7 lenguajes de programación imprescindibles para científicos y analistas de datos

Fuente
Escrito por Vivek Kumar

Para los graduados en ingeniería de software que están cautivados por cómo la manipulación de datos impulsa nuestra economía actual, la ciencia de datos y el análisis es un campo emocionante en el que trabajar. Agravado por el hecho de que el número de trabajos de analistas y científicos de datos casi se duplicó entre abril de 2016 y abril de 2017, es evidente que estos roles también son los favoritos de los reclutadores. Ciencia de los datos y la analítica combinan habilidades de codificación con habilidades estadísticas y cuantitativas avanzadas. Hay muchos lenguajes de programación ofrecidos por cursos de ciencia de datos en los que los aspirantes a científicos y analistas de datos pueden considerar especializarse. Si bien hay una variedad de lenguajes de programación que serán útiles para una carrera en ciencia de datos y análisis, enumeramos siete lenguajes imprescindibles que beneficiarán a los analistas de datos y científicos:

1. R - lenguaje y entorno para la computación y los gráficos estadísticos:

Un descendiente directo de los mayores S programación language, R fue lanzado por la Fundación R para Computación Estadística en 1995. Escrito en C, Fortran y el lenguaje R en sí mismo, R se puede compilar y ejecutar en una amplia variedad de plataformas Windows, MacOS y UNIX. Su uso generalizado tanto por científicos de datos como por analistas se debe a que tiene un paquete para casi todas las aplicaciones cuantitativas y estadísticas imaginables. Estos incluyen filogenética, redes neuronales, regresión no lineal, trazado avanzado, etc. Dado que es un lenguaje de código abierto, permite una comunidad de contribuyentes extremadamente activa. El reciente crecimiento y popularidad de R es un testimonio de su eficacia en el campo de la ciencia de datos en los próximos años.

2. Python - lenguaje de programación de propósito general:

Introducido por Guido van Rossum en 1991, Python es un lenguaje de propósito general inmensamente popular que se usa ampliamente dentro de la comunidad de análisis y ciencia de datos. Tiene una amplia gama de módulos especialmente diseñados y cuenta con un apoyo de la comunidad global con numerosos servicios en línea que proporcionan Python API (Interfaz de programación de aplicaciones). Es fácil de aprender y la barrera de entrada baja también lo convierte en un primer idioma ideal para aquellos que son nuevos en el campo de la ciencia de datos y el análisis. Python también es una excelente perspectiva para aquellos que buscan una carrera basada en aplicaciones en ciencia de datos. La mayoría del proceso de ciencia de datos gira en torno al proceso ETL (extracción-transformación-carga), que está respaldado por la generalidad que ofrece Python. Python también proporciona paquetes como Tensorflow, pandas y scikit-learn que lo convierten en una opción fantástica para aplicaciones avanzadas de aprendizaje automático.

3. SQL - Lenguaje de consulta estructurado:

Desde su introducción en 1974 por IBM, SQL ha pasado por varias implementaciones; sin embargo, los principios básicos siguen siendo los mismos. Define, gestiona y consulta bases de datos relacionales, un proceso crucial en cualquier función de análisis o ciencia de datos. SQL es uno de los favoritos de los desarrolladores que trabajan con datos debido a su sintaxis declarativa, que lo convierte en un lenguaje fácilmente legible y comprensible. SQL se usa en una variedad de aplicaciones, desde leer grandes conjuntos de datos hasta consultarlos para obtener resultados significativos. SQL también se puede integrar directamente en otros lenguajes mediante módulos como SQLAlchemy. Un lenguaje de procesamiento de datos útil, muchas aplicaciones asociadas con la ciencia de datos dependen de ETL, que es una de las principales competencias de SQL. Su longevidad y eficiencia lo convierten en un lenguaje imperativo que los científicos de datos deben conocer y dominar.

4. Java:

Actualmente soportado por Oracle Corporation, Java es un lenguaje estándar de propósito general que se ejecuta en Java Virtual Machine (JVM). Tiene una poderosa capacidad para integrar métodos de análisis y ciencia de datos en una base de código existente. Como resultado, muchos sistemas modernos se basan en un back-end de Java. Es un lenguaje invaluable para aplicaciones de datos esenciales de misión crítica, ya que garantiza una seguridad de tipo sensato.

Java es un sistema informático ideal que permite una portabilidad sin esfuerzo entre varias plataformas. Estos factores lo hacen adecuado para escribir códigos de producción ETL específicos y algoritmos de aprendizaje automático computacionalmente intensivos. La verbosidad de Java lo convierte en una primera opción obvia para análisis ad-hoc y aplicaciones estadísticas dedicadas. Muchas empresas exigen que los científicos de datos puedan integrar sin problemas el código de producción de ciencia de datos en su base de código existente, lo que es posible gracias a las ventajas que ofrece el rendimiento y la seguridad de tipos de Java.

5. Scala:

Scala fue desarrollado por Martin Odersky en 2004 y es un lenguaje de múltiples paradigmas que permite enfoques tanto orientados a objetos como funcionales. Se ejecuta en JVM y es una opción ideal para los científicos y analistas de datos que trabajan con conjuntos de datos de gran volumen. El marco de computación en clúster, Apache Spark, fue escrito en Scala, lo que promete su alto rendimiento en escenarios complejos que involucran colecciones masivas de datos. Dado que está compilado en un código de bytes de Java que permite la interoperabilidad de Scala con el propio Java, esto convierte a Scala en un lenguaje de programación adecuado para científicos y analistas de datos.

6. Julia – programming language for high-performance numerical analysis and computational science:

Lanzado alrededor de 2012 por NumFocus, Julia ha dejado una impresión definida en el mundo de la computación numérica y el análisis de datos. Un lenguaje de programación JIT (justo a tiempo), Julia ofrece a sus desarrolladores con simplicidad, escritura dinámica y capacidades de escritura. Debido a su adopción temprana por varias organizaciones en la industria financiera, Julia ya es una de las favoritas en la comunidad de análisis de datos. Aunque inicialmente enfocada y diseñada para el análisis numérico, Julia también puede usarse para programación de propósito general.

7. MATLAB - lenguaje de programación y entorno para procesos de diseño y análisis iterativos:

Matrix Laboratory (MATLAB) es un lenguaje de computación numérico utilizado en la industria académica y de la ciencia de datos. Desarrollado y licenciado por MathWorks en 1984, MATLAB está diseñado para su uso en aplicaciones cuantitativas que tienen requisitos matemáticos sofisticados. Estos incluyen, entre otros, procesamiento de imágenes, transformadas de Fourier, procesamiento de señales digitales y álgebra matricial. Sus capacidades de trazado incorporadas también lo convierten en una herramienta perfecta para la visualización de datos. A menudo se enseña como parte del plan de estudios en muchos cursos de pregrado en disciplinas de Física, Ciencias Aplicadas, Matemáticas e Ingeniería, MATLAB también tiene un uso extensivo en el análisis de datos. Además de esto, su uso generalizado en campos cuantitativos y numéricos lo convierten en un lenguaje imprescindible en el campo de la ciencia de datos.

Si bien esta fue una descripción general de los lenguajes de programación que son cruciales para que los científicos y analistas de datos dominen, también es importante comprender que el uso de cada lenguaje individual es muy específico de la aplicación. Sin embargo, un conocimiento profundo de la codificación proporciona a los científicos y analistas de datos el equilibrio perfecto entre productividad y generalidad, una combinación que es muy necesaria para el puesto.