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9 principales lenguajes de programación para la ciencia de datos

Los conocimientos de programación son fundamentales sea cual sea la dirección que tomes en la ciencia de datos. Mientras que lenguajes como Python, R y SQL sirven de base para muchas funciones de ciencia de datos o analítica, otros son útiles para las trayectorias profesionales en áreas como el desarrollo de sistemas de datos o son más adecuados específicamente para los aspirantes a científicos de datos.

Utiliza este blog como punto de partida para explorar nueve lenguajes de programación y conocer cuándo se utilizan en la ciencia de datos:

  1. Python
  2. R
  3. SQL
  4. Scala
  5. Julia
  6. Javascript
  7. Java
  8. C/C++
  9. MATLAB
  10. Bonus: Excel

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

El campo de la ciencia de datos se basa en la programación en todas las funciones del trabajo, desde la automatización de la limpieza y la organización de conjuntos de datos brutos hasta el diseño de bases de datos y el ajuste de algoritmos de aprendizaje automático.

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

R y Python son lenguajes de programación populares y fundamentales en la ciencia de los datos, pero la elección del lenguaje adecuado para aprender depende de tu nivel de experiencia, función y/o objetivos del proyecto.

9 principales lenguajes de programación de ciencia de datos

1. Python

Python es un lenguaje de programación popular de propósito general. Aprender Python abre puertas no solo en la ciencia de datos, sino también en el desarrollo web y de software.

Python es un lenguaje de programación orientado a objetos de código abierto, que agrupa datos y funciones para lograr flexibilidad. En la ciencia de datos, Python suele utilizarse para el procesamiento de datos, la implementación de algoritmos de análisis de datos y el entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Python admite múltiples estructuras de datos y utiliza una sintaxis en inglés sencillo, lo que lo convierte en un gran lenguaje para los programadores principiantes.

layer "No hay comparación en términos de documentación en línea, comunidad de usuarios, facilidad de aprendizaje y capacidades generales de Python".

"No hay comparación en cuanto a la documentación en línea, la comunidad de usuarios, la facilidad de aprendizaje y las capacidades generales de Python", dijo el Dr. Clayton Miller, profesor asistente del Departamento de Construcción de la Escuela de Diseño y Medio Ambiente de la Universidad Nacional de Singapur (NUS), e instructor del curso de NUS Data Science for Construction, Architecture, and Engineering en edX. "También sugiero a los estudiantes centrados en la ciencia de datos que tomen el lenguaje R en paralelo, ya que proporciona bibliotecas encapsuladas que no siempre están disponibles en Python".

Cuándo utilizar Python en la ciencia de datos: Python es un gran lugar para empezar si estás aprendiendo a codificar por primera vez, quieres algo escalable, y/o estás buscando mantener tus opciones de carrera abiertas.

2. R

Mientras que Python es de propósito general, R es más especializado, adecuado para el análisis estadístico y las visualizaciones intuitivas.
R está construido para manejar conjuntos de datos masivos y procesamientos complejos a través de RStudio. Su sintaxis específica para la estadística es intuitiva para los investigadores con formación estadística, y las potentes visualizaciones ofrecen una comunicación más intuitiva de los resultados.

Cuándo utilizar R en la ciencia de datos: Los científicos de datos con cierta experiencia en programación o los científicos de datos principiantes que buscan entrar en el campo de la investigación deberían considerar el aprendizaje de R. Si tiene experiencia como estadístico, también reconocerá la estructura de R.

3. SQL

Aprender SQL, o lenguaje de consulta estructurado, es vital para manipular datos estructurados. Los conjuntos de datos a gran escala pueden contener millones de filas, lo que dificulta encontrar con precisión los datos que se necesitan. SQL es un lenguaje de consulta que permite ajustar, localizar y comprobar conjuntos de datos masivos. Al ser un lenguaje de dominio específico, es conveniente para gestionar bases de datos relacionales.

"Las secuencias de comandos con Python, las estadísticas fundamentales y el SQL son de importancia crítica independientemente de la dirección que tomes en materia de datos", dijo Gwen Britton, vicepresidente asociada de los programas STEM y empresariales del campus global de Southern New Hampshire University (SNHU) e instructor de los programas MicroBachelors de edX en gestión de datos y análisis empresarial.

Cuándo utilizar SQL en la ciencia de los datos: Si utilizas bases de datos relacionales, debes aprender SQL.

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"El scripting con Python, la estadística fundamental y el SQL son de importancia crítica independientemente de la dirección que tomes en materia de datos".

4. Scala

Scala es una extensión de Java, un lenguaje fuertemente asociado a la ingeniería de datos, con interoperabilidad gracias a la compilación del bytecode de Java y su ejecución en la máquina virtual de Java. Construido como respuesta a los problemas percibidos en Java, es un lenguaje más nuevo y elegante.

Scala permite crear marcos de trabajo de alto rendimiento para el manejo de datos en silos, perfectos para la ciencia de datos a nivel empresarial.
Con vastas bibliotecas y soporte en entornos de desarrollo integrados (IDE) comunes, es funcional y escalable. Scala también admite el procesamiento concurrente y sincronizado.

Cuándo utilizar Scala en la ciencia de datos: Los desarrolladores de sistemas de datos que se enfrentan regularmente a conjuntos de datos de gran volumen pueden utilizar Scala para analizar sin sobrecarga.

5. Julia

Otro lenguaje especializado, Julia está diseñado específicamente para cálculos y análisis numéricos.
Aunque ha sido creado con ese fin, ofrece versatilidad y admite la computación paralela y distribuida y es increíblemente rápido. Es lo suficientemente rápido para la computación interactiva y puede cambiar a un lenguaje de programación de bajo nivel si es necesario.

Cuándo utilizar Julia en la ciencia de datos: Si te centras en la visualización de datos o el aprendizaje profundo, el análisis numérico o la computación interactiva, el enfoque de nicho de Julia ofrece un rendimiento rápido.

6. JavaScript

JavaScript está estrechamente relacionado con el desarrollo y las aplicaciones web, y aporta la capacidad de construir páginas web vibrantes al mundo de las visualizaciones de datos. Es otra opción de propósito general para los científicos de datos con una buena selección de paquetes y una gran integración web.

JavaScript ayuda a transmitir información a partir de datos verdaderamente grandes. Ofrece a los científicos de datos un conjunto considerable de bibliotecas para construir cuadros de mando, visualización y casi cualquier tarea que pueda necesitar un científico de datos. Es escalable, pero funciona mejor como lenguaje secundario que como lenguaje principal de ciencia de datos.

Cuándo utilizar JavaScript en la ciencia de datos: A los científicos de datos con necesidades de desarrollo o que quieran aprender un lenguaje concurrente para las visualizaciones les vendría bien aprender JavaScript.

7. Java

Aunque en el nombre de "JavaScript", Java es un lenguaje de programación completamente diferente utilizado para diferentes propósitos. Suele utilizarse para aplicaciones Android, programación de tarjetas de crédito, aplicaciones de escritorio y aplicaciones empresariales web.

Hay muchas diferencias clave en cómo se escriben, ensamblan y ejecutan Java y JavaScript. El código Java debe compilarse y se utiliza para crear aplicaciones que se ejecutan en una máquina virtual o en un navegador, mientras que JavaScript es totalmente textual y se ejecuta sólo en un navegador. Java es un lenguaje de programación orientado a objetos, mientras que JavaScript es (como su nombre indica) un lenguaje de scripting orientado a objetos.

"Adquirir habilidades en Java puede ser un paso positivo hacia un empleo remunerado en algunas de las empresas más populares y vanguardistas de la actualidad. Miles de empresas tecnológicas como Uber, Airbnb, Netflix y Slack utilizan este lenguaje en su infraestructura de software", afirma Fisayo Omojokun, profesor titular del Instituto de Tecnología de Georgia e instructor de los cursos de introducción a Java en edX.

Cuándo utilizar Java en la ciencia de datos: Java suele dominar si el desarrollo se lleva a cabo por completo en el lado del servidor, mientras que JavaScript suele estar más orientado al cliente, centrándose en hacer que las páginas web sean más interactivas. Aprender Java ofrece marcos para áreas de ciencia de datos como el aprendizaje profundo o el manejo de datos y las herramientas de big data como Apache Spark y Hadoop están escritas en Java.

layer "Adquirir conocimientos en Java puede ser un paso positivo hacia un empleo remunerado en algunas de las empresas más populares y vanguardistas de la actualidad".

8. C/C++

El aprendizaje de C/C++ ofrece excelentes capacidades para construir herramientas estadísticas y de datos. Éstas se trasladan bien a Python y se adaptan bien a las aplicaciones basadas en el rendimiento.

C/C++ también es sorprendentemente útil porque compila datos rápidamente. Construye herramientas muy funcionales y permite un gran ajuste. Puede ser complicado de aprender si nunca has estudiado lenguajes de programación.

Cuándo utilizar C/C++ en la ciencia de datos: Los desarrolladores web con experiencia en lenguajes de bajo nivel podrían utilizar C/C++ para proyectos escalables.

9. MATLAB

MATLAB es un lenguaje de programación y un entorno específico para el cálculo matemático y estadístico. Ofrece herramientas integradas para las visualizaciones dinámicas y pone a disposición de los usuarios un conjunto de herramientas de aprendizaje profundo que transita bien. Permite facilitar los procesos matemáticos más exigentes.

Se adapta bien y proporciona gráficos integrados para trazar puntos y visualizaciones personalizadas. Es frecuente ver MATLAB en contextos de enseñanza para entrenar cosas como el álgebra lineal o el análisis numérico. Si estás llevando a cabo procesos matemáticos complejos, MATLAB puede ser muy útil. Sin embargo, no es gratuito, y Python tiene ahora múltiples opciones que imitan a MATLAB.

Cuándo utilizar MATLAB en la ciencia de datos: Si estás en el mundo académico o tu lugar de trabajo ya utiliza el entorno, tienes una buena razón para invertir tiempo en el aprendizaje de MATLAB.

Bonus: Excel

Profundizar en Excel es casi como aprender lenguajes de programación. Con funciones incorporadas como VLOOKUPS, tablas dinámicas para el análisis rápido de datos y herramientas básicas para aplicaciones de ciencia de datos de alto nivel como el aprendizaje automático y la regresión, Excel es lo suficientemente potente como para gestionar datos estructurados. Aprender Excel es un gran punto de partida para saltar a los negocios y al análisis de datos.

Cuándo utilizar Excel en la ciencia de datos: Si eres un principiante y no estás preparado para los lenguajes de programación completos, intenta mejorar tus conocimientos de Excel. Excel es ideal para trabajar en el análisis de negocios con relativa rapidez, sin necesidad de dedicar mucho tiempo a la formación o a costosas herramientas.

Por dónde empezar: Explora los cursos de programación y ciencia de datos en edX

Python, R y SQL te darán una gran ventaja si estás interesado en construir una carrera en la ciencia de los datos. En última instancia, sin embargo, no hay un "mejor lenguaje de programación". El Dr. Miller sugiere a los estudiantes que buscan orientación que utilicen sus propios datos u objetivos como punto de partida para aprender programación. 

"Tener un tiempo de inactividad o una interrupción en tu flujo habitual podría darte la oportunidad de volver a retomar algún objetivo o dato que forme parte de tu industria y aplicar las habilidades de la ciencia de datos a ello", dijo. "Hay tantas fuentes disponibles en línea para ayudar a solucionar problemas y edX proporciona el marco para aprender nuevas habilidades de programación".

Explora cursos de ciencia de datos

Dominar un lenguaje de programación te puede ayudar a dominar la ciencia de datos, pero también te puede ayudar con la programación web y con el desarrollo de aplicaciones para sitios web, aplicaciones móviles, inteligencia artificial y más. Podrás Trabajar  diferentes desarrollando aplicaciones para diferentes sistemas operativos como ios (apple), Linux y Android. 

Otros tipos de lenguajes que han tenido gran importancia en los últimos años son el lenguaje C, Perl, Kotlin y más.