JavaScript es el Lenguaje de programación más utilizado del mundo. Sin embargo, en el campo de la ciencia de datos, Python ocupa el primer lugar. ¿En qué se diferencian estos lenguajes de programación? ¿Qué ventajas ofrecen para la aplicación de Business Intelligence?
La ciencia de los datos permite a las empresas extraer información valiosa de los datos que recopilan y utilizarla de forma rentable. Por ello, este campo suele denominarse Clave para la transformación digital visto. Por ejemplo, hay campos de aplicación como el mantenimiento predictivo o la detección del fraude. En este sentido, también aumenta la demanda de expertos y programadores para la ciencia de datos.
En nuestro artículo presentamos los lenguajes de programación más importantes. Estos pueden ser útiles para áreas de trabajo típicas de la ciencia de datos, como el análisis estadístico, la manipulación de datos, el procesamiento visual o el acceso a datos.

Python: sintaxis sencilla, gran diversidad de bibliotecas

Este lenguaje de programación multiparadigmático y dinámico se utiliza en la enseñanza para marcos de aplicaciones web y, en parte, para juegos. Google y YouTube, por ejemplo, se basan en parte en Python. El lenguaje de la ciencia de datos desarrollado en 1991 Ofrece útiles bibliotecas matemáticas que ayudan en el análisis de datos.

Una de las ventajas de Python es su gran comunidad mundial de usuarios, donde la gente se ayuda mutuamente con problemas específicos. A grandes rasgos, hay dos Formas de utilizar Python como científico de datos utilizar. Por un lado, se pueden escribir y ejecutar scripts. Por otro lado, es posible utilizar un intérprete de comandos como REPL para comprobar los comandos de Python de forma rápida y sencilla. REPL significa:

1. Leer: Registrar la entrada del usuario
2. Eval: Evaluación de la entrada
3. Imprimir: Proporcionar salida
4. Bucle: Repetir

R: especializado en estadística y ciencia de datos

R es un lenguaje que apareció en 1993 y que, en un principio, estaba dirigido principalmente a los estadísticos. Por ello, ofrece muchas funciones útiles para leer datos o calcular estadísticas y regresiones o trazar. Sin embargo, el procesamiento de grandes cantidades de datos es más rápido con Python que con R. No obstante, R se utiliza a veces para la Desarrollar modelos de aprendizaje automático usado.

Hay menos opciones de software para R si se desea utilizar un entorno de desarrollo integrado para la programación. Sin embargo, muchos usuarios están muy satisfechos con las herramientas existentes, sobre todo porque el lenguaje de programación R ha sido validado por la Food and Drug Administration para fines médicos. Esto significa que puede utilizarse para estudios clínicos. Como lenguaje de código abierto, R también puede adaptarse a fines particulares.

C++ en el campo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático

Cada vez más, los desarrolladores descubren Lenguajes de programación como C++ (de 1979) o C (publicado en 1972) para aplicaciones de ciencia de datos. El hecho de que la sintaxis de C sea la base de lenguajes posteriores ayuda a muchos desarrolladores más jóvenes a aprenderlo. Por ejemplo, MongoDB, MapReduce y muchas otras aplicaciones se desarrollaron con el lenguaje de programación C++. Aprendizaje profundo Bibliotecas implantadas.

El lenguaje de programación se considera una herramienta eficaz para crear aplicaciones de Ciencia de Datos y Bibliotecas de Big Data. La razón es la buena gestión de la memoria y otras características de rendimiento de C++, como la altísima velocidad de compilación de datos.

SQL: el lenguaje de ciencia de datos más importante para el uso de bases de datos

Para poder analizar datos, a menudo hay que extraerlos de bases de datos. Un lenguaje de programación utilizado con este fin es SQL. Apareció en el mercado en 1979. Se trata de un lenguaje de base de datos para definir estructuras de datos. En Científico de datos debe dominar SQL, ya que casi todos los sistemas de bases de datos habituales utilizan este lenguaje de programación.

SQL se considera el lenguaje estándar para las bases de datos relacionales y es una interfaz de uso frecuente para las plataformas de Big Data. Se utiliza para crear, extraer y manipular datos de sistemas como MySQL, Oracle, SQL Server o Postgre. En comparación con otros lenguajes de programación, la sintaxis de SQL es relativamente sencilla, ya que se basa semánticamente en el lenguaje coloquial inglés.

Java: una ventaja en la cartera de un científico de datos

En Uno de los lenguajes de programación más importantes en general es Java, que se desarrolló en 1991 y se utiliza hoy en día para aplicaciones Android, aplicaciones de servidor web, Hadoop y aplicaciones de escritorio empresariales. Como lenguaje de ciencia de datos, algunos desarrolladores utilizan Java complementario a R o Python, por ejemplo, para escribir programación especial.

Java tiene potencial como lenguaje de programación -dependiendo del entorno de desarrollo concreto y de la estructura general del proyecto de software- para las siguientes áreas:

• Visualización de datos,
• Análisis textuales,
• Aprendizaje profundo,
• Depuración de datos,
• Análisis estadísticos,
• Importación y exportación de datos
• y Aprendizaje automático.

También es relevante que muchas empresas ya utilizan infraestructuras basadas en Java. Por este motivo, a veces tiene sentido crear un prototipo en R o Python, que luego se reescribe en Java.

Otros lenguajes de programación en el ámbito de la ciencia de datos

Además de lenguajes de ciencia de datos ampliamente utilizados, como Python, algunos otros lenguajes de programación son populares entre los analistas de datos, especialmente a nivel regional:

Scala

Scala, por ejemplo, es popular en Japón, entre otros países. Este lenguaje de programación, desarrollado en 2003, pretendía inicialmente ayudar con ciertos problemas con Java. Hoy en día, también se utiliza en las áreas de Big Data y Machine Learning.

Julia

Julia es un lenguaje de ciencia de datos que se utiliza para realizar análisis numéricos rápidos y manejar matrices. Se considera un lenguaje adecuado para los conceptos matemáticos en el campo de la ciencia de datos. Además, la interfaz puede incrustarse fácilmente en otros programas.

SAS

Para el análisis avanzado de datos y las operaciones estadísticas complejas, algunas grandes empresas con los presupuestos correspondientes utilizan SAS. Este lenguaje, con su entorno de desarrollo asociado, se considera muy fiable en el campo de la analítica empresarial, pero también difícil de aprender.

Matlab

Si es necesario realizar operaciones matemáticas intensivas, MATLAB también puede convertirse en un lenguaje de ciencia de datos. Es uno de los lenguajes de programación que ofrece, entre otras cosas, gráficos para la visualización de datos y herramientas para crear gráficos individuales. Al igual que el lenguaje de programación Octave, también popular entre algunos científicos de datos, MATLAB dispone de un gran número de bibliotecas para álgebra lineal, estadística y análisis de Fourier.

Perl

Un lenguaje de programación que tiene mucho en común con Python, pero que actualmente se utiliza menos, es Perl. Este versátil lenguaje de programación se utiliza sobre todo en bioinformática, finanzas y análisis estadístico. Las versiones modernas de Perl pueden manejar grandes cantidades de datos mejor que las antiguas. Por eso Boeing y Siemens, por ejemplo, utilizan Perl para parte de sus tareas de ciencia de datos.

Haskell

Otro lenguaje de programación para la ciencia de datos es Haskell. Se supone que es rápido y seguro cuando se trata de conceptos matemáticos como la abstracción, que son necesarios para algunos campos orientados a las finanzas. Sin embargo, el número de desarrolladores que utilizan Haskell para el aprendizaje automático o en combinación con otros lenguajes de programación de ciencia de datos es bastante reducido. Esto se debe a que el lenguaje es difícil de aprender.

Uso de lenguajes de programación en todo el mundo

Existen diferencias regionales en el uso de los respectivos lenguajes de ciencia de datos. Por ejemplo, la experiencia con Python en El 76% de los anuncios de empleo en ciencia de datos en LinkedIn como cualificación necesaria para los EE. En consecuencia, la mayoría de los participantes en un Encuesta sobre el trabajo con Python en Estados Unidos, concretamente el 16 por ciento. Les siguen los indios, con un 11%, y los programadores alemanes, con un 7%.

Cuando se trata de lenguajes de programación para todas las áreas de software, JavaScript y HTML se sitúan por delante de Python en todo el mundo. Esto se debe a que el El desarrollo de sitios web, la tarea más común del total de programadores es.

Si examinamos más detenidamente los principales lenguajes de la ciencia de datos, veremos, por ejemplo, que Java por el 53% de los desarrolladores surcoreanos y el 47% de los chinos.pero sólo lo utiliza el 33% de los expertos alemanes en software. Esto también puede estar relacionado con el hecho de que Los programadores alemanes sienten menos influencia en su puesto al utilizar Java que con otros lenguajes de programación.

Pocas personas consideran el lenguaje de programación R como su lenguaje principal. La mayoría lo utiliza en paralelo con Python y en combinación con bases de datos como PostgreSQL, MongoDB y SQLite. Probablemente debido a su antigüedad, C++ es actualmente menos popular. Al fin y al cabo, todavía el 23% de los promotores indios lo consideran su lenguaje principal. C++ también se utiliza más a menudo en combinación con Python.

Conclusión

Entre todos los lenguajes de programación que para la Ciencia de Datos, Python es actualmente el. Dependiendo de la región, la filosofía de la empresa y las preferencias personales, también se utilizan Java, R, SQL, C++ o lenguajes menos conocidos. Sobre todo cuando se trata de tareas matemáticas complejas, también se utilizan lenguajes de programación especiales que disponen de funciones avanzadas de estadística o álgebra.
Debido a esta diversidad y dinamismo, resulta evidente que en el campo de la IA es de gran importancia mantenerse siempre al día. Es No basta con aprender un lenguaje de programación y utilizarlo para todos los proyectos futuros. La ciencia de datos es un campo extenso, apasionante y variado debido a su rápido ritmo de desarrollo. Este es también el atractivo para los expertos y programadores en este campo.