¿Qué lenguaje de programación debo aprender primero para el análisis de datos?

El análisis de datos ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones para alcanzar todo su potencial. Los datos deben ser recopilados, limpiados y analizados para extraer información útil. Los analistas de datos utilizan varios lenguajes de programación para obtener información de datos estructurados o no estructurados. En este artículo profundizaremos en los mejores lenguajes de programación para el análisis de datos.

Hay varios lenguajes de análisis de datos diferentes para elegir como profesional en este campo. Esta guía le dará información importante sobre los cinco idiomas principales a utilizar cuando usted está haciendo la programación para el análisis de datos. En este artículo, también descubrirá recursos que pueden ayudarle a aprender habilidades de análisis de datos.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos implica el proceso de cambio, limpieza y procesamiento de datos brutos. Parte de lo que hacen los analistas de datos es extraer información relevante de los datos para tomar decisiones informadas. Proporcionan un análisis de riesgo que ayuda a las empresas a tomar las decisiones correctas según las tendencias. El análisis resulta en valiosas estadísticas e ideas que se presentan típicamente en tablas, gráficos, gráficos e imágenes.

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¿Qué son los lenguajes de programación?

Idiomas de programación dar instrucciones a las computadoras. Un lenguaje de programación de alto nivel suele ser más fácil de usar y más fácil de leer y escribir que un lenguaje de programación de bajo nivel. El código fuente de los lenguajes de alto nivel utiliza una sintaxis que es fácil de leer.

Esto se convierte entonces en un lenguaje de bajo nivel que la unidad central de procesamiento puede reconocer. Los idiomas populares de alto nivel incluyen C, C++, Java y JavaScript. Los procesadores ejecutan idiomas de bajo nivel sin necesidad de un intérprete. Estos son lenguajes de máquina que las computadoras entienden directamente.

Mejores lenguajes de análisis de datos

Python
SQL
R
Java
Scala

¿Cuál es el mejor lenguaje de programación para el análisis de datos?

El mejor lenguaje de programación para el análisis de datos depende de cuáles sean sus necesidades exactas. Sin embargo, cuando usted está buscando en el mejor lenguaje para el análisis de datos, hay varios idiomas que se destacan. Sin embargo, todos los principales lenguajes de análisis de datos tienen fortalezas y debilidades. Aprenda sobre los lenguajes de programación de análisis de datos más populares y cómo usarlos a continuación.

Python

Python es uno de los más lenguajes de programación populares para el futuro . Este lenguaje multiuso, orientado a objetos es fácil de leer y funciona bien para el análisis de datos. Se puede utilizar para extraer información, crear aplicaciones de codificación y construir sitios web.

Para usar Python para este propósito, puede ser necesario descargar bibliotecas para reducir la cantidad de codificación requerida. El lenguaje de programación tiene una amplia gama de aplicaciones y es amigable para principiantes. Sin embargo, puede tomar tiempo configurarlo para el análisis de datos.

SQL

SQL es un potente lenguaje de scripting que permite a los usuarios comunicarse con bases de datos relacionales, buscar dentro de ellas y recopilar datos para su uso. Es un lenguaje de programación popular para la ciencia de datos , y su sintaxis intuitiva es bastante fácil de aprender ya que está construido para un propósito específico. Usted puede aprender a analizar los datos empresariales utilizando SQL, ya que es eficiente para la manipulación de datos.

R

R es un lenguaje utilizado para el análisis de datos. Este lenguaje fácil de aprender no requiere tantas bibliotecas adicionales como Python y le permite encontrar tendencias y patrones en sus datos. Se puede utilizar para hacer visualizaciones impresionantes para los datos o construir modelos estadísticos.

Los analistas de datos utilizan R porque ofrece paquetes estadísticos para aplicaciones cuantitativas. Incluyen redes neuronales, filogenética, trazado avanzado y regresión no lineal. R es también un lenguaje de código abierto diseñado para adaptarse a los cambios.

Java

Java es un lenguaje de uso general que se ejecuta en la Java Virtual Machine (JVM). Este lenguaje de alto rendimiento ofrece poderosas herramientas para integrar métodos analíticos y ciencia de datos en una base de código. Muchos sistemas modernos hoy en día se construyen en el motor Java. Este lenguaje popular es una herramienta importante para aplicaciones de datos.

Java permite una portabilidad sin fisuras entre plataformas. Esto hace que sea capaz de escribir algoritmos de aprendizaje automático computacionalmente intensivos y códigos de producción específicos. Es ideal para aplicaciones estadísticas especializadas y análisis ad hoc.

Scala

Scala es un lenguaje de programación con ambos funcional y orientado a objetos Aproximación. El lenguaje multi-paradigma se ejecuta en JVM, por lo que muchos analistas de datos prefieren usarlo, especialmente aquellos que trabajan con conjuntos de datos de alto volumen.

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Venus, Ingeniero de Software en Rockbot

Scala funciona bien con Apache Spark, el marco de computación de clústers. Esto hace que sea fácil trabajar con colecciones masivas de datos. Scala se compila en Java bytecode, lo que permite que el idioma funcione con Java. Ofrece una amplia variedad de características tanto para analistas de datos como para científicos de datos.

R vs Python: ¿Cuál es el mejor lenguaje para el análisis de datos?

Al considerar Python vs R para el análisis de datos y cuál es mejor, primero tienes que pensar en lo que quieres lograr. Por ejemplo, R es la mejor opción para visualizar datos y análisis estadísticos. Por otro lado, Python es un lenguaje más versátil y se puede utilizar para replicabilidad y tareas generales de ciencia de datos.

Diferencias entre R y Python

Dificultad para aprender. Python es la opción perfecta para codificar principiantes, mientras que R puede ser mucho más difícil de aprender.
Mantenimiento. Una de las diferencias clave entre R y Python es que el código Python normalmente requiere menos mantenimiento que el código R.
Bibliotecas. R tiene menos bibliotecas y menos complejas que Python, lo que hace que este aspecto del lenguaje de codificación sea más fácil de comprender.
Usos. Como se mencionó anteriormente, las dos lenguas tienen diferentes fortalezas. R es mejor para hacer cálculos estadísticos complicados, mientras que Python es mejor para cosas como el aprendizaje profundo.

¿Qué lenguaje de análisis de datos es el mejor para principiantes?

Python es uno de los primeros idiomas que deberías aprender para seguir una carrera como analista de datos. Es uno de los mejores lenguajes de programación para principiantes en el análisis de datos porque es fácil de usar. Aunque Python es un lenguaje de propósito general, es inherentemente orientado a objetos. Soporta múltiples paradigmas, como la programación de procedimiento, funcional y estructurada.

Estas características lo hacen útil en varias configuraciones y no sólo para el análisis de datos. El lenguaje tiene menos de 1.000 iteraciones, por lo que es más rápido para la manipulación de datos. Sus paquetes también facilitan el procesamiento natural de datos. Los analistas pueden leer fácilmente los datos en una hoja de cálculo utilizando una salida CSV en Python. Además, es una herramienta poderosa para una variedad de tareas, incluyendo algoritmos de aprendizaje profundo, procesamiento de lenguaje natural y computación científica.

¿Es posible elegir el lenguaje de programación incorrecto?

Algunas personas se preocupan por aprender el lenguaje equivocado para la ciencia de datos porque temen que sea una pérdida de tiempo y esfuerzo. Sin embargo, no existe tal cosa como el lenguaje equivocado. La mayoría son excelentes idiomas para colocar en su curriculum vitae. Cualquiera que sea el idioma que elijas para aprender será valioso en el campo de la tecnología.

Cómo aprender análisis de datos

Convertirse en analista de datos Toma un poco de tiempo. Esto se debe a que necesitas aprender ciertos temas que te preparan para la fuerza laboral. Usted puede inscribirse en un código en línea bootcamp o un curso en línea para aprender análisis de datos. Estos programas le ayudan a aprender los conceptos básicos y luego avanzar a temas más complicados en el análisis de datos. Además, el análisis de datos de aprendizaje en línea le da la flexibilidad para seguir trabajando mientras desarrolla nuevas habilidades.

Aprenda los fundamentos

El primer paso para aprender el análisis de datos es dominar los fundamentos. También tienes que cubrir herramientas para el análisis de datos , como Hadoop, Spark y Microsoft Excel, así como lenguajes de programación como R y Python, Matplotlib, Tableau y ggplot2, para ayudarle a crear hermosas visualizaciones. Una vez que tengas una comprensión sólida de los fundamentos del análisis de datos, puedes abordar conceptos más complejos.

Aprenda su primer idioma de programación

Una vez que tengas lo básico, concéntrate en un lenguaje de programación. Los lenguajes de programación más populares para los analistas de datos incluyen Python, SQL y R. Cada idioma tiene pros y contras, pero considere lo que necesita lograr antes de seleccionar un idioma como analista de datos. También tiene que mantenerse al día con las herramientas de análisis de datos, como consultar idiomas y hojas de cálculo.

Práctica de la construcción de visualizaciones

La práctica te ayudará a dominar lo que has aprendido hasta ahora. Es necesario utilizar programas como PowerBi, Tableau, Plotly, Bokeh e Infogram para este paso. Comience a construir visualizaciones por su cuenta para ver cómo puede aplicar lo que ha aprendido. Herramientas como Excel también son importantes para hacer cálculos y gráficos simplemente añadiendo información a las celdas.

Únete a los foros

El aprendizaje nunca se detiene en el campo de la ciencia de los datos, por lo que es importante unirse a una comunidad de expertos en el campo para intercambiar ideas. Ayuda a unirse a foros donde los analistas de datos comparten su trabajo. Usted puede utilizar los foros para afinar sus habilidades y la red dentro de la industria. Algunos foros a considerar incluyen Reddit, GitHub y LinkedIn.

Cómo aprender análisis de datos: Recursos principales

Khan Academy . Este sitio web ofrece tutoriales sobre estadísticas, matemáticas, álgebra lineal y cálculo. Es perfecto para personas que no tienen conocimiento de análisis de datos.
Kaggle . Esta plataforma ofrece recursos y herramientas para ayudarle a aprender análisis de datos. Los usuarios de la plataforma pueden publicar conjuntos de datos complejos, construir modelos y explorarlos.
GitHub . GitHub no es sólo un repositorio de código. También contiene proyectos y tutoriales sobre aprendizaje automático y análisis de datos. También puede utilizar la plataforma para construir su cartera.
DataCamp . Esta plataforma interactiva ofrece cursos de análisis de datos y puede ser útil para principiantes completos en el campo.

¿Estás listo para entrar en tecnología?

El análisis de datos es un campo crucial que ayuda a las empresas a adelantarse a su competencia. Este campo reduce los riesgos asociados con la toma de decisiones desinformada. Para analizar los datos, es necesario trabajar con ciertos lenguajes de programación.

Python es uno de los mejores lenguajes de programación para el análisis de datos a aprender debido a su facilidad de uso. Sin embargo, como usted vio en este artículo, hay varios otros idiomas que también son excelentes opciones para el análisis de datos. Al unirse a un campo de arranque de codificación o tomar cursos en línea, puede trabajar en proyectos para mejorar sus habilidades de análisis de datos y empezar a trabajar en la industria de la tecnología.

Mejores Idiomas de Programación para Análisis de Datos FAQ

El mejor lenguaje de programación para un analista de datos es Structured Query Language (SQL) debido a su facilidad de comunicación con bases de datos. Sin embargo, Python es una mejor opción para otras funciones principales de análisis de datos, como analizar, manipular, limpiar y visualizar datos.

C++ es excelente para el análisis de datos porque tiene capacidades de procesamiento rápido. Aunque puede no ser el favorito de un analista de datos, el lenguaje de programación ofrece un compilador rápido que es útil para el análisis de datos. La realización de análisis de datos con C++ es más eficiente que el uso de otros lenguajes de programación.

Los mejores lenguajes de programación de ciencia de datos son Python, R, Java, SQL, Scala y Julia. Cada uno de estos idiomas tiene características únicas que se utilizan mejor en diferentes aspectos de la ciencia de datos. Tener algunas habilidades de programación en varios idiomas puede ayudarle a completar una amplia gama de tareas de ciencia de datos.

Python es una mejor opción que Java cuando se trata de inteligencia artificial, aprendizaje automático y análisis de datos porque es un lenguaje de programación multipropósito. Algunos desarrolladores lo prefieren a Java porque ofrece accesibilidad, facilidad de uso y simplicidad. Java puede ser más rápido, pero Python es más fácil de usar en general para el aprendizaje automático.

Sobre nosotros: Career Karma es una plataforma diseñada para ayudar a los solicitantes de empleo a encontrar, investigar y conectarse con programas de capacitación laboral para avanzar en sus carreras. Aprenda acerca de la publicación CK .

¿Qué sigue?

Princesa Ogono-Dimaro

Sobre el autor: Princess, un entrenador de carrera certificado por la Asociación Internacional de Profesiones Career College, es un experto escritor de contenido tecnológico cuyo trabajo ha aparecido en Raffela, Play Junkie, Blockster, y Smartereum. Escribe sobre artes y tecnología, y ha estudiado blockchain, criptomoneda y marketing digital. Tiene una Licenciatura en Derecho de la Universidad de Benin y también asistió a la Facultad de Derecho de Nigeria.