Los 6 lenguajes de programación de ciencia de datos que hay que aprender en 2024
Published: 2024-06-21 22:43:01

Hoy en día, el campo de la ciencia de datos está experimentando un gran crecimiento. Existe una demanda de personas capaces de extraer información de los datos, sobre todo porque la cantidad de datos sigue aumentando a un ritmo exponencial. En el campo de la ciencia de datos, los profesionales utilizan lenguajes de programación para recopilar, analizar y presentar visualmente los datos. Si aspiras a hacer carrera en este campo, tener conocimientos de estos lenguajes de programación te proporcionará sin duda una ventaja sobre los profesionales.
En esta guía presentaremos una visión general de los seis lenguajes de programación que los científicos de datos deberían priorizar aprender en 2024. Profundizaremos en los propósitos y puntos fuertes de cada lengua, así como en sus ventajas e inconvenientes. Empecemos.
**1. Python**
El primero de la lista es Python. Considerado el lenguaje por excelencia para la ciencia de datos de propósito general, Python es ampliamente utilizado en este campo. Este lenguaje de programación interprestado y de alto nivel permite a los científicos de datos desarrollar y crear prototipos de aplicaciones con rapidez.
Capacidades clave
Algunas de las cosas clave para las que se utiliza Python en la ciencia de datos son:

-Gestión y limpieza de datos
-Análisis exploratorio de datos
-Análisis estadístico y aprendizaje automático
-Visualización de datos
-Creación de canales de datos y flujos de trabajo
-Web scraping



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**Pros**

**Muy fácil de leer, escribir y aprender ideal para principiantes
- Amplias bibliotecas y marcos para tareas de datos (NumPy, Pandas, TensorFlow)
- Amplia comunidad de profesionales de los datos
- Entorno de codificación interactivo mediante cuadernos Jupyter
- Altamente flexible, puede integrarse con otros lenguajes como R
- Contras
- Al estar basado en un intérprete, puede ser más lento para cálculos muy intensivos.
- El manejo de grandes datos y conjuntos de datos puede consumir mucha memoria
- No está diseñado intrínsecamente para el cálculo multihilo
**

Como puedes ver, Python proporciona una base excelente para realizar todo tipo de trabajos de ciencia de datos. Su versatilidad y facilidad de uso la convierten en nuestra recomendación nº 1 para principiantes.




**2. R**

Creado originalmente para el cálculo estadístico, R se ha convertido en uno de los principales lenguajes de programación para la ciencia de datos. Muy utilizado para el aprendizaje automático y el modelado estadístico, ofrece una amplia selección de herramientas avanzadas.
Capacidades clave

Los principales puntos fuertes de R son:

**- Análisis estadístico y visualizaciones gráficas
- Magníficas herramientas de análisis predictivo y modelización
- Gestión de datos
- Aprendizaje automático con bibliotecas robustas
- IDE flexible para codificación interactiva**


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**Pros

- Código abierto con miles de paquetes creados por la comunidad
- Entorno líder para la exploración estadística
- Ideal para crear prototipos rápidamente
- Funciones avanzadas de visualización de datos
- Altamente extensible con integración de código
- Contras
- Curva de aprendizaje pronunciada para principiantes
- Uso limitado fuera de estadísticas/análisis de datos
- Las funciones básicas de programación requieren más codificación
- El tratamiento de macrodatos requiere muchos recursos**

Para los científicos de datos en ciernes, las capacidades analíticas avanzadas de R lo hacen extremadamente valioso. Aunque la curva de aprendizaje es más pronunciada que la de Python, el tiempo invertido en aprender R reporta dividendos en términos de dominio del modelado.

3. SQL

SQL (Structured Query Language) se ha convertido en una herramienta fundamental en muchos ámbitos de la ciencia de datos. Como lenguaje especializado para acceder a bases de datos y manipularlas, dota a los usuarios de un inmenso poder para recopilar y ordenar datos.
Capacidades clave.
Algunos usos clave de SQL son:

**- Creación y gestión de bases de datos
- Redacción de consultas complejas para extraer datos brutos
- Filtrar, clasificar, combinar, agregar datos
- Analizar la información cuantitativa de las bases de datos
- Copia de seguridad/movimiento de datos**


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Pros
	

-

- Lenguaje declarativo fácil de escribir y leer
- Estándar independiente de la plataforma para todos los tipos de bases de datos
- Permite a los usuarios acceder a vastos conjuntos de datos
- Lenguaje crítico para aprovechar los macrodatos
- Ideal para agilizar los flujos de trabajo de análisis de datos
  
Contras

**- Requiere una base de datos existente desde la que realizar la consulta
- A menudo es necesario combinar otras lenguas para el análisis
- Las operaciones avanzadas pueden complicarse
- No funciona bien en procesos iterativos o basados en códigos**

SQL da a los expertos en datos las claves para acceder a montones de datos encerrados en bases de datos. Dominar SQL junto con un lenguaje de manipulación de datos como Python o R proporcionará un gran impulso a las capacidades de los analistas.

4. Java

Java, uno de los lenguajes de programación más utilizados en todo el mundo en todos los ámbitos de la ingeniería de software, también desempeña un papel destacado en la ciencia de datos. Java ofrece un sólido respaldo para el procesamiento de datos a gran escala mediante los marcos Hadoop y Spark.

Capacidades clave

**- Algunas de las formas en que Java se utiliza para la ciencia de datos:
- Creación de aplicaciones y sistemas distribuidos escalables
- Marcos de procesamiento paralelo de datos por lotes como Apache Spark
- Infraestructuras de respaldo como Hadoop
- Transmisión de datos en tiempo real mediante herramientas como Kafka
- Tareas de aprendizaje automático de propósito general**


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Pros

**- Código tipado estáticamente, eficiente y de ejecución rápida
- Abundantes bibliotecas y paquetes disponibles
- Robustez para desarrollar programas complejos y de gran envergadura
- Buena integración con marcos de Big Data y ML
- Funciona en cualquier plataforma con disponibilidad de JVM**

Contras

**- Tareas de datos no optimizadas como R y Python
- Lenguaje más verboso, todo necesita codificación
- Carece de entorno REPL interactivo
- Curva de aprendizaje más pronunciada que otros idiomas**

Es posible que Java no sea la opción más adecuada para la manipulación y el análisis cotidianos de datos. Sin embargo, para los arquitectos que diseñan flujos de trabajo y canalizaciones de datos mastodónticos, el dominio de Java es extremadamente ventajoso.

5. JavaScript

Tal vez resulte sorprendente que JavaScript se haya convertido en una fuerza prominente en el campo de la ciencia de datos en los últimos años. El omnipresente lenguaje de scripting tiene algunas aplicaciones interesantes en este campo.

Capacidades clave

Algunos casos de uso de JavaScript en la ciencia de datos son
Visualización interactiva de datos con D3.js
Creación de cuadros de mando e informes de datos basados en la web
Uso de Node.js para las necesidades de programación ETL
Integración de interfaces frontales con R y Python
Análisis exploratorio de datos


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Pros

**- Lenguaje muy fácil de aprender para programadores principiantes
- Se integra perfectamente en interfaces web y aplicaciones
- Gran comunidad y amplio material didáctico disponible
- Ligero en cuanto a necesidades de dependencias
- El tiempo de ejecución está disponible universalmente en todas las plataformas**

Contras

**- No está diseñado específicamente para las necesidades de manipulación de datos
- Falta de herramientas robustas en comparación con Python y R
- Necesita combinar otros idiomas para tareas más avanzadas
- En general, se utiliza menos en la industria**

Aunque quizá no se encuentre en la misma categoría de pesos pesados que Python y R para la ciencia de datos, JavaScript sigue siendo una utilidad increíblemente útil. Para los interesados en crear interfaces y visualizaciones de datos personalizadas, los conocimientos de JavaScript son inestimables.

6. C/C++
Para los programadores que desean maximizar el rendimiento y la eficiencia, C y C++ siguen siendo el estándar de oro. Estos lenguajes constituyen la base sobre la que se construyen muchos marcos e infraestructuras de análisis de datos. Proporcionan la velocidad que necesitan las plataformas de grandes volúmenes de datos.
Capacidades clave



Algunos ejemplos de cómo se aprovechan C/C++ son:

- Creación de motores de procesamiento de datos distribuidos subyacentes
- Necesidades informáticas de alto rendimiento
- Algoritmos complejos y modelos cuantitativos
- Desarrollo de bibliotecas estadísticas utilizadas por lenguajes superiores
- Tareas generales de programación del sistema

Pros

**- Código ejecutable ultrarrápido y optimizado para hardware
- Ofrece a los programadores un nivel inferior de control de la memoria
- Tipado estático para mayor fiabilidad
- Disponible en todas partes como lengua de sistema
- Compatible con una amplia gama de hardware**

Contras

**- Lenguajes muy complejos, difíciles de dominar
- La gestión manual de la memoria provoca errores
- Soporte inherente limitado para las funciones de análisis de datos
- Carece de la interactividad de lenguajes como Python**

Para la mayoría de los análisis y modelos cotidianos, C/C++ son excesivos. Sin embargo, su rendimiento computacional sigue siendo fundamental para desarrollar algoritmos de vanguardia, simulaciones y bases de infraestructura sobre las que se construyen otros lenguajes más sencillos.
 
Consideraciones clave para empezar
Mientras repasamos algunos de los lenguajes de programación más utilizados en la ciencia de datos actual, quizá te preguntes: ¿cuál es mejor aprender primero? La elección de la lengua inicial depende de sus intereses específicos y de la base de la que disponga. He aquí algunas consideraciones clave que pueden ayudarle a tomar una decisión:
Experiencia previa en programación- Si eres nuevo en el mundo de la programación, Python es el programa más adecuado para principiantes. 
Para aquellos con algunos conocimientos previos, ampliar esa base suele ser el camino más fácil. 

**Área de interés**

Aquellos interesados más en estadística, modelado predictivo puede que desee abordar R antes. Si desea hacer visualizaciones personalizadas, JavaScript es un buen punto de partida. Las arquitecturas e infraestructuras de big data se prestan mejor a Java.

**Estilo de aprendizaje**

Los cuadernos interactivos en Python y R permiten iterar rápidamente durante el aprendizaje. Los lenguajes estructurados como Java favorecen los objetivos concretos de los proyectos para impulsar el progreso. 

**Objetivos futuros**
Las perspectivas de empleo y las necesidades específicas de cada dominio pueden dictar ciertos idiomas requeridos. Los puestos de ingeniería de datos y en la nube se inclinan por Java, por ejemplo, mientras que los analistas tienden a utilizar más Python y R.

Lo mejor de todos estos lenguajes es que pueden trabajar juntos a la hora de crear soluciones de datos sólidas. No sientas que necesitas dominar uno antes de tocar el siguiente. La diversidad de idiomas le hará mucho más capaz como profesional de los datos.