ilmaistro.com

Tecnología, Análisis, Software y Cultura Geek

persona programación

Los 5 principales lenguajes de programación que los data scientists deben aprender

| 0 Comentarios

 

Los científicos de datos, conocidos también como data scientists, trabajan con grandes conjuntos de datos. Son las personas que no solo aprovechan las fuentes de datos existentes, sino que también se especializan en crear nuevas según sea necesario para extraer datos significativos y conocimientos prácticos. Debido a esto, los lenguajes de programación son imprescindibles para ellos, ya que, gracias a estos, pueden extraer información de forma rápida y sin esfuerzo. 

Pero antes de hablar sobre los lenguajes de programación, ¿sabes de qué trata el data science

¿Qué es Data Science? 

El Data Science, o la ciencia de datos, es el campo de estudio que se enfoca en extraer conocimiento de los datos a través de habilidades de programación, conocimiento de matemáticas y estadística, y más. Expresado en términos sencillos, es el área que facilita la obtención de información detallada al aplicar conceptos científicos a grandes grupos de data.

Tomemos, por ejemplo, la pandemia global de COVID-19 en curso: los funcionarios gubernamentales están analizando conjuntos de datos recuperados de una variedad de fuentes, como rastreo de contactos, infección, tasas de mortalidad y datos basados ​​en la ubicación para determinar qué áreas se ven afectadas y cómo adaptarse mejor a modelos de apoyo continuo para brindar ayuda donde más se necesita mientras se intenta frenar las tasas de infección. 

Entonces, ¿qué es el big data? 

Big data es el término que describe la agregación colectiva de grandes conjuntos de datos seleccionados de múltiples fuentes digitales. Estos grupos de datos tienden a ser bastante grandes en tamaño, variedad (tipos de datos) y velocidad (la tasa a la que se recopilan los datos). Esto se debe al crecimiento explosivo y la digitalización de la información a nivel mundial y al aumento de la capacidad para almacenar, manejar y analizar conjuntos de datos de esta magnitud. 

Teniendo esto en cuenta, los siguientes lenguajes de programación están preparados para ser eficientes en el manejo de grandes conjuntos de datos y así ayudarte a extraer de manera efectiva la información necesaria. 

Python

python

El preferido de muchos desarrolladores de software y data scientists, el lenguaje de programación Python ha demostrado ser uno de los más utilizados como referencia tanto por su facilidad de uso como por su naturaleza dinámica.  

Es muy estable, sin mencionar que es compatible con algoritmos de alto rendimiento, lo que te permitirá interactuar con tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático, el análisis predictivo y la inteligencia artificial (IA).  

Lenguaje de programación R

El lenguaje de programación R se compara a menudo con Python en el sentido de que son similares en cuanto a su naturaleza de código abierto y su diseño independiente del sistema para admitir la mayoría de los sistemas operativos. Y aunque ambos lenguajes sobresalen en los círculos de ciencia de datos y aprendizaje automático, R fue diseñado y se apoya en gran medida en modelos estadísticos y computación.  

Asimismo, la visualización de datos es otro punto en el que R se especializa, con una serie de paquetes que ayudan a representar gráficamente los resultados con tablas y diagramas, incluyendo el trazado complejo de análisis numérico. 

También te interesará: ¿Cómo los chatbots pueden ayudar a las empresas en época de pandemia?

Java 

java

Java ha existido aproximadamente por más de 20 años. Durante este tiempo, el lenguaje orientado a objetos y basado en clases se ha adherido al credo de “escribir una vez, ejecutar en cualquier lugar (WORA)”, estableciendo que requiere la menor cantidad de dependencias posible (independientemente de dónde se ejecutará su código). 

Esto se extiende a las aplicaciones que se ejecutan dentro de la máquina virtual Java (JVM), que se pueden ejecutar independientemente del sistema operativo subyacente, permaneciendo en gran medida independientes del sistema. Es la plataforma elegida por algunas de las herramientas más utilizadas en el análisis de big data, como Apache Hadoop y Scala. 

Julia 

En comparación con los otros lenguajes de programación de esta lista, Julia es el más nuevo; tiene menos de 10 años desde su lanzamiento inicial. Pero no te dejes llevar por eso porque, a pesar de estar entre los lenguajes más nuevos, Julia está creciendo constantemente en popularidad entre los científicos de datos que requieren un lenguaje dinámico capaz de realizar análisis numéricos en un entorno informático de alto rendimiento.  

Gracias en parte a sus tiempos de ejecución más veloces, no solo proporciona un desarrollo más rápido, también produce aplicaciones que se ejecutan de manera similar a las creadas en lenguajes de bajo nivel. 

Scala 

Scala, un lenguaje de programación de alto nivel que se basa en la plataforma JVM, fue diseñado para aprovechar muchos de los mismos beneficios mientras que Java aborda algunas de sus deficiencias.  

Scala está diseñado para ser altamente escalable y, como tal, es el adecuado para manejar las complejidades del big data. Esto incluye compatibilidad con marcos de ciencia de datos de alto rendimiento basados ​​en Java, como Hadoop.  

También funciona en un marco de computación en clúster flexible, altamente escalable y de código abierto cuando se combina con Apache Spark y puede hacer uso de grandes grupos de recursos de hardware de manera eficiente.

Posts relacionados

Avatar

Autor: Henry Silva

Hola! Soy Henry Silva, webmaster de ilmaistro.com, emprendedor y empresario. Me gusta escribir sobre tecnología, me encantan las redes sociales y tengo mi propia empresa de servicios de posicionamiento web: Capybara SEO. Si deseas, puedes contactarme o saber más de mi.

Agregue un comentario

Required fields are marked *.