Introducción a los lenguajes de la ciencia de datos
La ciencia de datos ha estado entre las mejores tecnologías de hoy y se ha convertido en una gran palabra de moda en el mercado. Un científico de datos es uno de los roles clave que no solo tiene que lidiar con problemas matemáticos y soluciones analíticas, sino que también se espera que trabaje, comprenda y conozca igualmente bien lenguajes de programación que son útiles para la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Existe la necesidad de acceder a los datos que usted recopila y para eso se necesita la combinación perfecta de habilidades adecuadas y una herramienta perfecta para que se le proporcionen los resultados según sus expectativas con la información proporcionada. El alcance de la ciencia de datos está aumentando día a día y se espera que aumente en muchos años futuros más. La ciencia de datos logra tener en cuenta muchos dominios como estadística, matemática, tecnología de la información, informática, etc. Realmente debería tener una buena práctica en uno de los idiomas, pero tener más de un idioma en su currículum nunca es malo idea. Debido a la creciente demanda de los científicos de datos y entusiastas de la ciencia de datos, se hace urgente hacer una lista combinada de todos los posibles lenguajes de ciencia de datos y en esta publicación, vamos a leer sobre lo mismo.
Principales lenguajes de programación en ciencia de datos
Data Science tiene muchos lenguajes técnicos que se utilizan para el aprendizaje automático, veamos algunos de los lenguajes de programación en Data Science.
1. Python
En primer lugar, el lenguaje que debe haber escuchado en su entorno es el lenguaje de programación Python. Muy fácil de leer y codificar, el lenguaje de programación funcional no solo participa en el área central de desarrollo, sino que también ayuda eficazmente en la ciencia de datos, ya que la mayoría de las bibliotecas han sido predefinidas en este mismo lenguaje. Las bibliotecas incluyen aquellas como sci-kit learn, pandas, numpy, sci-py, matplotlib, etc.
Una de las principales razones por las que Python ha ganado tanta popularidad es por la facilidad y simplicidad entre los programadores y su agilidad y capacidad de combinarse e integrarse rápidamente con los algoritmos de alto rendimiento que generalmente se escriben en lenguaje Fortran o C. Con el advenimiento y el gran avance de la ciencia de datos, el modelado predictivo y el aprendizaje automático, la creciente demanda de los desarrolladores de Python está aumentando exponencialmente y, por lo tanto, se está utilizando significativamente en el campo del desarrollo web, la minería de datos, la informática científica, etc.
2. Programación R
Un lenguaje estadístico si no tiene que ser sobre Python tiene que ser definitivamente sobre R. Este es un lenguaje bastante antiguo en comparación con Python y sus nativos, convirtiéndose en uno de los instrumentos más utilizados como lenguaje de código abierto, y R Foundation ofrece un entorno de software de computación estadística y gráfica para la computación estadística. Los conjuntos de habilidades de este dominio tienen muy altas posibilidades de trabajo, ya que están estrechamente asociados con la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Este lenguaje está construido únicamente para fines analíticos y, por lo tanto, proporciona muchos modelos estadísticos. El repositorio público de paquetes R y la lista de archivo consta de más de 8000 paquetes contribuidos por la red. RStudio, Microsoft y muchos de los principales gigantes han participado en la contribución y el apoyo de la comunidad R.
3. Java
Cuando se trata de Java, no creo que se requiera mucha explicación, ya que este ha sido un lenguaje de programación imperecedero que está presente y funciona con demasiado éxito en todos los dominios de tecnología en los que ha entrado. El ex protegido de Sun y ahora Oracle, este último ha estado teniendo en cuenta las nuevas características que son relevantes según el mercado del día a día en cada nueva versión de Java. Se utiliza principalmente para ser la columna vertebral de cualquier arquitectura y marco y, por lo tanto, en el caso de la ciencia de datos, se utiliza para comunicarse y establecer una conexión y administrar el funcionamiento de los componentes subyacentes que son responsables de hacer que el aprendizaje automático y la ciencia de datos sucedan .
4. Scala
Otro lenguaje de programación popular que ha entrado en juego es el lenguaje de programación funcional scala que se basó principalmente en un acuerdo con Apache spark y su funcionamiento, lo que le permite trabajar más rápido y, por lo tanto, optimizar el rendimiento. Este es nuevamente un lenguaje de programación de código abierto y de propósito general que se ejecuta directamente sobre JVM. Esto se asocia principalmente con Big data y Hadoop y, por lo tanto, funciona bien cuando el caso de uso se trata de grandes volúmenes de datos. Es un lenguaje fuertemente tipado y, por lo tanto, se vuelve fácil tratar con un tipo de lenguaje entre los programadores. Debido a su soporte con JVM o Java Virtual Machine, también permite la interoperabilidad con el lenguaje Java y, por lo tanto, se puede saber que scala es un lenguaje de programación de propósito general muy fuerte y, por lo tanto, se convierte en una de las mejores opciones en el campo de Ciencia de los datos.
5. SQL
El lenguaje de consulta estructurado o SQL (como se abrevia popularmente) es el núcleo de las bases de datos y los sistemas de fondo y se encuentra entre los lenguajes más populares en el campo de la ciencia de datos. Se usa bien para consultar y editar información que generalmente se almacena en bases de datos relacionales. También se utiliza principalmente para mantener y recuperar datos durante décadas.
Esta se convierte en una de las opciones más populares cuando se trata de reducir los tiempos de consulta, los tiempos de respuesta y la administración de grandes bases de datos haciendo uso de su rápido tiempo de procesamiento. Uno de los mayores activos que puede tener en el campo de la ciencia y la tecnología de datos, en general, es aprender el uso del lenguaje SQL. En la actualidad, ha habido muchos otros componentes para realizar consultas y también muchas otras bases de datos NoSQL presentes en el mercado, pero todas tienen sus raíces en el lenguaje de programación SQL.
6. MATLAB
Este es uno de los lenguajes básicos de ciencia de datos que son responsables de algoritmos rápidos, sólidos y estables que se utilizarán para la computación numérica. Se considera uno de los idiomas más adecuados para científicos, matemáticos, estadísticos y desarrolladores. Puede jugar fácilmente con transformaciones y conceptos matemáticos típicos como Laplace, Fourier, cálculo integral y diferencial, etc.
La mejor parte sobre los entusiastas de la ciencia de datos y los científicos de datos es que este lenguaje proporciona una amplia gama de bibliotecas integradas y personalizadas que son útiles para los científicos de datos emergentes, ya que no tienen que profundizar para aplicar el conocimiento de Matlab.
7. TensorFlow
Uno de los lenguajes más utilizados que marca una presencia en el campo de la ciencia de datos es Tensorflow. Esto es desarrollado por Google y esta biblioteca de código abierto se está volviendo mucho más popular cuando se trata de hacer cálculos numéricos y cálculos. Este marco funciona en la gran idoneidad de los datos. Se usa en casos como cálculos gráficos en los que puede hacer uso del código C ++ sintonizado.
Una de las principales ventajas de usar TensorFlow es que hace uso de GPU y CPU junto con la programación distribuida. Esto funciona sobre el concepto de aprendizaje profundo y se puede utilizar para entrenar grandes redes neuronales en el conjunto de datos inmensos en un corto período de tiempo. Esto se denomina como el segundo sistema de generación de nivel del equipo de Google Brain que impulsa una gran escala de servicios como Google Search, Cloud Speech y fotos.
8. Keras
Keras es una biblioteca minimalista de Python que se utiliza para el aprendizaje profundo y se ejecuta sobre Theano o TensorFlow y el objetivo principal detrás de su construcción fue implementar modelos de aprendizaje automático de manera fácil y rápida para fines de desarrollo e investigación. Se puede ver que se ejecuta en la versión heredada de Python y en la versión actual, es decir, 2.7 o 3.5. y puede verse sin problemas cuando se ejecuta en CPU o GPU. Utiliza los cuatro principios rectores, a saber. Minimalismo, modularidad, Python y Extendability. El enfoque es la idea del modelo y el modelo principal es la secuencia, que es una capa de pilas lineales.
Esto significa que las capas deben agregarse en la secuencia creada y el cálculo debe realizarse en el orden del cálculo esperado. Una vez que defina, puede utilizar el modelo compilado que utiliza los marcos subyacentes y los componentes para optimizar el cálculo, especificando así la función de pérdida y el optimizador que se utilizará. Luego, se verifica la viabilidad del modelo junto con el ajuste con los datos. Esto se puede hacer con un lote de datos en un momento particular o disparando todo el régimen de entrenamiento del modelo. Los modelos se pueden usar para predicciones. La construcción se puede resumir de la siguiente manera, definiendo el modelo, asegúrese de que sea compilable, se ajuste a su modelo y haga predicciones sobre él.
Conclusión: lenguajes de ciencia de datos
Hay varios lenguajes de programación de ciencia de datos que se utilizan ampliamente en los mercados actuales. No se puede decir directamente si un idioma es mejor que el otro de alguna manera. Depende totalmente del tipo de caso de uso que tenga en su proyecto u organización y el idioma se puede elegir en consecuencia. Todos los idiomas tienen sus propios pros y contras y, por lo tanto, se requiere un nivel básico de análisis introductorio para saber cuál es el idioma correcto para ser utilizado en ciencia de datos para usted. Espero que les haya gustado nuestro artículo. Estén atentos para más como estos.
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Esta es una guía de lenguajes de ciencia de datos. Aquí hemos discutido los 8 tipos diferentes de idiomas utilizados en ciencia de datos. También puede consultar nuestros otros artículos sugeridos para obtener más información:
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- Tipos de datos en MATLAB
- Lenguaje de programación R
- Tipos de algoritmos de ciencia de datos
- Matplotlib en Python
- Los 5 tipos principales de pruebas de interoperabilidad