Los 10 principales lenguajes de programación para aprender para la ciencia de datos

La ciencia de datos es uno de los campos más populares en el dominio tecnológico en la actualidad. Aunque es un campo emergente, la ciencia de datos ha dado lugar a numerosos perfiles de trabajo únicos con interesantes descripciones de trabajo. Lo que es aún más emocionante es que los aspirantes de múltiples disciplinas (estadística, programación, ciencias del comportamiento, informática, etc.) pueden mejorar sus habilidades para ingresar al dominio de la ciencia de datos. Sin embargo, para los principiantes, el viaje inicial puede resultar un poco desalentador si no se sabe por dónde empezar.

En upGrad, hemos guiado a estudiantes de diferentes entornos educativos y profesionales de todo el mundo y los hemos ayudado a ingresar al mundo de la ciencia de datos. Entonces, confíe en nosotros cuando decimos que siempre es mejor comenzar su viaje de ciencia de datos aprendiendo sobre las herramientas del oficio. Cuando busque dominar la ciencia de datos, le recomendamos que comience con los lenguajes de programación.

Ahora surge la pregunta importante: ¿qué lenguaje de programación elegir?

¡Vamos a averiguar!

Los mejores lenguajes de programación para Data Science

El papel de la programación en Data Science generalmente surge cuando necesita hacer cálculos numéricos o crear modelos estadísticos o matemáticos. Sin embargo, no todos los lenguajes de programación se tratan de la misma manera: a menudo se prefieren algunos lenguajes sobre otros cuando se trata de resolver desafíos de ciencia de datos.

Teniendo eso en cuenta, aquí hay una lista de 10 lenguajes de programación. Léalo hasta el final y tendrá cierta claridad en términos de qué lenguaje de programación se adapta mejor a sus objetivos de ciencia de datos.

1. pitón

Python es uno de los lenguajes de programación más populares en los círculos de ciencia de datos. Esto se debe a que Python puede atender una amplia gama de casos de uso de ciencia de datos. Es el lenguaje de programación de referencia para tareas relacionadas con el análisis de datos, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y muchos otros campos bajo el paraguas de la ciencia de datos.

Python viene con potentes bibliotecas especializadas para tareas específicas, lo que facilita el trabajo. Con estas bibliotecas, puede realizar tareas importantes como la extracción de datos, la recopilación, el análisis, la visualización, el modelado, etc.

Otra gran cosa acerca de Python es la sólida comunidad de desarrolladores que lo guiará a través de cualquier posible situación y tarea desafiante. Nunca se quedará sin una respuesta en lo que respecta a la programación de Python: alguien de la comunidad siempre estará allí para ayudarlo a resolver sus problemas.

Se usa principalmente para: si bien Python tiene bibliotecas especializadas para diferentes tareas, su caso de uso principal es la automatización. Puede usar Python para automatizar varias tareas y ahorrar mucho tiempo.

Lo bueno y lo malo: la comunidad activa de desarrolladores es una de las principales razones por las que los aspirantes a programadores y los profesionales experimentados adoran Python y se inclinan hacia él. Además, obtiene muchas herramientas de código abierto relacionadas con la visualización, el aprendizaje automático y más para ayudarlo con diferentes tareas de ciencia de datos. Este lenguaje no tiene muchas desventajas, excepto que es relativamente más lento que muchos otros lenguajes presentes en esta lista, especialmente en términos de tiempos de cómputo.

2. R

En términos de popularidad, R solo es superado por Python para trabajar con desafíos de ciencia de datos. Este es un lenguaje fácil de aprender que fomenta el entorno computacional perfecto para las estadísticas y la programación gráfica.

Cosas como el modelado matemático, el análisis estadístico y la visualización son muy fáciles con el lenguaje de programación R. Todo esto ha hecho que el lenguaje sea una prioridad para los científicos de datos de todo el mundo. Además, R puede manejar sin problemas conjuntos de datos grandes y complejos, lo que lo convierte en un lenguaje adecuado para abordar los problemas que surgen de las pilas de datos en constante aumento. Una comunidad activa de desarrolladores respalda a R, ¡y aprenderá mucho de sus compañeros una vez que se embarque en el viaje de R!

Principalmente utilizado para: R es sin duda el lenguaje más famoso para el modelado estadístico y matemático.

Lo bueno y lo malo: R es un lenguaje de programación de código abierto que viene con un sistema de soporte sólido, diversos paquetes, visualización de datos de calidad y operaciones de aprendizaje automático. Sin embargo, en términos de contras, el factor de seguridad es una preocupación con el lenguaje de programación R.

3.Java

Java es un lenguaje de programación que no necesita presentación. Ha sido utilizado por las principales empresas para el desarrollo de software y, en la actualidad, encuentra uso en el mundo de la ciencia de datos. Java ayuda con el análisis, la minería, la visualización y el aprendizaje automático.

Java trae consigo el poder de crear aplicaciones web y de escritorio complejas desde cero. Es un mito común que Java es un lenguaje para principiantes. A decir verdad, Java es adecuado para cada etapa de su carrera. En el campo de la ciencia de datos, se puede utilizar para el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de datos y la minería de datos.

Principalmente utilizado para: Java se ha utilizado principalmente para crear aplicaciones empresariales de extremo a extremo tanto para dispositivos móviles como para computadoras de escritorio.

Lo bueno y lo malo: Java es mucho más rápido que sus competidores debido a sus capacidades de recolección de basura. Por lo tanto, es una opción ideal para crear software escalable de alta calidad. El lenguaje es extremadamente portátil y ofrece el enfoque de escribir una vez, ejecutar en cualquier lugar (WORA). En el lado negativo, Java es un lenguaje muy estructurado y disciplinado. No es tan flexible como Python o Scala. Por lo tanto, dominar la sintaxis y los conceptos básicos es bastante desafiante.

4. C/C++

C++ y C son lenguajes muy importantes en términos de comprensión de los fundamentos de la programación y la informática. También en el contexto de la ciencia de datos, estos lenguajes son extremadamente útiles. Esto se debe a que la mayoría de los nuevos lenguajes, marcos y herramientas usan C o C++ como base de código.

Se prefieren C y C++ para la ciencia de datos debido a sus capacidades de compilación rápida de datos. En este sentido, ofrecen mucho más mando a los desarrolladores. Al ser lenguajes de bajo nivel, permiten a los desarrolladores ajustar diferentes aspectos de su programación según sus necesidades.

Se utiliza principalmente para: C y C++ se utilizan para proyectos de alto funcionamiento con requisitos de escalabilidad.

Lo bueno y lo malo: estos dos lenguajes son realmente rápidos y son los únicos lenguajes que pueden compilar GB de datos en menos de un segundo. En el lado negativo, vienen con una curva de aprendizaje empinada. Sin embargo, si puede controlar C o C++, encontrará que todos los demás lenguajes son relativamente fáciles y le llevará menos tiempo dominarlos.

5. Sql

Abreviatura de lenguaje de consulta estructurado, SQL es un papel vital si se trata de bases de datos estructuradas. SQL le brinda acceso a varias estadísticas y datos, lo cual es excelente para proyectos de ciencia de datos.

Las bases de datos son cruciales para la ciencia de datos, al igual que SQL para consultar la base de datos para agregar, eliminar o manipular elementos. SQL se usa generalmente para bases de datos relacionales. Cuenta con el respaldo de un gran grupo de desarrolladores que trabajan en él.

Se utiliza principalmente para: SQL es el lenguaje de referencia para trabajar con bases de datos relacionales estructuradas y consultarlas.

Lo bueno y lo malo: SQL, al no ser de procedimiento, no requiere construcciones de programación tradicionales. Tiene una sintaxis propia, lo que lo hace mucho más fácil de aprender que la mayoría de los otros lenguajes de programación. No es necesario ser programador para dominar SQL. En cuanto a las desventajas, SQL presenta una interfaz compleja que inicialmente puede parecer desalentadora para los principiantes.

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6.MATLAB

MATLAB ha sido durante mucho tiempo una de las herramientas de referencia cuando se trata de computación estadística o matemática. Puede utilizar MATLAB para crear interfaces de usuario e implementar sus algoritmos. Sus gráficos incorporados son lo suficientemente variados y extremadamente útiles para diseñar interfaces de usuario. Puede utilizar los gráficos integrados para crear visualizaciones y gráficos de datos.

Este lenguaje es particularmente útil para la ciencia de datos porque es fundamental para resolver problemas de aprendizaje profundo.

Principalmente utilizado para: MATLAB encuentra su camino más comúnmente en álgebra lineal, análisis numérico y modelado estadístico, por nombrar algunos.

Lo bueno y lo malo: MATLAB ofrece total independencia de la plataforma con una enorme biblioteca de funciones integradas para trabajar en muchos problemas de modelado matemático. Puede crear interfaces de usuario, visualizaciones y gráficos perfectos para ayudar a explicar sus datos. Sin embargo, al ser un lenguaje interpretado, tenderá a ser más lento que muchos otros lenguajes (compilados) de la lista. Además, no es un lenguaje de programación libre.

7. Escala

Este es un lenguaje de programación de propósito general muy poderoso que tiene bibliotecas específicas para la ciencia de datos. Dado que es fácil de aprender, Scala es la opción ideal para muchos aspirantes a la ciencia de datos que acaban de comenzar su viaje.

Scala es conveniente para trabajar con grandes conjuntos de datos. Funciona compilando su código en bytecode y luego lo ejecuta en una VM (máquina virtual). Debido a este proceso de compilación, Scala permite una interoperabilidad perfecta con Java, lo que abre infinitas posibilidades para los profesionales de la ciencia de datos.

Puede usar Scala con Spark y manejar datos en silos sin problemas. Además, debido a la compatibilidad con la concurrencia, Scala es la herramienta de referencia para crear marcos y aplicaciones de ciencia de datos de alto rendimiento similares a Hadoop. Scala viene con más de 175k bibliotecas que ofrecen infinitas funcionalidades. Puede ejecutarlo en cualquiera de sus IDE preferidos, como VS Code, Sublime Text, Atom, IntelliJ o incluso en su navegador.

Principalmente utilizado para: Scala encuentra su uso para proyectos que involucran conjuntos de datos a gran escala y para construir marcos de trabajo de alta funcionalidad.

Lo bueno y lo malo: Scala es definitivamente un lenguaje fácil de aprender, especialmente si ha tenido alguna experiencia previa con la programación. Es funcional, escalable y ayuda a resolver muchos problemas de ciencia de datos. La desventaja es que Scala es compatible con un número limitado de desarrolladores. Si bien puede encontrar desarrolladores de Java en abundancia, encontrar desarrolladores de Scala que lo ayuden puede ser difícil.

8. JavaScript

Aunque JavaScript se usa más comúnmente para el desarrollo web de pila completa, también encuentra aplicación en la ciencia de datos. Si está familiarizado con JavaScript, puede utilizar el lenguaje para crear visualizaciones perspicaces a partir de sus datos, que es una excelente manera de presentar sus datos en forma de historia.

JavaScript es más fácil de aprender que muchos otros lenguajes en la lista, pero debe recordar que JS es más una ayuda que un lenguaje principal para la ciencia de datos. Puede servir como una herramienta de ciencia de datos encomiable porque es versátil y eficaz. Entonces, si bien puede seguir adelante con el dominio de JavaScript, intente tener al menos un lenguaje de programación más en su arsenal, uno que pueda usar principalmente para operaciones de ciencia de datos.

Principalmente utilizado para: En Data Science, JavaScript se usa para visualizaciones de datos. De lo contrario, encuentra uso en el desarrollo de aplicaciones web.

Lo bueno y lo malo: JavaScript lo ayuda a crear visualizaciones extremadamente perspicaces que transmiten información sobre los datos: este es un componente extremadamente fundamental del proceso de análisis de datos. Sin embargo, el lenguaje no tiene tantos paquetes específicos de ciencia de datos como otros lenguajes en la lista.

En conclusión

Aprender un lenguaje de programación es como aprender a cocinar. Hay tanto que hacer, tantos platos que aprender y tantos sabores que agregar. Entonces, solo leer la receta no será bueno. Tienes que seguir adelante y hacer ese primer plato, sin importar cuán malo o bueno resulte ser. Del mismo modo, no importa con qué lenguaje de programación decidas seguir adelante, la idea debe ser seguir practicando los conceptos que aprendes. Sigue trabajando en un pequeño proyecto mientras aprendes el idioma. Esto le ayudará a ver los resultados en tiempo real.

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