Los mejores lenguajes de programación para la ciencia de datos en 2020

¡Hay más datos que se producen diariamente en estos días de los que se produjeron en los siglos pasados! En tal escenario, la ciencia de datos es obviamente un campo muy popular, ya que es importante analizar y procesar estos datos para obtener información útil. Pero ahora la pregunta es «¿Qué lenguaje usar para Data Science?» . ¡ Ha habido muchos debates entre Python y R y cuál de ellos es más popular para la ciencia de datos! Sin embargo, ambos lenguajes son opciones igualmente importantes y válidas para cualquier científico de datos. Aparte de ellos, también hay otros lenguajes de programación que son importantes en la ciencia de datos y se pueden usar según la situación.

Este artículo recopila todos estos lenguajes de programación principales para la ciencia de datos . Todos estos idiomas tienen sus pros y sus contras y son especialmente adecuados según el escenario. ¡Así que echemos un vistazo a estos lenguajes junto con Python y R que, por supuesto, son los más populares y siguen siendo los favoritos de todos los tiempos para la ciencia de datos!

1. python

Python es uno de los mejores lenguajes de programación para la ciencia de datos debido a su capacidad de análisis estadístico, modelado de datos y fácil lectura. Otra razón de este gran éxito de Python en la ciencia de datos es su amplia compatibilidad con bibliotecas para la ciencia y el análisis de datos. Hay muchas bibliotecas de Python que contienen una gran cantidad de funciones, herramientas y métodos para administrar y analizar datos. Cada una de estas bibliotecas tiene un enfoque particular con algunas bibliotecas que administran imágenes y datos textuales, minería de datos, redes neuronales, visualización de datos, etc. Por ejemplo, Pandas es una biblioteca de software Python gratuita para análisis y manejo de datos, NumPy para computación numérica, SciPy para computación científica, Matplotlib para visualización de datos, etc.

2. R

Cuando se habla de Data Science, es imposible no hablar de R. De hecho, se puede decir que R es uno de los mejores lenguajes para Data Science, ¡ya que fue desarrollado por estadísticos para estadísticos! También es muy popular (¡a pesar de tener una dura competencia con Python!) con una comunidad activa y muchas bibliotecas de vanguardia disponibles actualmente. De hecho, hay muchas bibliotecas de R que contienen una gran cantidad de funciones, herramientas y métodos para administrar y analizar datos. Cada una de estas bibliotecas tiene un enfoque particular con algunas bibliotecas que administran imágenes y datos textuales, manipulación de datos, visualización de datos, rastreo web, aprendizaje automático , etc. Por ejemplo, dplyr es una biblioteca de manipulación de datos muy popular, ggplot2 es una biblioteca de visualización de datos, etc.

3. Sql

SQL o lenguaje de consulta estructurado es un lenguaje creado específicamente para administrar y recuperar los datos almacenados en un sistema de administración de bases de datos relacionales. Este lenguaje es extremadamente importante para la ciencia de datos, ya que trata principalmente con datos. La función principal de los científicos de datos es convertir los datos en información procesable, por lo que necesitan SQL para recuperar los datos hacia y desde la base de datos cuando sea necesario. Hay muchas bases de datos SQL populares que los científicos de datos pueden usar, como SQLite, MySQL, Postgres, Oracle y Microsoft SQL Server. BigQuery, en particular, es un almacén de datos que puede administrar el análisis de datos en petabytes de datos y habilitar consultas SQL supergrandes.

4.MATLAB _

MATLAB es un lenguaje de programación muy popular para operaciones matemáticas que automáticamente lo hace importante para la ciencia de datos. Y eso es porque Data Science también se ocupa mucho de las matemáticas. MATLAB es tan popular porque permite el modelado matemático, el procesamiento de imágenes y el análisis de datos. También tiene muchas funciones matemáticas que son útiles en ciencia de datos para álgebra lineal, estadística, optimización, análisis de Fourier, filtrado, ecuaciones diferenciales, integración numérica, etc. Además de todo esto, MATLAB también tiene gráficos integrados que pueden utilizarse para crear visualizaciones de datos con una variedad de gráficos.

5.Java _

Java es uno de los lenguajes de programación más antiguos y también es muy importante en la ciencia de datos. La mayoría de las herramientas de big data y ciencia de datos están escritas en Java, como Hive, Spark y Hadoop. Dado que Hadoop se ejecuta en la máquina virtual Java, es importante comprender completamente Java para usar Hadoop. Además, hay muchas bibliotecas y herramientas de ciencia de datos que también están en Java, como Weka, MLlib, Java-ML, Deeplearning4j, etc.

6. Escala

Scala es un lenguaje de programación que es una extensión de Java, ya que se creó originalmente en la máquina virtual de Java (JVM). Por lo que puede integrarse fácilmente con Java. Sin embargo, la verdadera razón por la que Scala es tan útil para la ciencia de datos es que se puede usar junto con Apache Spark para administrar grandes cantidades de datos. Entonces, cuando se trata de big data, Scala es el lenguaje de referencia. Muchos de los marcos de ciencia de datos que se crean sobre Hadoop en realidad usan Scala o Java o están escritos en estos lenguajes. Sin embargo, una desventaja de Scala es que es difícil de aprender y no hay tantos grupos de apoyo de la comunidad en línea, ya que es un lenguaje de nicho.

7. Julio

Julia es un lenguaje de programación extremadamente rápido y puede trabajar con datos incluso más rápido que Python, R, MATLAB o JavaScript. Julia también es excelente para el análisis numérico, lo que lo convierte en un lenguaje óptimo para la ciencia de datos. Julia tiene bibliotecas matemáticas y herramientas de manipulación de datos que son un gran activo para el análisis de datos, pero también tiene paquetes para computación de propósito general. En total, Julia tiene un total de 1900 paquetes disponibles. También es capaz de integrarse con otros lenguajes de programación como R, Python, Matlab, C, C++ Java, Fortran, etc. ya sea directamente o mediante paquetes.

8. perla

Perl puede manejar consultas de datos de manera muy eficiente en comparación con otros lenguajes de programación, ya que utiliza arrays livianas que no necesitan un alto nivel de atención por parte del programador. También es bastante similar a Python, por lo que es un lenguaje de programación útil en Data Science. De hecho, Perl 6 se promociona como el ‘big data lite’ con muchas grandes empresas como Boeing, Siemens, etc. experimentando con él para Data Science. Perl también es muy útil en campos cuantitativos como finanzas, bioinformática, análisis estadístico, etc.

Conclusión

Ahora que conoce los principales lenguajes de programación para la ciencia de datos, ¡es hora de seguir adelante y practicarlos! Cada uno de estos lenguajes de programación tiene su propia importancia y no existe tal lenguaje que pueda llamarse un «lenguaje correcto» para Data Science. Por ejemplo, puede usar Python para el análisis de datos y también para la gestión de datos SQL. Por lo tanto, depende de usted hacer la elección correcta del idioma en función de sus objetivos y preferencias para cada proyecto individual. Y recuerde siempre, sea cual sea su elección, ¡solo ampliará su conjunto de habilidades y lo ayudará a crecer como científico de datos!