Visión general
- La ciencia de datos es una de las industrias de más rápido crecimiento con una enorme cantidad de herramientas para satisfacer sus necesidades.
- Hablemos de los diferentes lenguajes de ciencia de datos y determinemos cómo elegir el mejor idioma.
Introducción
¿Python o R o SAS? ¿Qué lenguaje de ciencia de datos debería aprender?
Levante la mano si alguna vez ha hecho esta pregunta o la ha respondido antes. Estoy bastante seguro de que todos ustedes se habrán encontrado con este eterno dilema acerca de elegir el lenguaje de programación «perfecto» para comenzar su carrera en ciencia de datos.
Aquí está la cuestión: aquí no existe un enfoque único para todos. No existe un lenguaje «perfecto» para la ciencia de datos. Cada idioma tiene sus propias características y capacidades únicas que lo hacen funcionar para ciertos profesionales de la ciencia de datos.
¡Y la elección no se limita a Python, R y SAS! Vivimos en medio de una época dorada en los lenguajes de programación como veremos en este artículo.
Algunos lenguajes pueden ser adecuados para la creación rápida de prototipos, mientras que otros pueden ser buenos a nivel empresarial. Así que aclaremos la confusión de una vez por todas y veamos cuál es el mejor lenguaje que se adapta a sus objetivos profesionales en ciencia de datos.
La mejor manera de construir su trayectoria profesional es con la ayuda de un mentor experto que haya recorrido su camino a través de la industria. Analítica de Vidhya Blackbelt + es uno de esos programas donde todas sus confusiones se convierten en soluciones.
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Tabla de contenido
- Los contendientes del lenguaje de la ciencia de datos
- Pitón
- R
- Julia
- Java
- C / C ++
- Puntos de comparación para estos lenguajes de ciencia de datos
- Facilidad de aprendizaje
- Capacidades de manejo de datos
- Capacidades gráficas
- Comunidad
- Escenario de trabajo
Veamos nuestros contendientes del lenguaje de la ciencia de datos
Pitón
Python es un lenguaje interpretado de alto nivel y propósito general que ha crecido rápidamente en las aplicaciones de ciencia de datos, desarrollo web y desarrollo rápido de aplicaciones. Su facilidad de uso y aprendizaje ciertamente ha hecho que sea muy fácil de adaptar para principiantes.
Python tiene estructuras de datos eficientes de alto nivel y una ejecución eficaz de la programación orientada a objetos. Tiene una biblioteca base completa junto con una gran cantidad de bibliotecas para ciencia de datos, lo que lo convierte en uno de los competidores más fuertes.
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Idioma R
¿Te encantan las estadísticas? ¡Haz de R tu mejor amigo!
R es un lenguaje y entorno para cálculos estadísticos y matemáticos junto con una extensa biblioteca para trazar gráficos. Es excelente en capacidad de manejo de datos y operaciones de matriz eficientes. R es un proyecto de código abierto.
R consta de un número considerable de funciones estadísticas y bibliotecas para modelado lineal y no lineal, modelado de series de tiempo, agrupamiento, clasificación y mucho más. ¿Qué distingue a R de los lenguajes de ciencia de datos de propósito general? Consiste en parcelas de alta calidad que seguramente te ayudarán en tu análisis.
Julia
“Camina como una pitón. Corre como C. «
Esta cita de Julia ofrece una idea general del idioma. Julia fue desarrollada en el prestigioso MIT y su sintaxis está diseñada a partir de otras bibliotecas de análisis de datos como Python, R, Matlab.
Es un lenguaje de alto nivel que tiene una sintaxis tan amigable como Python y un rendimiento tan competitivo como C. Proporciona un compilador sofisticado, ejecución paralela distribuida, precisión numérica y una extensa biblioteca de funciones matemáticas.
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Java
Java es el lenguaje menos enseñado para la ciencia de datos, pero la mayoría de los proyectos de aprendizaje automático implementados están escritos en este lenguaje. Inicialmente fue desarrollado por James Gosling en Sun Microsystems y luego adquirido por Oracle.
Es un lenguaje de alto nivel de uso general y se ha convertido en uno de los lenguajes más populares y adoptados para aplicaciones en el campo del desarrollo web y móvil. Muchas de las aplicaciones de big data como Hadoop, Hive se han escrito en Java. También con la llegada de bibliotecas de aprendizaje automático populares como Weka, Java ha ganado popularidad entre los científicos de datos.
C / C ++
C / C ++ es probablemente uno de los lenguajes más antiguos, pero todavía son relevantes hasta la fecha en el campo de la ciencia de datos. Aunque no encontrará bibliotecas sofisticadas para el aprendizaje automático como las disponibles en Python, estos lenguajes tienen una gran relevancia en el campo de los macrodatos, como la implementación del marco MapReduce para C / C ++.
C / C ++ es un lenguaje de bajo nivel que hace que sea menos popular entre los científicos de datos, pero su velocidad computacional es incomparable.
Entonces, ¿qué lenguaje de ciencia de datos es el adecuado para usted?
Aquí, usaremos un marco para comparar cada lenguaje de ciencia de datos que mencionamos anteriormente. La idea es ayudarlo a comprender qué puntos funcionan para usted para que pueda elegir el idioma adecuado para su carrera.
Facilidad de aprendizaje
No hay duda de que Python es uno de los lenguajes más simples y elegantes. Su facilidad de uso lo ha convertido en el idioma de referencia. ¡Ni siquiera tiene una declaración de variable! Es así de simple. Estas funciones le ayudan a concentrarse en lo que es importante y no perder la mayor parte del tiempo depurando su script.
R tiene un grupo de usuarios muy específico cuyo foco principal es el análisis estadístico. Por lo tanto, debe estar acostumbrado a los conceptos estadísticos de antemano. Desde el punto de vista de la programación, R tiene una curva de aprendizaje pronunciada. Requiere que aprenda y comprenda la codificación. Es un lenguaje de programación de bajo nivel y, por lo tanto, los procedimientos simples pueden requerir códigos más largos.
Como se mencionó anteriormente, Julia hereda su sintaxis de algunos de los lenguajes de ciencia de datos existentes como Python, R y Matlab, por lo tanto, si ha usado estos lenguajes antes, no le resultará difícil saltar a este lenguaje.
Si tiene experiencia en programación, ya debe estar familiarizado con lenguajes como Java y C / C ++. El primero es relativamente más fácil de aprender, mientras que el segundo es bastante vasto y lleva mucho tiempo dominarlo.
Para los programadores, definitivamente puede pasar al aprendizaje automático desde su idioma preferido, pero para los recién llegados, puede comenzar con Python o R.
Capacidades de manejo de datos
R calcula todo en la memoria (RAM) y, por lo tanto, los cálculos estaban limitados por la cantidad de RAM en las máquinas de 32 bits. Este ya no es el caso. Python y R tienen buenas capacidades de manejo de datos y opciones para cálculos paralelos. Creo que esto ya no es una gran diferenciación.
Julia tiene capacidades excepcionales de manejo de datos y es mucho más rápida de lo que Python se ejecuta de manera eficiente como el lenguaje C.
La mayoría de los marcos y herramientas populares utilizados para Big Data como Fink, Hadoop, Hive y Spark suelen estar escritos en Java. Esto incluye Fink, Hadoop, Hive y Spark.
C / C ++ es un lenguaje de nivel relativamente bajo y ofrece mucha más eficiencia y velocidad, pero obviamente es una tarea que requiere mucho tiempo.
Capacidades gráficas
Un aspecto importante de cualquier proyecto de ciencia de datos es la calidad de sus visualizaciones. Su primer lenguaje de ciencia de datos debe ser excelente en sus capacidades de visualización.
Python viene con un gran conjunto de bibliotecas de visualización como matplotlib, plotly, seaborn. Puede visualizar sus datos en forma de gráficos de barras, gráficos de dispersión, etc. y personalizar el tamaño y el eje de acuerdo con sus necesidades.
R tiene una gran fortaleza en la visualización de datos. Fue construido para que analistas y estadísticos visualizaran los resultados. ggplot es una de las bibliotecas más queridas. Puedes hacer gráficos estáticos y dinámicos que seguramente van a expresar tus datos de manera intuitiva.
Julia todavía se encuentra en una etapa incipiente para la visualización de datos y el apoyo de la comunidad. No ofrece la variedad que ofrecen Python y R, pero no lo confunda con un perdedor. JuliaPlots ofrece muchas opciones de trazado que son simples pero poderosas.
Java y C / C ++ se utilizan generalmente en aplicaciones que requieren más personalización y proyectos específicos de la aplicación. Estos no consisten en bibliotecas de visualización de datos conocidas como Python y R.
Si espera un rol basado en la ciencia de datos que requiera visualización de datos con alta frecuencia, le sugiero que tome R (para análisis estadístico) o Python (aprendizaje automático y aprendizaje profundo)
Comunidad
¿Se pregunta por qué es importante la comunidad? La contribución de la comunidad se convierte en el factor predominante cuando se trabaja con bibliotecas de código abierto. Dado que estas bibliotecas son totalmente gratuitas, son los contribuyentes los que hacen que cualquier biblioteca sea un éxito. El único inconveniente de todos estos idiomas es que no hay soporte al cliente.
Python y R tienen una comunidad muy sólida para la ciencia de datos y el análisis de datos y así es como tenemos cientos y miles de nuevas bibliotecas que ingresan al espectro. Muchos profesionales se sienten cómodos con Julia y, por lo tanto, la comunidad está creciendo.
Java, C / C ++ no tiene una comunidad sólida cuando se trata de ciencia de datos y análisis.
Escenario de trabajo
Python y R son los lenguajes de ciencia de datos de código abierto más adoptados, las nuevas empresas buscan contratar profesionales con estas habilidades. Las empresas que contratan específicamente para Julia son definitivamente muy bajas. Estas empresas suelen mencionar la habilidad de Julia como una adición u organización que trabaja en el ámbito de la investigación.
Las empresas empresariales todavía utilizan Java como su lenguaje principal para implementar proyectos de ciencia de datos. Por lo tanto, tener Java como un conjunto de habilidades esenciales.
C / C ++ para proyectos de aprendizaje automático son utilizados por organizaciones de investigación o por entusiastas.
Notas finales
La mejor manera de juzgar cada idioma en los puntos de diferenciación es dejar en claro su objetivo profesional y luego analizar cada punto uno por uno.
Blackbelt + le ofrece múltiples cursos de acuerdo con sus objetivos profesionales especialmente diseñados por los expertos de la industria que han navegado este espacio con excelencia.
Espero que este artículo le ayude a dar el primer paso para seleccionar entre los idiomas para su carrera en ciencia de datos. Déjame saber si tienes otros idiomas favoritos y cómo ha sido tu experiencia con él. 🙂
