¿Qué codificación es mejor para la ciencia de datos?

La ciencia de los datos es un campo multidisciplinario que requiere un amplio conjunto de habilidades desde matemáticas y estadísticas hasta programación, aprendizaje automático y visualización de datos. El mundo ha sido barrido por el surgimiento de ciencias de los datos y aprendizaje automático . Los científicos de datos tienen una gran demanda, y la demanda sólo seguirá aumentando. Sin embargo, los científicos de datos necesitan conocer ciertos lenguajes de programación y deben tener un conjunto específico de competencias. Puede ser desalentador para alguien nuevo en la ciencia de los datos. Pero si sabes por dónde empezar, no es tan difícil como parece.

Los lenguajes de programación de ciencia de datos le permiten extraer rápidamente valor de sus datos y le ayudan a crear modelos que le permiten hacer predicciones. Es por eso que es importante saber qué idiomas son los mejores para diferentes tareas. Para asegurarse de que usted puede elegir la herramienta adecuada para su trabajo, este artículo se verá en algunos de los más populares lenguajes de programación de la ciencia de datos que los científicos utilizan hoy en día. La elección se hace fácil cuando usted es consciente de su trayectoria profesional de la ciencia de los datos .

¿Qué es la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos es la aplicación de métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para analizar e interpretar los datos de diversas formas. La ciencia de los datos se centra en sintetizar, predecir y describir patrones que se encuentran en grandes conjuntos de datos para inferir ideas, desarraigar el significado oculto y descubrir nuevos conocimientos. Los científicos de datos también son conocidos a menudo como analistas de negocios o modeladores estadísticos.

Los científicos de datos son líderes de pensamiento que aplican su experiencia en estadística y aprendizaje automático para extraer información útil de los datos. Pueden trabajar con varias herramientas para analizar grandes conjuntos de datos, incluyendo publicaciones en redes sociales, registros médicos, datos transaccionales y más. El rol requiere un amplio conocimiento de lenguajes de ciencia de datos como Python o R y herramientas como Hadoop, Spark o SAS.

Además, la ciencia de los datos se puede utilizar en varias aplicaciones, incluyendo inteligencia de negocios (BI), análisis predictivo, análisis de redes sociales, informática médica y bioinformática, gestión de riesgos financieros, detección de fraude y aplicaciones de descubrimiento electrónico.

Aunque la ciencia de los datos es muy diferente de la concepción tradicional de la informática. Al mismo tiempo, la informática se ha centrado tradicionalmente en algoritmos, codificación y software[procesos de desarrollo, ciencia de datos se centra en extraer significado de los datos utilizando métodos sistemáticos. La ciencia de los datos se centra en extraer valor de los datos para mejorar los procesos institucionales y la adopción de decisiones. También puede comprobar el ciencia de datos Bootcamp costo .

¿Cómo empiezo en Ciencia de Datos?

La ciencia de los datos es un tema candente en estos días. Todo el mundo está hablando de Big Data y Big tendencias en la ciencia de los datos , pero no siempre está claro cómo empezar en este campo. Si usted está interesado en entrar en la ciencia de los datos, aquí hay algunos consejos que pueden ayudarle a comenzar en su viaje:

Aprenda los fundamentos de la programación: Aunque hay muchos tipos de ciencia de datos trabajos, casi todos los trabajos requieren alguna capacidad de programación. Por lo tanto, es importante tener al menos una comprensión básica de cómo programar antes de entrar en este campo. Usted no necesita ser un programador experto o saber idiomas específicos. Aún así, si quieres trabajar como programador o analista para la mayoría de las empresas, es bueno saber qué implica la programación y qué tipos de problemas enfrentan los programadores al escribir código para aplicaciones. Comience aprendiendo el mejor idioma para la ciencia de datos, como Python.
Familiarizarse con algoritmos y técnicas de aprendizaje automático: El aprendizaje automático es una de las áreas más populares en la ciencia de datos hoy en día. Así que si quieres destacarte de otros solicitantes al solicitar trabajos o pasantías, asegúrate de entender cómo funciona el aprendizaje automático, qué algoritmos son populares y por qué se utilizan. Usted no necesita ser un estadístico o experto en aprendizaje automático. Aún así, ayuda si usted entiende los fundamentos de estas disciplinas, incluyendo distribuciones de probabilidad, estadísticas bayesianas, regresión lineal, árboles de decisión, regresión logística, etc.
Aprende de tus compañeros: Los científicos de datos están en todas partes, así que mira a tu alrededor lo que las personas en otros departamentos están haciendo con los datos y encuentra a alguien que pueda guiarte a través de tus primeros pasos. Incluso puede descubrir que tienen habilidades complementarias en el mejor lenguaje de programación para la ciencia de datos, lo que les permite enseñarte algo nuevo mientras te enseñan algo viejo! Por ejemplo, si usted es un analista de negocios y quiere obtener trabajos de ciencia de datos para los más frescos , busque oportunidades para aprender de otros haciéndolo. Tal vez hay un proyecto de código abierto que le interesa, o tal vez una empresa en su área ofrece clases para aspirantes a científicos de datos.
Aumente la dificultad: Una vez que tenga algunos conceptos básicos, intente asumir problemas más difíciles y utilizar técnicas más avanzadas. Por ejemplo, usa tus habilidades para analizar diferentes tipos de datos o probar una nueva herramienta como R o Python. Por ejemplo, si usted está cómodo construyendo modelos de regresión lineal simple o la ciencia del procesamiento de datos del lenguaje natural, intente hacer frente a la regresión logística en su lugar o tal vez incluso redes neuronales profundas!

Principales lenguajes de programación de ciencia de datos

Las computadoras son herramientas poderosas para los científicos de datos. Nos permiten manipular, analizar y visualizar nuestros conjuntos de datos de maneras que serían imposibles a mano. Examinar el curso en línea sobre ciencia de los datos saber todo lo que hay que aprender con respecto a la ciencia de los datos. En la ciencia de los datos, la programación es esencial, pero muchos lenguajes de programación están presentes. Por lo tanto, para la ciencia de datos que el lenguaje es requerido. Estos son los nueve mejores lenguajes de programación que los científicos de datos deben saber:

1. Python

Python es un lenguaje de programación de propósito general que puede acostumbrarse a desarrollar cualquier software. Es uno de los mejores lenguajes de programación para la ciencia de los datos. Python es conocido por su sencilla sintaxis, fácil lectura y portabilidad de código. También es de código abierto y se ejecuta en todas las plataformas principales, haciéndolo popular entre los desarrolladores. Python es fácil de aprender y tiene una gran comunidad de desarrolladores detrás de él, por lo que hay un montón de recursos para ayudarle a empezar. También es lo suficientemente poderoso para ser utilizado por científicos de datos profesionales.

Python es un lenguaje fantástico para los nuevos programadores ya que emplea un lenguaje inglés simple y proporciona una variedad de estructuras de datos. Además, es un lenguaje a nivel de máquina con una gran reputación pública. Este idioma es la mejor opción si un estudiante está entrando en el campo como un frescor en la empresa.

2. SQL (Lengua de consulta estructurada)

SQL es uno de los lenguajes de programación más utilizados en el mundo. Es un lenguaje declarativo para interactuar con bases de datos y le permite crear consultas para extraer información de sus conjuntos de datos. SQL se utiliza en casi todas las industrias, por lo que es una buena idea aprenderlo temprano en su viaje de ciencia de datos. Los comandos SQL pueden ejecutarse interactivamente desde una ventana de terminal o a través de scripts incrustados en otros programas de software como navegadores web o procesadores de texto.

La consulta estructurada es un lenguaje de programación utilizado en la ciencia de datos que se especifica en el dominio. SQL en ciencia de datos ayuda a los usuarios a recoger datos de las bases de datos y luego editarlos si la situación lo exige. Por lo tanto, un estudiante que quiere trabajar como científico de datos debe entender bien el lenguaje de la consulta estructurada y las bases de datos. Si uno quiere sobresalir en ciencia de datos a través de SQL, uno puede considerar Cursos en línea para convertirse en un científico de datos profesional.

3. R

R es un lenguaje de programación estadística comúnmente utilizado para el análisis estadístico, visualización de datos y otras formas de manipulación de datos. R se ha hecho cada vez más popular entre los científicos de datos debido a su facilidad de uso y flexibilidad en el manejo de análisis complejos en grandes conjuntos de datos. Además, la ciencia de datos del lenguaje R ofrece muchos paquetes para algoritmos de aprendizaje automático tales como regresión lineal, algoritmo vecino k-nearest, bosque aleatorio, redes neuronales, etc., por lo que es una opción popular para muchas empresas que buscan implementar soluciones analíticas predictivas en sus procesos de negocio. Por ejemplo, miles de paquetes están disponibles hoy para R, lo que le permite analizar los mercados financieros y predecir fácilmente los patrones meteorológicos!

4. Julia

Julia es un lenguaje importante para la ciencia de datos que pretende ser simple pero potente, con una sintaxis similar a MATLAB o R. Julia también tiene un shell interactivo que permite a los usuarios probar código rápidamente sin tener que escribir programas completos simultáneamente. Además, es rápido y eficiente en memoria, por lo que es muy adecuado para conjuntos de datos a gran escala. Esto hace que la codificación sea mucho más rápida e intuitiva, ya que le permite centrarse en el problema sin preocuparse por las declaraciones tipo.

5. JavaScript

JavaScript es un lenguaje de programación utilizado para desarrollar aplicaciones web y sitios web. Desde entonces se ha convertido en el lenguaje más popular para la construcción de aplicaciones del lado del cliente en línea. JavaScript también es conocido por su versatilidad, ya que se puede utilizar para cualquier cosa, desde animaciones simples hasta complejas aplicaciones de inteligencia artificial. Sigue leyendo para saber más sobre los lenguajes de codificación de ciencia de datos.

6. Scala

Scala se ha convertido en uno de los idiomas más populares para los casos de uso de IA y ciencia de datos. Debido a que está tecleado estáticamente y orientado a objetos, Scala a menudo se ha considerado un lenguaje híbrido utilizado para la ciencia de datos entre lenguajes orientados a objetos como Java y lenguajes funcionales como Haskell o Lisp. Además, Scala tiene muchas características que la convierten en una opción atractiva para los científicos de datos, incluyendo programación funcional, concurrencia y alto rendimiento.

7. Java

Java es un lenguaje de programación de computadora de propósito general que es concurrente, basado en clases, orientado a objetos, y diseñado específicamente para tener tan pocas dependencias de implementación como sea posible. Como resultado, Java es el mejor lenguaje de codificación para la ciencia de datos. Está destinado a permitir a los desarrolladores de aplicaciones "escribir una vez, ejecutar en cualquier lugar" (WORA), lo que significa que el código Java compilado puede ejecutarse en todas las plataformas que soportan la máquina virtual Java (JVM) o motores JavaScript. Sin embargo, es posible que el código que utiliza capacidades dependientes de la plataforma no se ejecute en todas las JVM porque no son necesarias para implementar esas características. Todos estos lenguajes de codificación de ciencia de datos son importantes para convertirse en un científico de datos.

8. ¡Vamos!

Go es una ciencia de datos de lenguaje de programación que también se conoce como GoLang. Este lenguaje de programación está ganando fama lentamente y es útil en proyectos relacionados con el aprendizaje automático. Salió en 2009 cuando Google lo introdujo en el mundo. Con una sintaxis bastante similar al lenguaje C, la gente llama a esto el siguiente paso en la jerarquía del lenguaje C.

Ir siendo un idioma de nivel medio ayuda a los usuarios a operar con facilidad. Es un tipo bastante flexible, y dentro de diez años desde su liberación, está entrando rápidamente en la luz. Cuando se trata de Ciencia de Datos, este lenguaje de programación ayuda masivamente en las operaciones de ML. Sin embargo, debido a la falta de uso, sus límites de alcance son todavía muy pequeños en comparación con Java y Python.

9. MATLAB

MATLAB es un lenguaje de alto nivel y un entorno interactivo para la computación numérica, la visualización y la programación. Hay muchos idiomas necesarios para la ciencia de los datos. MATLAB permite manipulaciones de matrices, funciones de trazado y datos, implementación de algoritmos, creación de interfaces de usuario y extensión de software existente. Hace que MATLAB sea útil para el desarrollo de aplicaciones que analizan grandes cantidades de datos. El nombre "MATLAB" es una abreviatura para laboratorio de matriz.

10. C/C++

C/C++ es una ciencia de datos de lenguajes de programación de uso general utilizada para desarrollar aplicaciones informáticas. Es un lenguaje de bajo nivel utilizado para aplicaciones de alto rendimiento como juegos, navegadores web y sistemas operativos. C/C++ también se utiliza para cálculos numéricos, además de su uso generalizado en el desarrollo de aplicaciones.

El mejor lenguaje de codificación para la ciencia de datos le permite trabajar con grandes volúmenes de datos de forma rápida y eficiente. También deben ser fáciles de usar y tener una amplia gama de características que soportan todo el flujo de trabajo de la ciencia de datos, desde la exploración hasta el modelado y la visualización. El lenguaje de programación es el más importante para la ciencia de datos. La codificación crea modelos analíticos y algoritmos que les permiten resolver problemas complejos.

11. Sistema Analítico Estadístico (SAS)

Este lenguaje de programación de ciencia de datos está especialmente construido para operaciones de negocios y compleja informatización aritmética. Después de haber estado alrededor de la industria de la ciencia de datos durante un tiempo considerable, muchas empresas han adoptado SAS para llevar a cabo sus tareas. El inconveniente de SAS es que requiere una licencia para ponerla en uso, a diferencia de Python y Java. Al igual que MATLAB, SAS también pierde la corona ante Python y R lenguaje con respecto a la accesibilidad. Para los nuevos consumidores y empresas, esto proporciona una barrera al acceso, haciéndolos más propensos a elegir idiomas de fácil acceso como Java o C++.

¿Cómo se utiliza la programación en la ciencia de los datos?

Programación de Ciencia de Datos Los lenguajes deletrean la productividad y la capacidad de almacenar datos en trozos grandes. El ámbito de la ciencia de los datos viene con el aprendizaje automático, Análisis geoespacial , y mucho más. Todos estos dominios requieren lenguajes de programación para llevar a cabo operaciones.

No importa dónde se mire en el ámbito de la ciencia de datos, siempre encontrarán la necesidad de habilidades de programación. La programación es inevitable, y no puedo enumerar todos los lugares donde se utiliza. Algunos departamentos que exigen lenguajes de ciencia de datos serían la manipulación de datos junto con la extracción, el análisis de datos sobre una base estadística, el aprendizaje automático y la automatización. Inscripción en un formación en línea sobre ciencia de los datos puede prepararte bien para este campo.

Diferentes habilidades de codificación son conocimientos lingüísticos son necesarios para cada uno de estos pasos.

Declaración de problema

El primer paso del análisis de datos es entender la declaración del problema. En esta etapa, no se requieren tales habilidades de programación. En cambio, en este paso, uno debe averiguar las herramientas y el software requeridos.

Obtención de datos

De vez en cuando, alguien llena el formulario y regala sus datos. Por lo tanto, no hay escasez de datos, pero el problema es la calidad de los datos a recuperar. Para esto, los programadores tienen que usar habilidades de codificación como SQL y NoSQL.

Datos de limpieza

Después de reunir todos los datos esenciales, los datos deben ser limpiados. Los científicos de datos pueden limpiar los datos utilizando lenguajes de programación como R y Python. Los programas como Trifecta Wrangler y OpenRefine también son útiles en estos procesos.

Análisis de los datos

Un conjunto de datos está listo para ser estudiado si está limpio y adecuadamente preparado. Python es ampliamente utilizado en el campo de la ciencia de datos para el análisis de datos. R y MATLAB también son populares ya que fueron diseñados para el análisis de datos.

Visualización de datos

Visualizar los resultados del análisis de datos ayuda a los científicos de datos a comunicar la importancia de su trabajo y descubrimientos. Esto se puede lograr usando gráficos, gráficos y otras visualizaciones fáciles de leer, permitiendo a audiencias más grandes comprender el trabajo de un científico de datos. Python es un lenguaje popular para esta etapa, y bibliotecas como seaborn y Prettyplotlib pueden ayudar a los científicos de datos en la creación de gráficos. Pandas es una de las herramientas de análisis y manipulación de datos que ayudan a hacer que tu visualización sea correcta. Conozca más sobre cómo dominar Pandas para la ciencia de los datos .

Mejor lenguaje de programación para la ciencia de datos

Los lenguajes de programación en la ciencia de los datos han ganado recientemente gran fama en la industria de la informática. Python, JavaScript y MATLAB son algunos de los mejores lenguajes que pueden ayudar a un científico de datos a tener éxito en su carrera.

Al preseleccionar esos lenguajes a uno, el lenguaje de codificación de ciencia de datos superior sería Python. Python tiene una gran demanda, y según la encuesta 2021 de Anaconda, el 34% de los usuarios afirman que Python es el mejor lenguaje de programación para la ciencia de datos. Pero para ser honesto, elegir el mejor lenguaje para la ciencia de datos no depende del punto de vista público. En cambio, la experiencia del científico, entre otros factores como el proyecto en cuestión, entra en consideración.

Conclusión

El auge de la ciencia de los datos ha sido excepcionalmente rápido y es un nicho de gran demanda. Cada empresa necesita científicos de datos para obtener una ventaja competitiva en el mercado. Pero si usted está dispuesto a perseguir este campo y está buscando los mejores idiomas para la ciencia de los datos para comenzar su viaje de codificación, este artículo ha discutido todo para usted. Explorar ConocimientoHut data ciencia Bootcamp costo – podrías tener la mejor oportunidad de sobresalir en la ciencia de los datos.

Cada lenguaje de programación en ciencias de datos ha sido diseñado con aprendizaje automático, macrodatos, regresión lineal y otras herramientas estadísticas como parte de sus marcos. Como resultado, las habilidades de programación son muy importantes en estos días, y conocer el lenguaje de ciencia de datos adecuado puede hacer maravillas para su carrera.

Preguntas frecuentes (FAQs)

1. ¿Cuáles son los cuatro mejores lenguajes de programación utilizados por Data Scientists?

Ans. Una encuesta realizada por Kaggle a cerca de 24.000 profesionales de datos reveló que Python, SQL y R son los lenguajes de programación más populares.

2. ¿Por qué se requiere codificación en la ciencia de los datos?

Ans. Hay diferentes pasos en el análisis de datos. Estos incluyen la obtención, limpieza, análisis y visualización de datos. Las diferentes etapas del análisis de datos requieren diferentes habilidades de programación. La extracción de datos requiere MySQL, mientras que el análisis requiere lenguaje R y lenguaje pitón. Del mismo modo, para visualizar, se utiliza Matplotlib.

3. ¿Qué trabajos en ciencia de datos requieren codificación?

Ans. Todos los campos de la ciencia de los datos requieren codificación. Sin embargo, la profundidad de los requisitos de conocimiento varía. Por ejemplo, un científico de datos en inteligencia artificial puede requerir conocimientos de codificación en profundidad en comparación con otros trabajos.

4. ¿Cuáles son algunas razones por las que Python es popular para hacer ciencia de datos?

Ans. Python es uno de los lenguajes de programación interpretados, orientados a objetos y de alto nivel utilizados en la ciencia de datos. El código es fácil de aprender y escribir y tiene mejor legibilidad.

5. ¿Cuál es el mejor lenguaje de programación de ciencia de datos en 2022, Python o R?

Ans. Python es un lenguaje de programación flexible y sofisticado que puede ser utilizado para diversas actividades de datos e informática. Por otro lado, el lenguaje de programación R es popular en la ciencia de datos para la evaluación de datos. Por lo tanto, la comprensión R es esencial si un usuario desea avanzar en la investigación de datos.

6. ¿Qué lenguaje de programación es mejor para la ciencia de datos?H3

El lenguaje de codificación más popular para la ciencia de datos hoy en día es Python. Este lenguaje dinámico y de uso general está orientado por naturaleza hacia los objetos. Además, permite una variedad de paradigmas informáticos, incluyendo funcionales, organizados e iterativos. El procesamiento natural de datos y el aprendizaje de datos se convierten en un camino fácil utilizando los módulos incluidos en Python. Además, Python crea un archivo CSV que hace que sea más sencillo para los codificadores mirar los datos en una hoja de trabajo.

7. ¿Se utilizan C y C++ en la ciencia de datos?

Conocer C y su relativamente cercano C++, dos de los lenguajes más eficientes, puede ser muy útil para abordar tareas computacionales de ciencia de datos exigentes. C y C++ son significativamente más rápidos que otros lenguajes de computadora, por lo que son excelentes opciones para crear big data y aplicaciones de aprendizaje automático. C y C++ son algunos de los idiomas más difíciles debido a su bajo nivel. Por lo tanto, entenderlos es un movimiento sabio que puede mejorar enormemente su CV, a pesar de que no pueden ser sus primeras elecciones al entrar en el campo de la ciencia de la computación.

8. ¿Qué lenguaje de programación deberían aprender los científicos de datos primero? H3

Python se considera frecuentemente entre los lenguajes de programación más simples para que los recién llegados entiendan y usen debido a su sintaxis básica y accesible. Python es una de las mejores alternativas si eres nuevo en la ciencia de datos y no estás seguro con qué programación empezar. Podemos ayudarle si desea convertirse en una autoridad en Python. Comience su aprendizaje para convertirse en un científico de datos profesional mirando a través de los programas de Python en nuestro catálogo de cursos.

Mounika Narang

Mounika Narang es una directora de proyectos especializada en gestión de proyectos de TI y diseño instructivo. Tiene una experiencia de 10 años. trabajar con compañías Fortune 500 para resolver sus desafíos de desarrollo más importantes. Vive en Bangalore con su familia.

Descargo de responsabilidad: El contenido en el sitio web y/o Plataforma es sólo con fines informativos y educativos. El usuario de este sitio web y/o Plataforma (Usuario) no debe interpretar ninguna información como asesoramiento legal, de inversión, fiscal, financiero o de cualquier otro tipo. Nada de lo que aquí figura constituye representación, solicitud, recomendación, promoción o anuncio en nombre de KnowledgeHut y / o sus afiliados (incluyendo pero no limitado a sus filiales, asociados, empleados, directores, personal directivo clave, consultores, instructores, asesores). El Usuario es el único responsable de evaluar los méritos y riesgos asociados al uso de la información incluida en el contenido. El Usuario acepta y se compromete a no responsabilizar a KnowledgeHut y a sus Afiliados de todas y cada una de las pérdidas o daños derivados de dicha decisión, basándose en la información proporcionada en el curso y/o disponible en el sitio web y/o plataforma. KnowledgeHut se reserva el derecho de cancelar o reprogramar eventos en caso de registros insuficientes, o si los presentadores no pueden asistir debido a circunstancias imprevistas. Por lo tanto, se le aconseja que consulte a un agente de KnowledgeHut antes de hacer los arreglos de viaje para un taller. Para más detalles, consulte el apartado Política de cancelación y reembolso .