Los 5 principales lenguajes de programación para ciencia de datos

JavaScript es el lenguaje de programación más utilizado en el mundo. Sin embargo, cuando se trata de ciencia de datos, Python supera a todos los demás. ¿En qué se diferencian los lenguajes de programación para ciencia de datos? ¿Qué ventajas ofrecen para la aplicación de Business Intelligence?

La ciencia de datos permite a las empresas extraer información valiosa de los datos recopilados y utilizarlos de manera rentable. Por lo tanto, el área a menudo se ve como la clave para la transformación digital. Por ejemplo, existen campos de aplicación como el mantenimiento predictivo o la detección de fraudes. En este sentido, la demanda de expertos y programadores para la ciencia de datos también está aumentando.

En nuestro artículo presentamos los lenguajes de programación más importantes. Estos pueden ser útiles para las áreas de trabajo típicas de la ciencia de datos, como el análisis estadístico, la manipulación de datos, la preparación visual o el acceso a datos.

Python: sintaxis simple, gran variedad de bibliotecas

Este lenguaje de programación dinámico y multiparadigma se utiliza para enseñar marcos de aplicaciones web y, en parte, para juegos. Google y YouTube, por ejemplo, se basan en parte en Python. Desarrollado en 1991, el lenguaje de ciencia de datos Python proporciona bibliotecas matemáticas útiles para ayudar en el análisis de datos.

Una ventaja es la gran comunidad mundial de usuarios de Python, en la que las personas se ayudan entre sí con problemas específicos. En términos generales, hay dos formas de usar Python como científico de datos. Por un lado, se pueden escribir y ejecutar scripts. Por otro lado, es posible usar un Shell como REPL para verificar rápida y fácilmente los comandos de Python. REPL significa:

  • Read: capturar la entrada del usuario.
  • Eval: evaluación de la entrada.
  • Print: hacer que la salida esté disponible.
  • Loop: repetir.

R: especializado en estadística y ciencia de datos

R es un lenguaje que se publicó en 1993 e, inicialmente, estaba dirigido principalmente a estadística. Por lo tanto, ofrece muchas funciones útiles para leer datos o para calcular o trazar estadísticas y regresiones. Sin embargo, el procesamiento de grandes cantidades de datos es más rápido con Python que con R. Sin embargo, R se usa a veces para desarrollar modelos de aprendizaje automático (Machine Learning).

Hay una selección más pequeña de software para R si deseamos utilizar un entorno de desarrollo integrado para la programación. Sin embargo, muchos usuarios están satisfechos con las herramientas existentes. R también se puede personalizar como un lenguaje de código abierto para propósitos individuales.

C++ en el campo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático

Los desarrolladores están redescubriendo cada vez más lenguajes de programación antiguos como C++ (desde 1979) o C (lanzado en 1972) para aplicaciones de ciencia de datos. El hecho de que la sintaxis de C sea la base de lenguajes posteriores, ayuda a muchos desarrolladores más jóvenes a aprender. Por ejemplo, MongoDB, MapReduce y muchas bibliotecas de aprendizaje profundo (Deep Learning) se han implementado con el lenguaje de programación C++.

El lenguaje de programación se considera una herramienta eficiente para crear ciencia de datos y bibliotecas de Big Data rápidamente escalables. La razón de esto es la buena gestión de la memoria y otras características de C++, como la altísima velocidad de compilación de datos.

SQL: lenguaje principal de la ciencia de datos para uso de bases de datos

El análisis de datos a menudo requiere extraerlos de las bases de datos. Un lenguaje de programación utilizado para este propósito es SQL. Salió al mercado por primera vez en 1979. Es un lenguaje de base de datos para definir estructuras de datos. Como científico de datos, debemos dominar SQL, ya que casi todos los sistemas de bases de datos comunes utilizan este lenguaje de programación.

SQL se considera el lenguaje estándar para bases de datos relacionales, y es una interfaz de uso frecuente en plataformas de Big Data. Se utiliza para crear, extraer y manipular datos de sistemas como MySQL, Oracle, SQL Server o Postgre. En comparación con otros lenguajes de programación, la sintaxis de SQL es relativamente simple, ya que semánticamente se basa en el inglés coloquial.

Java: un bonus en la cartera de un científico de datos

Uno de los lenguajes de programación más importantes en general es Java, que se desarrolló en 1991 y se usa hoy en día para aplicaciones de Android, aplicaciones de servidor web, Hadoop y aplicaciones de escritorio empresariales, por ejemplo. Algunos desarrolladores usan Java como lenguaje de ciencia de datos, además de R o Python, por ejemplo, para escribir programación especial.

Como lenguaje de programación, Java tiene potencial para las siguientes áreas, según el entorno de desarrollo específico y la estructura general del proyecto de software:

  • visualización de datos,
  • análisis de texto,
  • aprendizaje profundo,
  • limpieza de datos,
  • análisis estadístico,
  • importación y exportación de datos,
  • así como el aprendizaje automático.

También es relevante que muchas empresas ya están utilizando infraestructura basada en Java. Por esta razón, a veces tiene sentido crear un prototipo en R o Python, que luego se reescribe en Java.

Otros lenguajes de programación para ciencia de datos

Además de los lenguajes de ciencia de datos generalizados como Python, algunos otros lenguajes de programación son populares entre los analistas de datos, especialmente en determinadas áreas geográficas:

Scala

Scala es popular en Japón, entre otros lugares. Este lenguaje de programación, desarrollado en 2003, inicialmente estaba destinado a ayudar con ciertos problemas con Java. Hoy también se utiliza en las áreas de Big Data y Machine Learning

Julia

Julia es un lenguaje de ciencia de datos especialmente diseñado para el análisis numérico rápido y el manejo de matrices. Se considera que es el lenguaje apropiado para los conceptos matemáticos en el campo de la ciencia de datos. Además, la interfaz se puede integrar fácilmente en otros programas.

SAS

Para el análisis de datos avanzado y operaciones estadísticas complejas, algunas grandes empresas con presupuestos adecuados utilizan SAS. Este lenguaje con el entorno de desarrollo asociado se considera muy fiable en el campo de la analítica empresarial, pero también difícil de aprender.

Matlab

Si se requieren operaciones matemáticas intensivas, MATLAB también puede convertirse en un lenguaje de ciencia de datos. Este es uno de los lenguajes de programación que ofrece, entre otras cosas, gráficos para la visualización de datos y herramientas para crear gráficos individuales. Similar al lenguaje de programación Octave, que también es popular entre algunos científicos de datos, MATLAB tiene una gran cantidad de bibliotecas para álgebra lineal, estadística y análisis de Fourier.

Perl

Un lenguaje de programación que tiene algunas cosas en común con Python pero que actualmente se usa menos es Perl. Este versátil lenguaje de secuencias de comandos se utiliza principalmente en bioinformática, finanzas y análisis estadístico. Las versiones modernas de Perl manejan mejor grandes cantidades de datos que las versiones anteriores. Por ejemplo, Boeing y Siemens utilizaron Perl para parte de sus tareas de ciencia de datos.

Haskell

Otro lenguaje de programación de ciencia de datos es Haskell. Está destinado a ser rápido y seguro cuando se trata de conceptos matemáticos como la abstracción, que son necesarios para algunas áreas orientadas a las finanzas. Sin embargo, la cantidad de desarrolladores que utilizan Haskell para el aprendizaje automático o en combinación con otros lenguajes de programación de ciencia de datos es bastante pequeña. Porque el lenguaje es difícil de aprender.

Conclusión

De todos los lenguajes de programación utilizados para la ciencia de datos, Python es actualmente el más importante. También se utilizan Java, R, SQL, C++ o lenguajes menos conocidos.

Especialmente cuando se trata de tareas matemáticas complejas, se utilizan lenguajes de programación especiales adicionales que tienen estadísticas extendidas o funciones de álgebra.

Debido a esta variedad y dinámica, queda claro que es de gran importancia en el campo de la IA mantenerse siempre actualizado.

No es suficiente aprender un lenguaje de programación y usarlo para todos los proyectos futuros. La ciencia de datos es un campo extenso, apasionante y variado debido a su alto ritmo de desarrollo. Esto es también lo que lo hace atractivo para expertos y programadores en este campo.

Lenguajes de programación para ciencia de datos