La ciencia de datos es un término que ha ganado popularidad en todo el mundo, una herramienta nueva y poderosa que puede responder muchas preguntas que las empresas se hacen hoy en día, centradas en el consumidor y en el punto de venta. La ciencia de datos es un campo que tiene una gran demanda y muchas grandes organizaciones y nuevas empresas están reclutando desarrolladores y científicos de datos que puedan trabajar con Big data, para analizar de manera eficiente y obtener información valiosa sobre sus datos para abordar una variedad de actividades comerciales, la experiencia de los clientes a la analítica.
Con cientos de casos de uso, desde computación en la nube hasta aprendizaje automático, la ciencia de datos es el nuevo campo de programación del futuro. Miles de personas aspirantes buscan unirse a este campo. Para ayudarlo a cortar la línea, aquí están los 10 principales lenguajes de programación para proyectos de Big data en 2022.
Principales lenguajes de programación para proyectos de ciencia de datos
1. pitón
Python es una de las herramientas más vitales para la ciencia de datos y para el análisis de Big data. Es el lenguaje de programación de referencia para Big data debido a su naturaleza orientada a objetos, facilidad de uso y facilidad de uso para desarrolladores gracias a su alta legibilidad de código.
También tiene una excelente compatibilidad con potentes bibliotecas de ciencia de datos como Keras, Scikit-Learn, matplotlib, tensorflow, y más. Python es de código abierto con una comunidad sólida, lo que lo convierte en el lenguaje de programación más querido para Big Data.
2. JavaScript
JavaScrip es uno de los principales lenguajes de programación de la World Wide Web. Es, como su nombre indica, un lenguaje de secuencias de comandos que permite a un programador implementar características dinámicas y complejas como visualizaciones de datos interactivas, actualización dinámica de contenido y muchas más; en los sitios web. Se utiliza en el 97% de todos los sitios web de la World Wide Web.
Para proyectos de ciencia de Big Data, JavaScript es fácil de aprender, admite bibliotecas de aprendizaje automático como tensorflow.js y keras.js, etc., y permite a los programadores crear análisis de datos visualizados para una mejor comprensión de los grandes conjuntos de datos.
JavaScript es uno de los lenguajes más populares según las contribuciones de los repositorios de GitHub.
3.Java
Java es un lenguaje de programación antiguo, pero la edad viene con confiabilidad y estabilidad con una excelente integración con herramientas de nivel empresarial. Java ahora tiene herramientas para aplicaciones de ciencia de datos como Hadoop, Spark, Hive, Scala y Fink.
Java ofrece varios IDE para el desarrollo rápido de aplicaciones, lo que lo convierte en la opción preferida de los desarrolladores para escribir código debido a su alta escalabilidad y naturaleza flexible que proporciona un entorno de desarrollo seguro para el análisis de datos, el aprendizaje automático, la extracción de datos y mucho más.
4. R
También conocido como programación R, es un software de código abierto, eficaz en el manejo del análisis estadístico y el aspecto gráfico del análisis de datos en la ciencia de datos. El análisis de series temporales, la agrupación en clústeres, las pruebas estadísticas, el modelado lineal y no lineal son solo algunas de las muchas funciones de cálculo y análisis estadístico que proporciona la programación R.
5. C/C++
C/C++ es uno de los primeros lenguajes de programación y, por lo tanto, el lenguaje más complicado y de bajo nivel de esta lista.
Es uno de los lenguajes de programación más poderosos para proyectos de Big data, con su capacidad para procesar grandes cantidades de datos, más de 1 gb/s en tiempo real, y ofrece mejores resultados optimizados comparativamente más rápido que otros lenguajes de programación debido a su eficiencia. naturaleza.
Cada vez más, C/C++ se usa para crear bases de código centrales de herramientas, como Tensorflow y R, para usar en Data Science.
6. Escala
Scala es un lenguaje de programación escalable de alto nivel y de código abierto para Big Data que se ejecuta en una máquina virtual Java y puede hacer que Java sea más eficiente en el análisis de datos. Scala tiene soporte subyacente para criptomonedas, lo que la convierte en la opción ideal para crear marcos de análisis de datos de alto rendimiento.
Es compatible con la mayoría de los IDE, como IntelliJ IDEA, VS Code, Vim, Atom, Sublime Text, etc., y dado que es un lenguaje de programación de código abierto, cuenta con una sólida comunidad que respalda el desarrollo de Scala.
7. Sql
SQL o lenguajes de consulta estructurados es un lenguaje de programación muy conocido para aplicaciones de programación y ciencia de datos. SQL permite que un desarrollador se conecte y extraiga de una base de datos, realice una API clave con el uso de grandes grupos de datos.
Aunque SQL tiene una gran cantidad de aplicaciones, características como su naturaleza no procedimental, su excelente integración con otros lenguajes de programación, brindan una gran ayuda para administrar datos no estructurados de manera efectiva y permiten una administración más fluida de los clústeres de Big Data, lo que convierte a SQL en un buen lenguaje de programación para la ciencia de datos. proyectos
8.MATLAB
Matlab es una plataforma de programación y computación numérica utilizada para analizar datos, desarrollar algoritmos y crear modelos. Es un lenguaje de programación multiparadigma patentado y un entorno de computación numérica desarrollado por MathWorks.
Con MATLAB, los problemas matemáticos y estadísticos complejos se pueden resolver con relativa facilidad y contienen herramientas para llevar a cabo la manipulación matricial de datos, el trazado de funciones y datos, y mucho más. Es la herramienta ideal para aplicaciones matemáticas de ciencia de datos.
9. Julio
Julia es un lenguaje de programación multipropósito de tipo dinámico, de alto nivel y alto rendimiento, que puede realizar un análisis numérico excepcional y un análisis científico computacional. Se utiliza principalmente para el análisis de series temporales, la planificación de misiones espaciales y el análisis detallado de riesgos. También proporciona herramientas integradas de visualización de datos.
10. S.A.S.
SAS o Statistical Analytical System es un entorno de software de grado industrial utilizado para análisis estadístico, predictivo y avanzado. Puede realizar modelos estadísticos que se ejecutan en el entorno SAS. Es una herramienta patentada de código cerrado que ofrece una amplia variedad de capacidades estadísticas para realizar modelos complejos.
Es una herramienta de ciencia de datos de alto nivel conocida por su estabilidad y eficiencia. Los desarrolladores principiantes o intermedios no suelen preferir este lenguaje y, por lo general, se usa en grandes empresas y organizaciones.
El dominio de la ciencia de datos es amplio y puede abordarse desde muchos ángulos diferentes. Los lenguajes de programación de la lista le ofrecerán mejores y más rápidos resultados en comparación con otros. Aprenda uno de estos idiomas y comience su viaje como científico de datos en ciernes.
