Lenguajes de programación para científicos

Volvemos a hablar de lenguajes de programación, como venimos haciendo desde el principio de nuestro blog.

Pero, casi siempre, lo hemos hecho de una forma genérica, sin centrarnos en ninguna rama laboral para específica. Por ello, en este artículo, queremos enfocarnos en los científicos de datos. Éstos trabajan con grandes conjuntos de datos o en entornos computacionales de alto rendimiento y que, en los lenguajes de programación que vamos a comentar a continuación - algunos de ellos ya nombrados en otros de nuestros artículos, cómo uno centrado completamente en Python - son esenciales para extraer datos de forma rápida y sin esfuerzo.

Los siguientes lenguajes están preparados para ser eficientes en el manejo de grandes conjuntos de datos, cómo ya comentábamos antes, y robustos en su coalescencia de múltiples fuentes de datos para extraer de manera efectiva la información necesaria para proporcionar información y comprensión de los fenómenos que existen dentro de los flujos de datos para minería y aprendizaje automático, entre otras cosas.

Python

Elogiado tanto por los desarrolladores de software como por los científicos de datos, Python ha demostrado ser el lenguaje de programación de referencia tanto por su facilidad de uso como por su naturaleza dinámica. Es maduro y estable, sin mencionar que es compatible con algoritmos de alto rendimiento, lo que le permite interactuar con tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático, el análisis predictivo y la inteligencia artificial (IA) a través de bibliotecas ricas y compatibles en su extenso ecosistema.

R

R a menudo se compara con Python en el sentido de que sus fortalezas inherentes son similares debido a su naturaleza de código abierto y su diseño independiente del sistema para admitir la mayoría de los sistemas operativos. Y aunque ambos lenguajes se destacan en los círculos de ciencia de datos y aprendizaje automático, R fue diseñado y se apoya en gran medida en modelos estadísticos y computación

Java

Es la plataforma elegida por algunas de las herramientas más utilizadas en el análisis de Big Data, como Apache Hadoop y Scala (más sobre Scala a continuación). Sus bibliotecas de aprendizaje automático maduras, marcos de big data y escalabilidad nativa permiten acceder a cantidades casi ilimitadas de almacenamiento mientras administra muchas tareas de procesamiento de datos en sistemas agrupados.

Julia

Gracias en parte a sus tiempos de ejecución más rápidos, no solo proporciona un desarrollo más rápido sino que produce aplicaciones que se ejecutan de manera similar a las creadas en lenguajes de bajo nivel, como C, por ejemplo. Una desventaja relativamente pequeña de Julia es que la comunidad no es tan sólida como la de otros idiomas.

Scala

Scala está destinado a ser altamente escalable y, como tal, perfectamente adecuado para manejar las complejidades de Big Data. Esto incluye compatibilidad con marcos de ciencia de datos de alto rendimiento basados ​​en Java, como Hadoop, por ejemplo. También lo convierte en un marco de computación en clúster flexible, altamente escalable y de código abierto cuando se combina con Apache Spark y puede hacer uso de grandes grupos de recursos de hardware de manera eficiente.