Cuáles son los lenguajes de programación más utilizados en Data Science

Mauro Escalante
julio 27, 2023
2:35 pm
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El campo de la ciencia de datos requiere la manipulación de grandes cantidades de datos, análisis estadístico, visualización, machine learning, y a menudo la creación de sistemas de producción robustos.

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Hay varios lenguajes de programación que son comúnmente utilizados en la ciencia de datos, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades. Aquí te presento algunos de los más populares:

Python

Este es probablemente el lenguaje de programación más utilizado en la ciencia de datos. Python es un lenguaje de alto nivel con una sintaxis limpia y fácil de aprender, lo que facilita el desarrollo rápido de prototipos y la implementación de algoritmos de machine learning.

Python tiene una gran cantidad de bibliotecas útiles para la ciencia de datos, incluyendo NumPy para la manipulación de matrices y cálculos numéricos, pandas para el manejo de datos, Matplotlib y Seaborn para la visualización de datos, y Scikit-learn para machine learning, por nombrar algunas. Además, para el aprendizaje profundo, Python ofrece TensorFlow y PyTorch.

R

R es otro lenguaje muy utilizado en la ciencia de datos, especialmente en estadística y bioestadística. R proporciona un entorno de software para análisis de datos, gráficos y programación estadística.

R tiene una gran cantidad de paquetes estadísticos y gráficos, lo que permite realizar análisis de datos complejos y crear visualizaciones impresionantes.

Sin embargo, R tiene una curva de aprendizaje más pronunciada que Python, especialmente para los principiantes en la programación.

SQL

SQL, o Structured Query Language, es el lenguaje estándar para la manipulación de bases de datos relacionales. Aunque no es específicamente un lenguaje de programación, es una herramienta esencial para cualquier científico de datos que necesite interactuar con bases de datos.

SQL permite a los usuarios recuperar, insertar, actualizar y eliminar datos, así como crear y modificar esquemas de bases de datos.

Julia

Julia es un lenguaje de programación de alto nivel y alto rendimiento para la informática técnica.

Julia combina la facilidad de uso de Python y R con la velocidad de los lenguajes compilados como C y Fortran, lo que la convierte en una opción atractiva para los cálculos numéricos intensivos.

Aunque Julia aún no es tan popular como Python o R, su adopción está creciendo en la comunidad de la ciencia de datos.

Scala

Scala se utiliza a menudo en la ciencia de datos cuando se trabaja con Apache Spark, un marco de trabajo para el procesamiento de grandes cantidades de datos.

Scala es un lenguaje de programación de propósito general que combina características de programación orientada a objetos y funcional.

Scala puede ser más difícil de aprender que Python o R, pero puede ser muy útil para manejar grandes conjuntos de datos en paralelo.

MATLAB

MATLAB es un entorno de computación numérica y un lenguaje de programación que es ampliamente utilizado en ingeniería y matemáticas aplicadas.

MATLAB proporciona herramientas para la manipulación de matrices, trazado de funciones y datos, implementación de algoritmos, creación de interfaces de usuario, y está vinculado a varios lenguajes de programación como C, C++, y Python.

Sin embargo, MATLAB requiere una licencia, por lo que no es tan accesible como Python o R para muchos usuarios.

Cada uno de estos lenguajes tiene su lugar en el campo de la ciencia de datos, y el mejor para usar depende en gran medida del contexto y las necesidades específicas de la tarea en cuestión.

Tabla comparativa de fortaleza y debilidades

Lenguaje	Fortalezas	Debilidades
Python	Sintaxis fácil de aprender, gran número de bibliotecas útiles para la ciencia de datos, desarrollo rápido de prototipos y soluciones de aprendizaje automático, ampliamente adoptado en la industria.	Menos ideal para aplicaciones que requieren un alto rendimiento o para sistemas con limitaciones de recursos.
R	Fuerte en análisis estadístico, amplia colección de paquetes para ciencia de datos, excelente para visualizaciones.	Menos general que Python, menos útil para el desarrollo de software y sistemas generales, la sintaxis puede ser confusa para los nuevos programadores.
SQL	Esencial para interactuar con bases de datos, ampliamente utilizado en la industria, permite realizar operaciones de datos complejas directamente en la base de datos.	No es un lenguaje de programación completo, se requiere otro lenguaje para las tareas de análisis y modelado de datos.
Julia	Diseñado para cálculos numéricos de alto rendimiento, combina facilidad de uso con velocidad.	Menos bibliotecas de ciencia de datos que Python o R, no tan ampliamente adoptado en la industria.
Scala	Excelente para manejar grandes conjuntos de datos en paralelo, especialmente cuando se utiliza con Apache Spark.	Más difícil de aprender que Python o R, menos bibliotecas de ciencia de datos disponibles.
MATLAB	Excelente para cálculos matemáticos y de ingeniería, herramientas integradas para la manipulación de matrices y el trazado de datos.	Requiere una licencia, no tan versátil para tareas generales de ciencia de datos, menos comunitario en comparación con Python y R.

Esta tabla ofrece una visión general de las fortalezas y debilidades de cada lenguaje. Sin embargo, la elección del lenguaje correcto puede depender de factores específicos como las necesidades del proyecto, las capacidades del equipo, los recursos disponibles, y las especificaciones técnicas.

Limitaciones en detalle

Limitaciones de los lenguajes de programación mencionados, específicamente en el contexto de la ciencia de datos:

Python

Aunque Python es muy versátil y tiene una gran cantidad de bibliotecas para la ciencia de datos, no está diseñado para el rendimiento de alta velocidad.

La ejecución del código Python puede ser más lenta que la de lenguajes compilados como C++ o Java.

Además, Python no es la mejor opción para desarrollar aplicaciones de alto rendimiento o para sistemas con limitaciones de recursos debido a su alto consumo de memoria.

R

R es excelente para el análisis estadístico y la visualización de datos, pero puede ser menos útil para el desarrollo de software y sistemas generales.

Su sintaxis también puede ser confusa para los nuevos programadores y puede tener una curva de aprendizaje más pronunciada en comparación con Python.

Además, aunque R es eficiente para manejar pequeños conjuntos de datos, puede tener dificultades con grandes volúmenes de datos.

SQL

SQL es esencial para interactuar con bases de datos, pero no es un lenguaje de programación completo y se requiere otro lenguaje para las tareas de análisis y modelado de datos.

Además, SQL no es el lenguaje más eficiente para manejar datos no estructurados, que son comunes en ciertas áreas de la ciencia de datos.

Julia

Julia es muy rápido y está diseñado para cálculos numéricos, pero aún no ha sido adoptado ampliamente en la industria.

Como resultado, tiene menos bibliotecas de ciencia de datos disponibles en comparación con Python y R, y puede haber menos soporte de la comunidad y menos oportunidades de aprendizaje.

Scala

Scala es poderoso y excelente para el procesamiento de grandes volúmenes de datos, pero puede ser más difícil de aprender que Python o R.

También tiene menos bibliotecas de ciencia de datos disponibles, lo que puede limitar su utilidad en algunos aspectos del análisis de datos.

MATLAB

MATLAB es útil para cálculos matemáticos y de ingeniería, pero no es tan versátil para tareas generales de ciencia de datos como Python o R.

También requiere una licencia, lo que puede ser una barrera para algunos usuarios. Su comunidad de usuarios es también más pequeña en comparación con Python y R, lo que puede limitar las oportunidades de aprendizaje y soporte.

Es importante tener en cuenta que estas limitaciones no necesariamente hacen que un lenguaje sea “malo” para la ciencia de datos. Más bien, estas son consideraciones a tener en cuenta al elegir el mejor lenguaje para una tarea de ciencia de datos en particular.

En muchos casos, los científicos de datos utilizan una combinación de varios lenguajes para aprovechar las fortalezas de cada uno.

Creadores y entidades principales que respaldan estos lenguajes de programación

Python: Python fue creado por Guido van Rossum y la Python Software Foundation es la organización principal que mantiene y desarrolla el lenguaje. Python es un lenguaje de código abierto.
R: R fue creado por Ross Ihaka y Robert Gentleman en la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda. El desarrollo de R es ahora gestionado por la R Development Core Team. R es un lenguaje de código abierto.
SQL: SQL fue originalmente desarrollado por IBM en la década de 1970. Sin embargo, como es un estándar de la industria, no está “poseído” por ninguna empresa en particular. Varias empresas, incluyendo Oracle, Microsoft, IBM y otros, tienen sus propias implementaciones de SQL.
Julia: Julia fue desarrollado por un grupo de científicos de datos y programadores, incluyendo a Alan Edelman, Viral B. Shah, Jeff Bezanson, y Stefan Karpinski. Julia es un proyecto de código abierto.
Scala: Scala fue diseñado en 2003 por Martin Odersky, un profesor de la EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne), con su equipo de investigación. Lightbend (anteriormente conocida como Typesafe), una compañía fundada por Martin Odersky, es la principal promotora de Scala.
MATLAB: MATLAB fue desarrollado por MathWorks, una empresa privada fundada en 1984 por Jack Little, Cleve Moler, y Steve Bangert. MATLAB no es un lenguaje de código abierto y se requiere una licencia para su uso.

Es importante destacar que, aunque estos lenguajes pueden haber sido creados por individuos o empresas específicas, muchos de ellos son proyectos de código abierto.

Esto significa que sus códigos fuente son accesibles al público, y cualquier persona puede contribuir a su desarrollo. Esta naturaleza de código abierto ha permitido a estos lenguajes crecer y evolucionar con contribuciones de una comunidad global de desarrolladores.