Lenguajes de programación para realizar ciencia de datos

Una de las principales preguntas que nos realizamos cuando vamos a introducirnos en el mundo de la ciencia de datos y del Big Data es ¿cuál es el mejor lenguajede programación para iniciarse en el Big Data y la ciencia de datos?

Y la respuesta es, depende, ya que no existe, al menos en nuestra opinión, un lenguaje que sea el mejor  en términos absolutos para dar respuesta a todas las situaciones que se pueden plantear en este sector.  Son muchos los lenguajes que ofrecen las capacidades para ejecutar operaciones de análisis de datos de una manera más eficiente que los lenguajes tradicionales (C++, C, Java, etc.). Entre ellos, destacan algunos ya conocidos por el entorno (R, Python, SQL) y otros que están creciendo con fuerza (Julia, Scala, MATLAB).

Por dónde empezar

Si nos tenemos que mojar, la mayoría de nosotros hemos empezado con R, Python o SQL. Son lenguajes fundamentales en la ciencia de los datos. R es utilizado por matemáticos y estadistas, Python es más usado por perfiles que provienen de ingenierías y SQL por personas que utilizan base de datos relacionales.

Pero la elección de un lenguaje adecuado depende de las funciones que quieras desempeñar en el proyecto. Vamos a profundizar un poco más en estas tres opciones y luego os enseñamos otras opciones.

R es un lenguaje de programación diseñado para realizar análisis estadísticos y crear gráficos a partir de datos, proporcionando un amplio abanico de herramientas estadísticas y gráficas. Su desarrollo actual es responsabilidad del R Development Core Team, que forma parte de un proyecto colaborativo y abierto donde los usuarios pueden publicar paquetes que extienden su configuración básica.

Ventajas

• Excelente gama de paquetes de código abierto y de alta calidad. R tiene un paquete para casi todas las aplicaciones cuantitativas y estadísticas imaginables.
• La instalación básica viene con funciones y métodos estadísticos integrales muy completos.
• La visualización de datos es una fortaleza clave con el uso de bibliotecas como ggplot2.
• Es un software libre y multiplataforma.

Desventajas

• Rendimiento. R no es un lenguaje rápido
• Especificidad de dominio.
• R tiene algunas características poco frecuentes que pueden atrapar a los programadores con experiencia en otros idiomas.

Recomendamos R a perfiles con experiencia como estadísticos o personas que quieran entrar en el campo de la investigación de ciencia de datos.

Python

Desde 1991 se ha convertido en un lenguaje de uso general muy popular. Python es un lenguaje de programación orientado a objetos de código abierto, que agrupa datos y funciones para lograr flexibilidad. Python admite múltiples estructuras de datos y utiliza una sintaxis en inglés sencillo, lo que lo convierte en un gran lenguaje para principiantes.

Ventajas

• Python es un lenguaje de alto nivel, por lo que es más fácil de usar que los de bajo nivel.
• Al ser un lenguaje de propósito general se puede utilizar para diversos objetivos.
• Tiene una amplia colección de bibliotecas y frameworks.
• Python es compatible con todos los sistemas operativos.
• Es un lenguaje de programación desarrollado bajo la licencia de código abierto.
• La sencillez de la sintaxis permite escribir programas totalmente funcionales en pocas líneas de código.
• El hecho de que Python sea gratuito y de código abierto contribuye a crear una comunidad sólida. 

Desventajas

• La lentitud de Python se debe principalmente a su naturaleza dinámica y versatilidad. 
• El consumo de memoria de Python es muy alto, y esto se debe a la flexibilidad de los tipos de datos.

Python es un idóneo para empezar si estás aprendiendo a codificar por primera vez, quieres algo escalable, o estás buscando mantener tus opciones de carrera abiertas.

SQL

Las bases de datos relacionales son los modelos que cuentan con más trayectoria en el mundo digital. Son ampliamente usadas y se caracterizan por funcionar con el Lenguaje estructurado de consulta SQL que es un lenguaje de tipo declarativo permite un gran alcance para las consultas.

Lenguaje de consulta estructurado, es vital para manipular datos estructurados. Los conjuntos de datos a gran escala pueden contener millones de filas, lo que dificulta encontrar con precisión los datos que se necesitan. SQL es un lenguaje de consulta que permite ajustar, localizar y comprobar conjuntos de datos masivos. Al ser un lenguaje de dominio específico, es conveniente para gestionar bases de datos relacionales.

Ventajas:

• SQL puede ser utilizando en laptops, computadoras, servidores o dispositivos móviles.
• El tiempo y la aceptación generalizada de los desarrolladores ha permitido crear gran cantidad de información y herramientas en torno a ellas.
• Los desarrolladores por lo general se ven dispuestos a inclinarse por los modelos relacionales gracias a la atomicidad.
• Estándares bien definidos.
• Escritura simple.

Desventajas:

• Cuando estas bases de datos comienzan a crecer en volumen, el almacenamiento y el costo de mantenimiento se convierten en un problema de alto costo.
• Cambios en la estructura
• Algunas bases de datos SQL se ven condicionadas por el sistema operativo en el cual van a funcionar y los requisitos mínimos de funcionamiento de los servidores u ordenadores.
• La interfaz de una base de datos SQL son más complejas que agregar algunas líneas de código.

Otros lenguajes de programación de ciencia de datos

Scala

Scala es un lenguaje de programación moderno multi-paradigma diseñado para expresar patrones de programación comunes de una forma concisa, elegante, y con tipado seguro. Integra fácilmente características de lenguajes orientados a objetos y funcionales. Scala es un lenguaje que se ejecuta en la Máquina Virtual Java (JVM) y permite crear marcos de trabajo de alto rendimiento para el manejo de datos en silos.

Ventajas

• Multi-paradigmático: programación orientada a objetos como funcional.
• Se compila en el bytecode de Java y se ejecuta en una JVM. Esto permite la interoperabilidad con el lenguaje.

Desventajas

• No es un lenguaje sencillo para comenzar a utilizar si está empezando.
• La sintaxis y el sistema de tipos se describen con frecuencia como complejos. Esto hace que la curva de aprendizaje sea pronunciada para aquellos que vienen de lenguajes dinámicos.

Los desarrolladores de sistemas de datos que se enfrentan a conjuntos de datos de gran volumen pueden utilizar Scala para analizar sin sobrecarga.

Julia

El lenguaje de programación Julia ha sido diseñado para disponer de las ventajas de un lenguaje dinámico con el rendimiento de un lenguaje compilado. Esto se consigue en parte gracias a la utilización de un compilador JIT (just-in-time) basado en LLVM (Low Level Virtual Machine) que permite generar código de máquina nativo.

Ventajas

• Está desarrollado como un lenguaje de programación de alto rendimiento.
• Usa envío múltiple que le permite al programador elegir entre diferentes patrones de programación de acuerdo a la aplicación.
• Es un lenguaje de tipo dinámico que se puede emplear de forma interactiva.
• Sintaxis de alto nivel que es fácil de aprender.

Desventajas

• Como nuevo idioma, algunos usuarios de Julia han experimentado inestabilidad al utilizar paquetes complementarios.

Si te centras en la visualización de datos o el aprendizaje profundo, el análisis numérico o la computación interactiva, el enfoque de nicho de Julia ofrece un rendimiento rápido.

MATLAB

MATLAB es un lenguaje de programación y un entorno específico para el cálculo matemático y estadístico. Ofrece herramientas integradas para las visualizaciones dinámicas y pone a disposición de los usuarios un conjunto de herramientas de aprendizaje profundo que transita bien. Permite facilitar los procesos matemáticos más exigentes.

Ventajas

• Diseñado para la computación numérica.
• Visualización de datos. Grandes capacidades de ploteado.
• Se enseña con frecuencia como parte de cursos de pregrado en asignaturas cuantitativas como Física, Ingeniería y Matemáticas Aplicadas. Como consecuencia, es ampliamente utilizado en estos campos.

Desventajas

• Dependiendo del caso es posible que tengamos que desembolsar una gran cantidad de dinero. Existen alternativas gratuitas disponibles como  Octave.
• No es una opción obvia para programación de propósito general.

Un caso de uso claro sería aquel en el que tu aplicación requiera una funcionalidad matemática intensiva y avanzada.

Conclusión

Estos son solo algunos de los idiomas que puedes considerar para empezar en el mundo de la ciencia de datos. La clave aquí es buscar tu estilo de desarrollo preferido. Y sin no has tocado nunca código te recomendamos que empieces con R, Python o SQL.