Algunos de los lenguajes de programación más usados para Ciencia de Datos
La ciencia de datos es un área que se ha desarrollado de una manera sobresaliente en los últimos años, siendo considerada como una profesión muy atractiva en el mundo digital en el que vivimos. Aunque la base de la ciencia de datos es la aplicación de conceptos matemáticos y estadísticos para buscar respuestas en la información con la que contamos, es imposible dejar de lado su componente de programación, por esto, es importante conocer las opciones de lenguaje que se tienen para aplicar ciencia de datos, tanto para lo que están por iniciarse en esta área como a los que ya están dentro.
Un lenguaje de programación, como lo implica el nombre, es una forma de comunicarnos con una computadora y pedirle que haga lo que deseamos. Y, aunque virtualmente podríamos utilizar cualquier lenguaje de programación para realizar tareas del área de ciencia de datos, hay algunos que tienen mayores ventajas por lo que ofrecen, ya sea de forma orgánica o apoyados por una comunidad. A continuación, enlistaremos algunos de los lenguajes más utilizados en ciencia de datos y sus características principales:
1. Python: Actualmente el rey de los lenguajes para ciencia de datos e inteligencia artificial. Es un lenguaje orientado a objetos muy fácil de aprender, lo que permite que personas que no tengan un trasfondo en ciencias de la computación, puedan ingresar fácilmente en tareas de programación. Además de esto, hoy en día cuenta con una amplia gama de librerías para hacer un sinfín de tareas, desde manejar datos, procesarlos, visualizarlos, entrenar modelos, crear dashboards entre otras. Dentro de las librerías que maneja están Tensorflow, Keras, Pytorch y Scikit-learn, que son de mucha ayuda para el área de Machine Learning y Deep Learning. Sin embargo, no es la opción con el mejor desempeño ya que de forma natural no está enfocada a realizar tareas multihilo, lo que puede afectar la velocidad con la que procesamos los datos en computadora que sólo cuenten con CPU. Para remediar esto, existen muchas librerías que permiten hacer conexiones con código en C, C++ o conexiones con hardware como GPU para realizar tareas más pesadas.
2. JavaScript: Es uno de los lenguajes más usados para desarrollo web, sin embargo, últimamente ha cobrado más notoriedad gracias al soporte de librerías para Machine Learning y Deep Learning como TensorFlow.js y Keras.js, así como excelentes herramientas de visualización como d3.js. Debido a su popularidad para el desarrollo web, es una opción de entrada a la ciencia de datos para todos aquellos programadores Front-end y Back-end.
3. R: Es un lenguaje especializado en cálculos estadísticos y visualización de estos, destacando principalmente para el análisis datos, gracias a su gran disponibilidad de paquetes dentro de la comunidad.
4. Scala: Este lenguaje es relativamente joven, sin embargo, muy poderoso para la manipulación de volúmenes masivos de datos gracias a el uso de la librería Spark, la cual permite procesar los datos en clústeres de computadoras de forma muy directa. Aunque puede ser complicado de aprender, por su naturaleza de lenguaje funcional, es muy utilizado en tareas donde se requiere un alto desempeño en términos de procesamiento.
5. Julia: Es el lenguaje más joven en esta lista, pero uno con mucho potencial, incluso considerado en ocasiones como un heredero de Python, ya que está altamente enfocado en alto desempeño gracias a que ofrece soporte natural para programación multi-hilo, lo que permite procesar la información más rápido. Sin embargo, al ser un lenguaje muy joven, todavía tiene una comunidad pequeña y no tiene tantas librerías como Python.
Respecto a que lenguaje elegir, dependerá mucho de nuestro objetivo, el tipo de aplicación que queremos desarrollar, ¿sólo requerimos procesar información o también mostraremos los resultados a terceros?, ¿queremos trabajar con datos estructurados o no estructurados?, ¿tenemos un volumen masivo de datos, es decir, no caben en memoria RAM?, ¿tenemos experiencia previa programando?
Al final, la elección de lenguaje de programación debe de ser aquel que nos permita alcanzar nuestro objetivo de la mejor manera. Además, recuerda que es probable que eventualmente tengas que cubrir más de un lenguaje para diferentes proyectos.
PhD. Alejandro Maldonado
Imagen diseñada por Freepik