{"id":4823,"date":"2018-06-29T08:51:56","date_gmt":"2018-06-29T08:51:56","guid":{"rendered":"\/blog\/?p=4823"},"modified":"2025-03-05T09:00:06","modified_gmt":"2025-03-05T09:00:06","slug":"7-must-know-programming-languages-for-data-scientist-and-data-analysts","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wps.codemonkey.com\/es\/blog\/7-must-know-programming-languages-for-data-scientist-and-data-analysts\/","title":{"rendered":"7 lenguajes de programaci\u00f3n imprescindibles para cient\u00edficos y analistas de datos"},"content":{"rendered":"

Fuente<\/a>
Escrito por Vivek Kumar<\/a><\/p>\n\n\n\n

Para los graduados en ingenier\u00eda de software que est\u00e1n cautivados por c\u00f3mo la manipulaci\u00f3n de datos impulsa nuestra econom\u00eda actual, la ciencia de datos y el an\u00e1lisis es un campo emocionante en el que trabajar. Agravado por el hecho de que el n\u00famero de trabajos de analistas y cient\u00edficos de datos casi se duplic\u00f3 entre abril de 2016 y abril de 2017, es evidente que estos roles tambi\u00e9n son los favoritos de los reclutadores. Ciencia de los datos<\/a> y la anal\u00edtica combinan habilidades de codificaci\u00f3n con habilidades estad\u00edsticas y cuantitativas avanzadas. Hay muchos lenguajes de programaci\u00f3n ofrecidos por cursos de ciencia de datos<\/a> en los que los aspirantes a cient\u00edficos y analistas de datos pueden considerar especializarse. Si bien hay una variedad de lenguajes de programaci\u00f3n que ser\u00e1n \u00fatiles para una carrera en ciencia de datos y an\u00e1lisis, enumeramos siete lenguajes imprescindibles que beneficiar\u00e1n a los analistas de datos y cient\u00edficos:<\/p>\n\n\n\n

1. R - lenguaje y entorno para la computaci\u00f3n y los gr\u00e1ficos estad\u00edsticos:<\/h2>\n\n\n\n

Un descendiente directo de los mayores S programaci\u00f3n<\/a> language, R fue lanzado por la Fundaci\u00f3n R para Computaci\u00f3n Estad\u00edstica en 1995. Escrito en C, Fortran y el lenguaje R en s\u00ed mismo, R se puede compilar y ejecutar en una amplia variedad de plataformas Windows, MacOS y UNIX. Su uso generalizado tanto por cient\u00edficos de datos como por analistas se debe a que tiene un paquete para casi todas las aplicaciones cuantitativas y estad\u00edsticas imaginables. Estos incluyen filogen\u00e9tica, redes neuronales, regresi\u00f3n no lineal, trazado avanzado, etc. Dado que es un lenguaje de c\u00f3digo abierto, permite una comunidad de contribuyentes extremadamente activa. El reciente crecimiento y popularidad de R es un testimonio de su eficacia en el campo de la ciencia de datos en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n

2. Python - lenguaje de programaci\u00f3n de prop\u00f3sito general:<\/h2>\n\n\n\n

Introducido por Guido van Rossum en 1991, Python es un lenguaje de prop\u00f3sito general inmensamente popular que se usa ampliamente dentro de la comunidad de an\u00e1lisis y ciencia de datos. Tiene una amplia gama de m\u00f3dulos especialmente dise\u00f1ados y cuenta con un apoyo de la comunidad global con numerosos servicios en l\u00ednea que proporcionan Python API (Interfaz de programaci\u00f3n de aplicaciones). Es f\u00e1cil de aprender y la barrera de entrada baja tambi\u00e9n lo convierte en un primer idioma ideal para aquellos que son nuevos en el campo de la ciencia de datos y el an\u00e1lisis. Python tambi\u00e9n es una excelente perspectiva para aquellos que buscan una carrera basada en aplicaciones en ciencia de datos. La mayor\u00eda del proceso de ciencia de datos gira en torno al proceso ETL (extracci\u00f3n-transformaci\u00f3n-carga), que est\u00e1 respaldado por la generalidad que ofrece Python. Python tambi\u00e9n proporciona paquetes como Tensorflow, pandas y scikit-learn que lo convierten en una opci\u00f3n fant\u00e1stica para aplicaciones avanzadas de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n

3. SQL - Lenguaje de consulta estructurado:<\/h2>\n\n\n\n

Desde su introducci\u00f3n en 1974 por IBM, SQL ha pasado por varias implementaciones; sin embargo, los principios b\u00e1sicos siguen siendo los mismos. Define, gestiona y consulta bases de datos relacionales, un proceso crucial en cualquier funci\u00f3n de an\u00e1lisis o ciencia de datos. SQL es uno de los favoritos de los desarrolladores que trabajan con datos debido a su sintaxis declarativa, que lo convierte en un lenguaje f\u00e1cilmente legible y comprensible. SQL se usa en una variedad de aplicaciones, desde leer grandes conjuntos de datos hasta consultarlos para obtener resultados significativos. SQL tambi\u00e9n se puede integrar directamente en otros lenguajes mediante m\u00f3dulos como SQLAlchemy. Un lenguaje de procesamiento de datos \u00fatil, muchas aplicaciones asociadas con la ciencia de datos dependen de ETL, que es una de las principales competencias de SQL. Su longevidad y eficiencia lo convierten en un lenguaje imperativo que los cient\u00edficos de datos deben conocer y dominar.<\/p>\n\n\n\n

\"Lenguajes<\/figure><\/div>\n\n\n\n

4. Java:<\/h2>\n\n\n\n

Actualmente soportado por Oracle Corporation, Java es un lenguaje est\u00e1ndar de prop\u00f3sito general que se ejecuta en Java Virtual Machine (JVM). Tiene una poderosa capacidad para integrar m\u00e9todos de an\u00e1lisis y ciencia de datos en una base de c\u00f3digo existente. Como resultado, muchos sistemas modernos se basan en un back-end de Java. Es un lenguaje invaluable para aplicaciones de datos esenciales de misi\u00f3n cr\u00edtica, ya que garantiza una seguridad de tipo sensato.<\/p>\n\n\n\n

Java es un sistema inform\u00e1tico ideal que permite una portabilidad sin esfuerzo entre varias plataformas. Estos factores lo hacen adecuado para escribir c\u00f3digos de producci\u00f3n ETL espec\u00edficos y algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico computacionalmente intensivos. La verbosidad de Java lo convierte en una primera opci\u00f3n obvia para an\u00e1lisis ad-hoc y aplicaciones estad\u00edsticas dedicadas. Muchas empresas exigen que los cient\u00edficos de datos puedan integrar sin problemas el c\u00f3digo de producci\u00f3n de ciencia de datos en su base de c\u00f3digo existente, lo que es posible gracias a las ventajas que ofrece el rendimiento y la seguridad de tipos de Java.<\/p>\n\n\n\n

5. Scala:<\/h2>\n\n\n\n

Scala fue desarrollado por Martin Odersky en 2004 y es un lenguaje de m\u00faltiples paradigmas que permite enfoques tanto orientados a objetos como funcionales. Se ejecuta en JVM y es una opci\u00f3n ideal para los cient\u00edficos y analistas de datos que trabajan con conjuntos de datos de gran volumen. El marco de computaci\u00f3n en cl\u00faster, Apache Spark, fue escrito en Scala, lo que promete su alto rendimiento en escenarios complejos que involucran colecciones masivas de datos. Dado que est\u00e1 compilado en un c\u00f3digo de bytes de Java que permite la interoperabilidad de Scala con el propio Java, esto convierte a Scala en un lenguaje de programaci\u00f3n adecuado para cient\u00edficos y analistas de datos.<\/p>\n\n\n\n

6. Julia – programming language for high-performance numerical analysis and computational science:<\/h2>\n\n\n\n

Lanzado alrededor de 2012 por NumFocus, Julia ha dejado una impresi\u00f3n definida en el mundo de la computaci\u00f3n num\u00e9rica y el an\u00e1lisis de datos. Un lenguaje de programaci\u00f3n JIT (justo a tiempo), Julia ofrece a sus desarrolladores con simplicidad, escritura din\u00e1mica y capacidades de escritura. Debido a su adopci\u00f3n temprana por varias organizaciones en la industria financiera, Julia ya es una de las favoritas en la comunidad de an\u00e1lisis de datos. Aunque inicialmente enfocada y dise\u00f1ada para el an\u00e1lisis num\u00e9rico, Julia tambi\u00e9n puede usarse para programaci\u00f3n de prop\u00f3sito general.<\/p>\n\n\n\n

7. MATLAB - lenguaje de programaci\u00f3n y entorno para procesos de dise\u00f1o y an\u00e1lisis iterativos:<\/h2>\n\n\n\n

Matrix Laboratory (MATLAB) es un lenguaje de computaci\u00f3n num\u00e9rico utilizado en la industria acad\u00e9mica y de la ciencia de datos. Desarrollado y licenciado por MathWorks en 1984, MATLAB est\u00e1 dise\u00f1ado para su uso en aplicaciones cuantitativas que tienen requisitos matem\u00e1ticos sofisticados. Estos incluyen, entre otros, procesamiento de im\u00e1genes, transformadas de Fourier, procesamiento de se\u00f1ales digitales y \u00e1lgebra matricial. Sus capacidades de trazado incorporadas tambi\u00e9n lo convierten en una herramienta perfecta para la visualizaci\u00f3n de datos. A menudo se ense\u00f1a como parte del plan de estudios en muchos cursos de pregrado en disciplinas de F\u00edsica, Ciencias Aplicadas, Matem\u00e1ticas e Ingenier\u00eda, MATLAB tambi\u00e9n tiene un uso extensivo en el an\u00e1lisis de datos. Adem\u00e1s de esto, su uso generalizado en campos cuantitativos y num\u00e9ricos lo convierten en un lenguaje imprescindible en el campo de la ciencia de datos.<\/p>\n\n\n\n

Si bien esta fue una descripci\u00f3n general de los lenguajes de programaci\u00f3n que son cruciales para que los cient\u00edficos y analistas de datos dominen, tambi\u00e9n es importante comprender que el uso de cada lenguaje individual es muy espec\u00edfico de la aplicaci\u00f3n. Sin embargo, un conocimiento profundo de la codificaci\u00f3n proporciona a los cient\u00edficos y analistas de datos el equilibrio perfecto entre productividad y generalidad, una combinaci\u00f3n que es muy necesaria para el puesto.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

SourceWritten by Vivek Kumar For software engineering graduates who are enthralled by how data manipulation drives our current economy, data science and analytics is an … <\/p>\n

Continue reading “7 Must-Know Programming Languages for Data Scientist & Data Analysts”<\/span><\/a><\/p>","protected":false},"author":31,"featured_media":12000,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"image","meta":{"footnotes":""},"categories":[710],"tags":[],"class_list":["post-4823","post","type-post","status-publish","format-image","has-post-thumbnail","hentry","category-coding-languages","post_format-post-format-image"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wps.codemonkey.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4823","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wps.codemonkey.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wps.codemonkey.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wps.codemonkey.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/31"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wps.codemonkey.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4823"}],"version-history":[{"count":10,"href":"https:\/\/wps.codemonkey.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4823\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":18535,"href":"https:\/\/wps.codemonkey.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4823\/revisions\/18535"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wps.codemonkey.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/12000"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wps.codemonkey.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4823"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wps.codemonkey.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4823"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wps.codemonkey.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4823"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}