Hay muchos lenguajes de programación importantes para la ciencia de datos, y es muy difícil decir cuál es el mejor lenguaje para la ciencia de datos .
En este artículo, comprendamos los principales lenguajes de programación más comunes para la ciencia de datos.
· Java
Java es el lenguaje de programación más utilizado y más popular en el mundo actual. También se considera uno de los lenguajes de análisis de datos más elegidos . El lenguaje es muy fácil de implementar en diferentes plataformas ya que existe la tecnología Java Virtual Machine. Gran parte de la pila de big data de código abierto está escrita en Java Virtual Machine.
Algunos beneficios importantes de Java son:
Muy facil de usar
Depuración rápida
Gestión de memoria portátil y automática
Capacidad para producir gráficos atractivos.
Java admite muchas bibliotecas, como Java Machine Learning Library. Java se considera uno de los métodos de aprendizaje automático más utilizados. Si uno quiere sobresalir en el campo de la ciencia de datos, debe tener un buen conocimiento de los conceptos básicos de Java.
· C ++
Bjarne Stroustrup desarrolló C ++ en el año 1983. También se le llama "el lenguaje de programación más rápido", que es la razón principal por la que se usa mucho para el desarrollo de aplicaciones de escritorio, juegos de computadora y también para el desarrollo de motores de búsqueda. Por ejemplo, Google Chrome se basa en C ++.
Para varios proyectos, el tiempo de desarrollo se considera muy crucial, por eso se usa C ++ porque tiene menos tiempo de respuesta. Esta ciencia de datos C ++ se utiliza principalmente para desarrollar productos complejos como sistemas en la nube, software empresarial y software bancario.
·Pitón
El lenguaje de programación de ciencia de datos más popular es Python. Se utiliza ampliamente en las principales empresas debido a su escalabilidad, flexibilidad y simplicidad. Tiene una sintaxis muy simple y muy menos codificación también. También ofrece muchas bibliotecas que siempre están listas para usar.
Python es de código abierto y está disponible para cualquier tipo de cambio que los desarrolladores consideren necesario. Este se considera como el mejor lenguaje para que la ciencia de datos evolucione continuamente, haciendo que su sintaxis sea más simple y contribuya a la eficiencia. Es independiente de la plataforma y colabora bien con otros lenguajes de programación.
Este es un lenguaje de programación de alto nivel y propósito general, que se usa principalmente en ciencia de datos, también ofrece una cantidad notable de bibliotecas especializadas. Algunas bibliotecas de Python se enumeran a continuación:
Numpy
Pandas
Aprender Scikit
Matplotlib
· SQL y NoSQL
SQL o lenguaje de consulta estructurado se utiliza para consultar y manejar grandes conjuntos de datos y procesar información en bases de datos relacionales. Los datos no estructurados se almacenan en una base de datos NoSQL en el formato del documento. La consulta de la base de datos NoSQL requiere un lenguaje propietario que varía de SQL.
· R
Este es uno de los lenguajes de análisis de datos más utilizados . Su estructura y sintaxis están desarrolladas para atender las tareas analíticas. Es uno de los lenguajes de programación más atractivos para las empresas, ya que posee la capacidad de gestionar cantidades enormes y complejas de datos. Consta de paquetes que aseguran gestionar el análisis con mayor facilidad. Algunos de los paquetes se enumeran a continuación:
Ggplot2
Dplyr
Fuentes.
Artículo: "Principales lenguajes de programación para ciencia de datos en 2022" Publicado en https://www.datasciencecentral.com/ por Aileen Scott el 2 de diciembre de 2021. Consultado el 07/12/2021.
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