¿Cuáles son los lenguajes de programación más utilizados para el análisis de datos?
Los lenguajes de programación más utilizados para el análisis de datos incluyen Python, R, SQL, Scala y Julia.
La programación es la base del desarrollo de software y el análisis de big data es una colección de múltiples campos, incluida la informática. Implica el uso de procesos y métodos científicos para analizar datos y sacar conclusiones de ellos. Un lenguaje de programación específico diseñado para esta función implementará estos métodos. Para convertirse en un analista de big data competente, es necesario dominar los siguientes lenguajes de programación de análisis de big data.
1. Python
Es un lenguaje de programación de alto nivel fácil de usar basado en un intérprete. Python es un lenguaje de propósito general con una gran cantidad de bibliotecas para múltiples funciones. Se ha convertido en una de las opciones más populares para el análisis de big data debido a su sencilla curva de aprendizaje y sus útiles bibliotecas. La legibilidad del código observada en Python también lo convierte en una opción popular para la ciencia de datos.
Dado que los analistas de big data pueden resolver problemas complejos, lo ideal es tener un lenguaje fácil de entender. Python facilita a los usuarios la implementación de soluciones respetando los estándares algorítmicos requeridos.
Python admite una variedad de bibliotecas. Las bibliotecas personalizadas se utilizan en cada etapa de la resolución de problemas en el análisis de big data. Resolver problemas de análisis de big data implica preprocesamiento, análisis, visualización, predicción y preservación de datos. Para realizar estos pasos, Python tiene bibliotecas dedicadas como Pandas, Numpy, Matplotlib, SciPy, scikit-learn, etc.
Además, las bibliotecas de Python de alto nivel, como Tensorflow, Keras y Pytorch, proporcionan herramientas de aprendizaje profundo para los analistas de big data.
2. R
Para tareas orientadas a estadísticas, R es un lenguaje ideal. Los aspirantes a analistas de big data pueden tener que afrontar una curva de aprendizaje pronunciada en comparación con Python. R está especializado en análisis estadístico. Por tanto, es muy popular entre los estadísticos. Si desea profundizar en el análisis de datos y las estadísticas, entonces R es el lenguaje elegido. La única desventaja de R es que no es un lenguaje de programación de propósito general, lo que significa que no se utiliza para tareas distintas a la programación estadística.
R tiene más de 10.000 paquetes en el repositorio de código abierto de CRAN para satisfacer las necesidades de todas las aplicaciones estadísticas. Otro punto fuerte de R es su capacidad para manejar álgebra lineal compleja. Esto hace que R sea adecuado no sólo para análisis estadístico sino también para redes neuronales. Otra característica importante de R es su biblioteca de visualización ggplot2.
Existen otras suites de estudio, como tidyverse y Sparklyr, que proporcionan interfaces basadas en Apache Spark para Apache R. Los entornos basados en R, como RStudio, facilitan la conexión a bases de datos. Tiene un paquete integrado llamado "RMySQL" que proporciona la conexión nativa de R a MySQL. Todas estas características hacen que R sea ideal para analistas incondicionales de big data.
3. SQL
SQL se llama "la clave para el análisis de big data". SQL es la habilidad más importante que deben poseer los analistas de big data. SQL o "lenguaje de consulta estructurado" es un lenguaje de base de datos que se utiliza para recuperar datos de fuentes de datos organizadas llamadas bases de datos relacionales. En el análisis de big data, SQL se utiliza para actualizar, consultar y operar bases de datos.
Como analista de big data, saber cómo recuperar datos es la parte más importante del trabajo. SQL es un "arma secundaria" para los analistas de big data, lo que significa que proporciona una funcionalidad limitada pero es fundamental para una función específica. Tiene múltiples implementaciones como MySQL, SQLite, PostgreSQL, etc.
4. Scala
Scala stand es una extensión del lenguaje de programación Java que se ejecuta en la JVM. Es un lenguaje de programación de propósito general que tiene características de tecnología orientada a objetos y lenguajes de programación funcionales. Puede utilizar Scala con la plataforma de big data Spark. Esto convierte a Scala en un lenguaje de programación ideal cuando se trata de grandes cantidades de datos.
Scala proporciona total interoperabilidad con Java manteniendo estrechos vínculos con Data. Como analista de big data, uno debe tener confianza en el uso de lenguajes de programación para poder tallar los datos en cualquier forma necesaria.
Scala es un lenguaje altamente eficiente creado específicamente para esta función. La característica más importante de Scala es su capacidad para facilitar el procesamiento paralelo masivo. Sin embargo, Scala tiene una curva de aprendizaje pronunciada y no lo recomendamos para principiantes.
5. Julia
Julia es un lenguaje de programación desarrollado recientemente que es más adecuado para la informática científica. Es tan simple como Python, de ahí su popularidad, y tiene el rendimiento ultrarrápido de C. Esto convierte a Julia en un lenguaje ideal para campos que requieren operaciones matemáticas complejas. Como analista de Big Data, trabajará en problemas que requieren matemáticas complejas. Julia es capaz de resolver este tipo de problemas a muy alta velocidad.
Aunque Julia ha encontrado algunos problemas en su versión estable debido a su reciente desarrollo, ahora es ampliamente reconocido como un lenguaje de inteligencia artificial.