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

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Desde 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 conocimiento y convertirse en un trabajador profesional, necesita tener una breve idea acerca de al menos uno de estos idiomas que se requiere en Data Science.

PITÓN

Python es un propósito general, multiparadigm y uno de los idiomas 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, minería de datos, base de datos, interfaz gráfica de usuario, etc. Desde tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han avanzado a un gran nivel. En altura, la demanda de expertos en Python ha aumentado. Como 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.

R

Para propósitos de computación estadística, R en ciencia de datos es considerado como el mejor lenguaje de programación. Es un lenguaje de programación y entorno de software para gráficos y computación estadística. Es de dominio específico y tiene una excelente gama de alta calidad. R consiste en paquetes de código abierto para aplicaciones estadísticas y cuantitativas. Esto incluye gráficos avanzados, regresión no lineal, redes neuronales, filogenia y muchos más. Para analizar los datos, los científicos de datos y los mineros de datos utilizan 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 del 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 utiliza 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 de alto nivel JIT (“justo a tiempo”). Ofrece escritura dinámica, capacidades de scripting y simplicidad de un lenguaje como Python. Debido a una ejecución más rápida, se ha convertido en una buena opción para tratar 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.

SCALA

Scala es un lenguaje de programación multiparadigm, de código abierto y de propósito general. Los programas de Scala se cumplen con el Bytecode de Java que se ejecuta en JVM. Esto permite la interoperabilidad con el lenguaje Java, lo que lo convierte en un lenguaje básico que es apropiado para Data Science. Scala + Spark es la mejor solución cuando se computa para operar con Big Data.

JAVA

Java también es un lenguaje de programación orientado a objetos extremadamente popular y de propósito general. Los programas Java se compilan a un código de bytes que es independiente de la plataforma y se ejecuta en cualquier sistema que tenga JVM. Las instrucciones en Java se ejecutan mediante un sistema Java en tiempo de ejecución denominado 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 Data Science. Se dice que la seguridad y el rendimiento de Java son realmente ventajosos para Data Science, ya que las empresas prefieren integrar el código de producción en el código base que existe, directamente.

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