Los 5 mejores lenguajes de programación para científicos de datos

Existen muchos lenguajes de programación fundamentales para aprender dentro de la ciencia de datos. Repasamos algunos de los más populares para especializarse en esta disciplina de creciente demanda en el mercado de empleo.

Detrás de los datos hay brillantes soluciones, respuestas a preguntas complejas y todo un mundo extraído de gigantes volúmenes de cifras para optimizar toda clase de industrias y sectores. Bien lo saben los científicos de datos, que dentro de su completa formación deben conocer a fondo la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático o la analítica predictiva.

En cuanto a los lenguajes de programación, estos resultan claves para extraer datos de forma rápida y sin esfuerzo, algo fundamental dentro de entornos computacionales de alto rendimiento. Cuando más aumenta la digitalización de la información a nivel mundial y el aumento de la capacidad para almacenar, manejar y analizar volúemnes de datos seleccionados de múltiples fuentes digitales, más importan si cabe estos recursos.

Echando un vistazo, estos son los mejores lenguajes de programación para científicos de datos. Están preparados para ser eficientes en el manejo de grandes conjuntos de infromación y son robustos paa extraer de manera efectiva los datos necesarios que permitirán comprender fenómenos y tendencias dentro de los flujos de Big Data. A picar se ha dicho, en clave de minería digital.

Python

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Elogiado tanto por los desarrolladores de software como por los científicos de datos, Python ha demostrado ser el lenguaje de programación de referencia tanto por su facilidad de uso como por su naturaleza dinámica. Es maduro y estable, compatible con algoritmos de alto rendimiento y capaz de interactuar con tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático, el análisis predictivo y la inteligencia artificial (IA) a través de bibliotecas ricas y compatibles en su extenso ecosistema.

Otra de las principales fortalezas de Python es que disfruta de un soporte casi incomparable en una variedad de sistemas operativos, con lo que puede procesar datos de cualquier fuente de forma nativa.

R

Imagen | Sr Alvaro/Wikipedia

Sr Alvaro/Wikipedia

Tiene ventajas inherentes parecidas a Pyhton por su naturaleza de código abierto y su diseño independiente del sistema para admitir la mayoría de los sistemas operativos. Pero además R fue diseñado -y se apoya en gran medida- en modelos estadísticos y computación.

Permite operaciones para ordenar y generar datos, modificar, fusionar y distribuir con precisión conjuntos de datos para prepararlos para su formato representativo final. También se especializa en visualización de datos, con una serie de paquetes que ayudan a representar gráficamente los resultados con tablas y diagramas, incluido el trazado complejo de análisis numérico.

Java

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25 años después sigue siendo uno de los lenguajes de programación orientado a objetos y basado en clases más importante del mundo. Su código y aplicaciones dentro de la máquina virtual Java (JVM), se pueden ejecutar independientemente del sistema operativo subyacente, permaneciendo en gran medida independientes.

Java también se trata de una de las plataformas favoritas de las herramientas más utilizadas en el análisis de big data, como Apache Hadoop y Scala. Sus bibliotecas de aprendizaje automático maduras, marcos de big data y escalabilidad nativa permiten acceder a cantidades casi ilimitadas de almacenamiento mientras administra muchas tareas de procesamiento de datos en sistemas agrupados.

Julia

Imagen | Codeneomatrix

 Codeneomatrix

Julia es el lenguaje más nuevo del listado, ya que han transcurrido menos de 10 años desde su lanzamiento inicial. Pese a ello es de los favoritos entre los científicos de datos que requieren un lenguaje dinámico capaz de realizar análisis numéricos en un entorno informático de alto rendimiento.

Destacan sus tiempos de ejecución más rápidos y la producción de aplicaciones que se ejecutan de manera similar a las creadas en lenguajes de bajo nivel, como C, por ejemplo. Una desventaja relativamente pequeña de Julia es que la comunidad no es tan sólida como la de otros idiomas, lo que limita las opciones de soporte, algo que se solventará con su futuro crecimiento.

Scala

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Scala es un lenguaje de programación de alto nivel que se basa en la plataforma JVM. Está destinado a ser altamente escalable y, como tal, perfectamente adecuado para manejar las complejidades propias de los entornos Big Dara, incluyendo compatibilidad con marcos de ciencia de datos de alto rendimiento basados ​​en Java, como Hadoop, por ejemplo. También lo convierte en un marco de computación en clúster flexible, altamente escalable y de código abierto cuando se combina con Apache Spark, tal y como señalan desde el análisis en TechRepublic.

Fuente: ticbeat.com

 

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