¿Qué lenguaje de programación se utiliza para la ciencia de datos?

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Los lenguajes de programación ayudan a los científicos de datos a obtener información de grandes conjuntos de datos.
Los científicos de datos pueden aprender un idioma versátil o combinar idiomas para obtener mejores resultados.

Ciencias de los datos ayuda a las empresas a comprender mejor su información y a sus clientes. La ciencia de los datos también puede ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones y a formular estrategias de manera más eficaz. Sin embargo, para que los científicos de datos hagan todo esto, necesitan habilidades de programación y familiaridad con al menos un lenguaje de programación.

Los científicos de datos pueden utilizar lenguajes de programación de uso general, así como lenguajes para el diseño de aplicaciones y bases de datos. También pueden utilizar lenguajes especializados para resolver problemas estadísticos y visualizarlos.

Con cientos, si no miles, de lenguajes de programación por ahí, los científicos de datos prospectivos pueden no saber cuáles priorizar. En esta guía, analizamos los lenguajes de programación de ciencia de datos más populares y destacamos cómo se utilizan en el campo.

¿Qué son los lenguajes de programación?

Los lenguajes de programación permiten a los programadores proporcionar a los ordenadores instrucciones que pueden entender. Este tipo de comunicación se utiliza en programación informática , diseño de la aplicación, desarrollo web , y la ciencia de los datos. Al igual que las herramientas tradicionales, algunos lenguajes de programación funcionan mejor en ciertas tareas que otros.

Los lenguajes de programación pueden especializarse en diseño, pedido o análisis, mientras que otros minimizan la curva de aprendizaje al abarcar múltiples capacidades. Cuanto más fluido sea un profesional de la ciencia de datos con un lenguaje de programación, más eficiente y preciso puede ser su análisis.

Tipos de lenguajes de programación

Los idiomas de programación se clasifican como idiomas de alto o bajo nivel. Los lenguajes de bajo nivel parecen lenguajes de procesador de computadoras y pueden ser difíciles de entender para muchas personas, incluso los profesionales de la codificación. Aunque los idiomas de bajo nivel proporcionan instrucciones rápidas y fiables a las computadoras, rara vez se utilizan para proyectos de ciencia de datos.

Muchos de los lenguajes de codificación más importantes utilizado en la industria hoy en día son de alto nivel. Estos lenguajes usan sintaxis que es similar al lenguaje humano para procesar instrucciones, haciéndolos más fáciles de entender y trabajar con ellos.

Los mejores lenguajes de programación para la ciencia de los datos

Python

Python es uno de los idiomas más populares en todos los campos, incluyendo la ciencia de datos. Debido a su sencilla sintaxis, legibilidad y conceptos simplificados, Python puede ser fácil de aprender. Los científicos de datos suelen usarlo para sus muchas bibliotecas.

Estas densas bibliotecas proporcionan acceso a algoritmos de análisis de datos, predicciones y herramientas de visualización, junto con el procesamiento de datos y las capacidades de aprendizaje automático. Los científicos de datos pueden usar Python para casi todas las tareas, ya que es compatible con la mayoría de los formatos de datos, acepta tablas importadas y permite a los usuarios crear conjuntos de datos.

R

Aunque R puede ser más difícil de aprender que Python, R es otro lenguaje popular de ciencia de datos. R ofrece algunas de las operaciones estadísticas más potentes disponibles y una cantidad considerable de funciones centradas en los datos.

R puede realizar análisis de datos eficaces, crear visualizaciones de datos y crear aplicaciones web. Puede trabajar en la mayoría de los sistemas operativos y conectarse a la mayoría de las bases de datos, lo que permite a los creadores y usuarios trabajar en diferentes sistemas sin problemas. La comunidad R también proporciona un apoyo sustancial.

SQL

SQL es uno de los mejores lenguajes de ciencia de datos para trabajar con bases de datos. El sistema de consulta simple puede ayudar a los usuarios a recuperar, actualizar, editar y manipular información desde conjuntos de datos masivos.

El gran poder analítico de SQL lo ha hecho esencial para trabajar con datos. Familiarizarse con SQL debe ser una prioridad para aquellos que buscan entrar en el campo de la ciencia de datos.

JavaScript

JavaScript es un lenguaje ligero con funciones tanto de front-end como back-end. Aunque se utiliza principalmente para web y desarrollo de aplicaciones móviles , este lenguaje en evolución y versátil tiene muchas bibliotecas de ciencia de datos que lo hacen útil para el manejo de datos en tiempo real y la realización de análisis y visualización de datos.

La mayoría de los científicos de datos utilizan JavaScript para sus funciones de visualización de datos e integración web, pero la prevalencia del idioma en línea hace que valga la pena aprender para cualquier profesional que trabaje con código. JavaScript se puede utilizar para simulaciones de modelos y exploración de datos, y permite una fácil colaboración y comunicación entre múltiples codificadores.

Scala

Scala es uno de los lenguajes de programación de macrodatos más populares debido a su potente rendimiento, especialmente a nivel empresarial. En concierto con una plataforma de big data, este lenguaje de programación puede manejar conjuntos de datos de alto volumen.

Scala no es típicamente para principiantes. Los científicos de datos a menudo lo utilizan para crear modelos de aprendizaje automático y administrar código Java.

C/C++

C/C++ es uno de los más potentes programación informática lenguajes, pero puede ser un reto para los nuevos usuarios para recoger. Funciona bien con Python y permite a los usuarios compilar grandes conjuntos de datos y realizar cálculos estadísticos, por lo que es uno de los lenguajes de programación de ciencia de datos más comunes.

Preguntas frecuentes sobre la programación de la ciencia de los datos

¿Cuál es el mejor lenguaje para la ciencia de datos?

Python es uno de los lenguajes de codificación más populares utilizados en la ciencia de datos debido a su versatilidad y el número de bibliotecas de ciencia de datos disponibles. R es también un buen lenguaje de programación de ciencia de datos, ya que funciona con múltiples plataformas y tiene una biblioteca masiva.

¿Qué lenguaje de programación debo aprender primero para la ciencia de datos?

Python es uno de los mejores lenguajes de ciencia de datos de arranque, ya que es uno de los idiomas más fáciles de recoger. Python puede ser un reto para dominar, sin embargo, por lo que los científicos de datos prospectivos deben invertir el tiempo y la energía adecuados en aprender a un nivel más profundo.

¿Python es suficiente para la ciencia de datos?

Si los científicos de datos sólo aprenden un idioma, Python sería una buena opción. Este lenguaje puede manejar casi todos los procesos requeridos por el campo. Mientras que otros lenguajes pueden ser más adecuados para ciertas tareas, Python suele ser capaz de realizar la mayoría de los aspectos de un proyecto.

Revisado por:

Brian Nichols

Nacido y criado en el norte del estado de Nueva York, Brian Nichols comenzó su educación en TI a través de una escuela secundaria profesional donde se centró en la informática, fundamentos de TI, y la creación de redes. Brian luego fue a su colegio comunitario local, donde recibió a su asociado en ciencias de la información informática. Luego recibió su licenciatura en ciencias en redes aplicadas y administración de sistemas de una universidad privada. Brian ahora vive en Kansas City, donde trabaja a tiempo completo como ingeniero de DevOps. Brian también es instructor a tiempo parcial en ciberseguridad. Le apasiona la ciberseguridad y ayudar a los estudiantes a tener éxito.

Brian Nichols es un miembro de pago de la Red Ventures Education red de revisión independiente.