¿Sabes cuáles son los lenguajes de los data scientists más usados? En este post te contaremos cuáles son los lenguajes de programación para análisis de datos más comunes de la industria.
Los data scientists o científicos de datos son profesionales que provienen de la disciplina del análisis de datos y se dedican a resolver problemas complejos del mundo del Big Data.
Provienen de diversas profesiones. Algunos de ellos son matemáticos, estadistas o ingenieros informáticos. Sea como sea, el científico de datos es un profesional dedicado a analizar e interpretar grandes bases de datos, algo muy importante en la era digital en la que estamos inmersos.
Según US News, el rango de desempleo de una persona que se dedica a trabajar en ciencia de datos es solo del 2%, un porcentaje significativamente más bajo que en otras carreras, por lo que verás una gran cantidad de ofertas laborales si decides incursionar en este mundillo.
Los lenguajes de los data scientists
Existen muchos lenguajes de los data scientists con los que puede trabajar un analista de datos, un científico de datos o cualquier profesional del área del Big Data, entre ellos están Python, R, SQL, Java, C y C++ o Scala, entre otras mil opciones.
Si has estado inmerso en el mundo de la programación, sabes que escoger un lenguaje para aprender es una tarea complicada, ya que esto siempre va a depender de las necesidades del mercado. Es decir, la adaptabilidad de un programador debe ser una de sus mayores cualidades, ya que debe poder ser flexible y autodidacta en cuanto al aprendizaje de lenguajes de programación para data science.
No obstante, existen algunos lenguajes de los data scientists que, ya sea por sus características o su popularidad (o ambas, lo cual casi siempre sucede) terminan siendo un estándar a la hora de convertirse en un data scientist o cualquier otro rol en programación.
Por eso, los lenguajes de los data scientists que proponemos con base en las estadísticas son: Python, R y SQL.
Lenguajes de programación para data science:
Python
Python está en el primer lugar de los lenguajes de los data scientists, ya que es uno de los lenguajes de programación para análisis de datos más querido por los usuarios, más usado y más flexible. Se usa por excelencia para el procesamiento de datos.
Poco a poco, la ciencia de datos con python va opacando el mercado de R, aunque no lo ha destronado por completo, porque aún existen muchas empresas que solo hacen analítica con lenguaje R.
Su popularidad se debe a su gran plasticidad a la hora de programar. Como en la ciencia de datos se deben usar grandes conjuntos de datos, la visualización de los mismos se convierte en una tarea de suma importancia. Para ello, Python es tremendamente útil, dado que permite generar gráficos detallados de múltiples análisis estadísticos. Por medio de los paquetes matplotlib y plotnine, se pueden crear gráficos con información de datos estructurados previamente. Matplotlib es un paquete que acepta formatos de gráficos rasterizados y vectoriales, entre ellos, PostScript, PDF, PNG, EPS y SVG.
R
R es otro de los lenguajes de los data scientists. Es uno de los lenguajes de programación para data science más utilizados en Big Data, ya que tiene una serie de características bastante flexibles para hacer analítica y ciencia de datos. Entre otras cosas, R permite:
- Trabajar con datos de manera fácil. La manipulación de datos es simple y el modo de archivar los datos es sencillo.
- Crear visualizaciones de datos especializadas, ya que ofrece dashboards y herramientas que hacen posible esta función de manera rápida.
- Redactar informes de manera automática, lo que conviene si de optimizar tiempo se trata.
- Análisis estadístico, gracias a sus herramientas especializadas.
SQL
SQL (Structured Query Language) es un lenguaje de consulta estructurado que se utiliza para la realización de bases de datos. Este es uno de los lenguajes base de datos y, aunque aún se encuentra en el top 20 de muchos índex de los lenguajes de los data scientists, en realidad está siendo destronado por motores de bases de datos NoSQL, como Cassandra, Redis, Riak, HBase o Infinitegraph, entre otros.
Esto se debe a que en analítica de datos se trabaja con bases de datos no estructurados.
No obstante, es importante aprender este lenguaje si quieres ser un data scientist con bases sólidas en tu área.
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