≫ ¿Cuáles son los lenguajes de programación necesarios para la ciencia de datos?

Dado que el avance de la ciencia de datos está ganando más popularidad. Las oportunidades de trabajo en este campo son más. Por lo tanto, para obtener conocimientos y convertirse en un trabajador profesional, debe tener una breve idea sobre al menos uno de estos lenguajes que se requieren en Data Science.

PITÓN

Python es un lenguaje de propósito general, multiparadigma y uno de los más populares. Es simple, fácil de aprender y ampliamente utilizado por los científicos de datos. Python tiene una gran cantidad de bibliotecas, que es su mayor fortaleza y puede ayudarnos a realizar múltiples tareas, como procesamiento de imágenes, desarrollo web, extracción de datos, base de datos, interfaz gráfica de usuario, etc. Dado que tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han avanzado a un gran altura, la demanda de expertos en Python ha aumentado. Dado que Python combina la mejora con la capacidad de interactuar con algoritmos de alto rendimiento escritos en C o Fortran, se ha convertido en el lenguaje más utilizado entre los científicos de datos. El proceso de Data Science gira en torno al proceso ETL (extracción-transformación-carga) que hace que Python sea muy adecuado.

Para fines de computación estadística, R en ciencia de datos se considera el mejor lenguaje de programación. Es un lenguaje de programación y entorno de software para gráficos y computación estadística. Es específico del dominio y tiene un excelente rango de alta calidad. R consta de paquetes de código abierto para aplicaciones estadísticas y cuantitativas. Esto incluye representación gráfica avanzada, regresión no lineal, redes neuronales, filogenética y mucho más. Para analizar datos, los científicos de datos y los mineros de datos usan R ampliamente.

sql

SQL, también conocido como lenguaje de consulta estructurado, es también uno de los lenguajes más populares en el campo de la ciencia de datos. Es un lenguaje de programación específico de dominio y está diseñado para administrar bases de datos relacionales. Es sistemático en la manipulación y actualización de bases de datos relacionales y se utiliza para una amplia gama de aplicaciones. SQL también se usa para recuperar y almacenar datos durante años. La sintaxis declarativa de SQL lo convierte en un lenguaje legible. La eficiencia de SQL es una prueba de que los científicos de datos lo consideran un lenguaje útil.

JULIA

Julia es un lenguaje compilado JIT (“justo a tiempo”) de alto nivel. Ofrece escritura dinámica, capacidades de secuencias de comandos y la simplicidad de un lenguaje como Python. Debido a su ejecución más rápida, se ha convertido en una excelente opción para hacer frente a proyectos complejos que contienen grandes volúmenes de conjuntos de datos. La legibilidad es la ventaja clave de este lenguaje y Julia también es un lenguaje de programación de propósito general.

ESCALA

Scala es un lenguaje de programación multiparadigma, de código abierto y de propósito general. Los programas de Scala cumplen con Java Bytecode que se ejecuta en JVM. Esto permite la interoperabilidad con el lenguaje Java, lo que lo convierte en un lenguaje sustancial apropiado para la ciencia de datos. Scala + Spark es la mejor solución a la hora de computar para operar con Big Data.

JAVA

Java es también un lenguaje de programación orientado a objetos extremadamente popular y de propósito general. Los programas Java se compilan en código de bytes que es independiente de la plataforma y se ejecuta en cualquier sistema que tenga JVM. Las instrucciones en Java son ejecutadas por un sistema de tiempo de ejecución Java llamado Java Virtual Machine (JVM). Este lenguaje se utiliza para crear aplicaciones web, sistemas backend y también aplicaciones de escritorio y móviles. Se dice que Java es una buena opción para la ciencia de datos. Se dice que la seguridad y el rendimiento de Java son realmente ventajosos para la ciencia de datos, ya que las empresas prefieren integrar el código de producción en la base de código existente, directamente.