápidamente. Las naturalezas de bajo nivel de C y C++ facilitan la personalización de aplicaciones que de otro modo no hubiera sido posible. C/C++ es mejor para proyectos con requisitos masivos de rendimiento y escalabilidad.

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6. Sql

El lenguaje de consulta estructurado (SQL) es un lenguaje específico de dominio para recuperar y administrar datos en una base de datos relacional. Todos los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDMS), como MS Access, MySQL, Sybase, Oracle, SQL Server y PostgreSQL, utilizan SQL como lenguaje de base de datos estándar. Aunque estas bases de datos relacionales tienen diferencias sutiles, su sintaxis de consulta básica es bastante similar, lo que convierte a SQL en una opción versátil.

Por lo tanto, la consulta de la base de datos requiere un conocimiento sólido de SQL y, dado que SQL brinda acceso a datos y estadísticas, es un recurso vital para los científicos de datos. Además, SQL tiene una sintaxis declarativa simple, lo que lo hace relativamente fácil de aprender en comparación con otros lenguajes.

7. Escala

Scala es un lenguaje de programación de alto nivel y propósito general con funciones de programación orientadas a objetos y funcionales. Scala se ejecuta en la máquina virtual de Java, lo que permite a los usuarios utilizar libremente las pilas de Java y Scala para lograr una integración perfecta. Además, sus tiempos de ejecución de JavaScript y JVM ayudan a crear sistemas de alto rendimiento con acceso a ecosistemas robustos de bibliotecas.

Scala es ideal para manejar conjuntos de datos de gran volumen, lo que lo hace adecuado para big data y aprendizaje automático. Cuando se usa con Spark, Scala puede manejar grandes cantidades de datos en silos. Además, Scala es perfecto para crear marcos de ciencia de datos de alto rendimiento como Hadoop.

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8. Julio

Lanzado en 2011, Julia es uno de los lenguajes de ciencia de datos más jóvenes de esta lista y uno con una popularidad creciente. Julia es un lenguaje de programación dinámico de alto nivel con la facilidad de Python y la velocidad de C/C++. Excelente para el análisis numérico y la computación científica, algunas de las primeras aplicaciones de Julia fueron en biología, química y aprendizaje automático. Aunque Julia es un lenguaje de programación de propósito general para el desarrollo de juegos, desarrollo web y similares, se considera ampliamente como el lenguaje de próxima generación para la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Es un lenguaje de programación versátil que admite computación paralela y distribuida con la capacidad de funcionar como un lenguaje de programación de bajo nivel cuando sea necesario.

9.MATLAB

Al igual que Julia, MATLAB es un lenguaje de programación de alto nivel de cuarta generación para computación numérica. Inicialmente utilizado en la academia y la investigación científica, MATLAB proporciona herramientas sólidas de operaciones matemáticas y estadísticas, ideales para aplicaciones de ciencia de datos. MATLAB permite a los usuarios trazar funciones y datos, realizar manipulaciones de matrices, analizar datos, implementar algoritmos, crear modelos, etc. Sin embargo, una de las desventajas importantes de MATLAB es que es propietario. Por lo tanto, ya sea que desee utilizar MATLAB con fines personales, académicos o comerciales, debe adquirir una licencia.

10. Rápido

Una creación de Apple Inc., Swift es un lenguaje de programación robusto e intuitivo para iOS, macOS, iPadOS, watchOS y tvOS. Es rápido, seguro e interactivo, con código optimizado y compilado para aprovechar al máximo el hardware moderno. Swift es interoperable con Python y compatible con TensorFlow con una sintaxis moderna y liviana.

Swift ya no se limita a los sistemas iOS y funciona en plataformas Linux. Proporciona varias bibliotecas para cálculos numéricos, procesamiento de señales digitales, funciones matemáticas de matriz de alto rendimiento, creación de modelos de aprendizaje automático y más.

Terminando

Si bien existen varios lenguajes de ciencia de datos , elegir el mejor para su trayectoria profesional en ciencia de datos puede ser abrumador. Considere los siguientes factores antes de elegir el lenguaje de programación con el que desea trabajar:

• El objetivo que está tratando de lograr
• Cómo la ciencia de datos puede ayudarlo a ejecutar la tarea en cuestión
• Tu experiencia con la programación
• Tu habilidad en los lenguajes de programación que ya conoces

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