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Para los profesionales de la ingeniería de software apasionados por el modo en que la manipulación de los datos afecta a nuestra economía actual, la ciencia de los datos y la analítica (data scientists y data analysts) es un campo apasionante en el que trabajar.
Reforzado por el hecho de que el número de puestos de trabajo en ciencia de datos y analítica crece año con año. Está claro que a los reclutadores también necesitan estas funciones. La ciencia de los datos y la analítica combinan los conocimientos de programación con habilidades estadísticas y cuantitativas avanzadas.
Hay muchos lenguajes de programación que ofrecen los programas de ciencia de datos en los que los aspirantes a científicos y analistas de datos pueden considerar especializarse. Aunque hay un surtido de lenguajes de programación que serán útiles para una carrera en la ciencia y la analítica de datos, enumeramos siete lenguajes que los científicos de datos y los científicos de datos deben conocer:
1. R es un lenguaje y un entorno para la computación estadística y los gráficos:
Descendiente directo de la antigua programación S. El lenguaje R fue lanzado por la R Foundation for Statistical Computing en 1995. Escrito en C, Fortran y el propio R, éste puede compilarse y ejecutarse en una amplia variedad de plataformas Windows, MacOS y UNIX. Su uso generalizado por parte de científicos de datos y analistas se debe a que tiene un paquete para casi todas las aplicaciones cuantitativas y estadísticas imaginables. Entre ellas se encuentran la filogenética, las redes neuronales, la regresión no lineal, los gráficos avanzados, etc. Al ser un lenguaje de código abierto, permite una comunidad de colaboradores muy activa. El reciente crecimiento y la popularidad de R es un testimonio de su eficacia en la ciencia de los datos en los próximos años.
2. Python es un lenguaje de programación de propósito general:
Introducido por Guido van Rossum en 1991, Python es un lenguaje de propósito general extremadamente popular, ampliamente utilizado en la comunidad de ciencia de datos y analítica. Dispone de una amplia gama de módulos especializados y cuenta con el apoyo de la comunidad mundial con numerosos servicios en línea que proporcionan una API (interfaz de programación de aplicaciones) de Python. Es fácil de aprender, y la baja barrera de entrada también lo convierte en un primer lenguaje ideal para quienes no están familiarizados con el campo de la ciencia de los datos y la analítica.
Python también es una gran perspectiva para aquellos que buscan una carrera en la ciencia de datos basada en aplicaciones. Gran parte del proceso de la ciencia de datos gira en torno al proceso ETL (extracción-transformación-carga), que se apoya en la versatilidad que ofrece Python. Python también proporciona paquetes como Tensorflow, pandas y scikit-learn, lo que lo convierte en una fantástica opción para aplicaciones avanzadas de aprendizaje automático.
3. SQL es un lenguaje de consulta estructurado:
SQL ha sufrido varias implementaciones desde su introducción por IBM en 1974; sin embargo, los principios básicos siguen siendo los mismos. Define, gestiona y consulta bases de datos relacionales, un proceso crítico para cualquier función en la ciencia de los datos y la analítica.
SQL es uno de los favoritos de los científicos de datos por su sintaxis declarativa, que lo convierte en un lenguaje fácil de leer y comprender. El lenguaje SQL se utiliza en una serie de aplicaciones, desde la lectura de grandes conjuntos de datos hasta su consulta para obtener resultados significativos. SQL también puede integrarse directamente en otros lenguajes a través de módulos como SQLAlchemy. Es un lenguaje de procesamiento de datos muy útil; muchas aplicaciones de la ciencia de los datos dependen del ETL, que es una de las habilidades principales de SQL. Su longevidad y eficiencia lo convierten en un lenguaje imprescindible para que los científicos de datos lo conozcan y dominen.
4. Java:
Java está actualmente soportado por Oracle Corporation. Es un lenguaje estándar de propósito general que se ejecuta en la máquina virtual Java (JVM). Tiene la poderosa capacidad de integrar la ciencia de los datos y las técnicas de análisis en la base de código existente. Como resultado, muchos sistemas modernos se construyen en el lado del servidor de Java. Es un lenguaje muy valioso para las aplicaciones de procesamiento de datos de misión crítica, ya que proporciona una gran seguridad de tipo.
.Java es un sistema informático ideal que ofrece una fácil portabilidad entre diferentes plataformas. Estos factores hacen que sea adecuado para escribir códigos de producción ETL específicos y algoritmos de aprendizaje automático computacionalmente intensivos. La verbosidad de Java lo convierte en la primera opción obvia para el análisis ad hoc y las aplicaciones estadísticas especializadas. Muchas empresas necesitan que los científicos de datos puedan integrar sin problemas el código de producción de la ciencia de datos en su base de código existente, lo que es posible gracias a las ventajas que ofrecen el rendimiento y la seguridad de los tipos de Java.
5. Scala:
Scala fue desarrollado por Martin Oderski en 2004 y es un lenguaje multiparadigma que permite tanto enfoques orientados a objetos como funcionales. Se ejecuta en la JVM y es la opción ideal para los científicos de datos y los analistas que trabajan con grandes cantidades de datos. El marco informático de clústeres Apache Spark fue escrito en Scala, que promete un alto rendimiento en escenarios complejos que implican colecciones de datos masivas. Al estar compilado en bytecode Java, lo que permite a Scala interactuar con el propio Java, esto hace que Scala sea un lenguaje de programación muy adecuado para los científicos y analistas de datos.
6. Julia es un lenguaje de programación para el análisis numérico de alto rendimiento y la ciencia computacional:
Lanzada alrededor de 2012 por NumFocus, Julia ha causado una impresión definitiva en el mundo de la computación numérica y el análisis de datos. Un lenguaje de programación JIT, Julia ofrece a sus desarrolladores simplicidad, tipificación dinámica y capacidades de scripting. Gracias a las primeras implantaciones en varias instituciones financieras, Julia ya se ha convertido en una de las favoritas de la comunidad de analistas de datos. Aunque originalmente se centró en el análisis numérico, también puede utilizarse para la programación de propósito general.
7. Matlab es un lenguaje de programación y un entorno para el análisis iterativo y el diseño de procesos:
El Laboratorio de Matrices (MATLAB) es un lenguaje de cálculo numérico utilizado en el mundo académico y en la industria del procesamiento de datos. Desarrollado y licenciado por MathWorks en 1984, MATLAB está diseñado para su uso en aplicaciones cuantitativas que tienen requisitos matemáticos complejos. Entre ellos se encuentran el procesamiento de imágenes, las transformadas de Fourier, el procesamiento digital de señales y el álgebra matricial, entre otros. Su capacidad de creación de gráficos integrada también lo convierte en una herramienta ideal para la visualización de datos.
MATLAB, que a menudo se enseña como parte del plan de estudios en muchos cursos de licenciatura en física, ciencias aplicadas, matemáticas e ingeniería, también se utiliza ampliamente en el análisis de datos. Además, su uso generalizado en ámbitos cuantitativos y numéricos lo convierte en un lenguaje imprescindible en la ciencia de datos.
Si bien esto ha sido una visión general de los lenguajes de programación que son fundamentales para que los científicos y analistas de datos dominen, también es importante darse cuenta de que el uso de cada lenguaje individual depende mucho de la aplicación. No obstante, un conocimiento profundo de la codificación proporciona a los científicos de datos y a los analistas de datos el equilibrio perfecto entre rendimiento y versatilidad, una combinación muy necesaria para este puesto.
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