El lenguaje de programación es prácticamente la columna vertebral de la ciencia de datos y en el avance moderno de la tecnología, existen muchos lenguajes disponibles.
Pero la pregunta, al menos hoy, es cuál de ellos es el más adecuado para un científico de datos.
Actualmente, el último grupo de lenguajes de programación que utilizan los científicos de datos son Python, Julia y R. Los tres, poseen de atributos únicos y sus áreas concretas de especialización.
Por ejemplo, el ecosistema del lenguaje de Python está cargado de bibliotecas, herramientas y aplicaciones que hacen que el trabajo de la computación científica y el análisis de datos sea más rápido.
El lenguaje de Julia tiene como objetivo brindar a los científicos y analistas de datos no solo un desarrollo rápido, sino también una velocidad de ejecución increíble.
Por último, el lenguaje de R mejora la velocidad de la computación estadística como ningún otro.
Ventajas de Python
Lanzado en 1991, Python es un lenguaje de programación que se utiliza para desarrollo web, desarrollo de software, matemáticas y la generación de scripts.
En Python, se accede al primer elemento de una matriz con un cero como la cadena
[0]
para el primer carácter de una cadena.
Python ayuda en la forma de adopción por parte de una audiencia de uso más general con hábitos de programación ya arraigados.
Además, Python es un lenguaje que ofrece un inicio más rápido que Julia o R.
La amplitud y gran utilidad de los paquetes de terceros que ofrece Python, sigue siendo una de las mayores atracciones del lenguaje.
Actualmente, además de obtener mejoras en el intérprete de Python (incluidas mejoras en el procesamiento paralelo y de múltiples núcleos) Python se ha vuelto más fácil de acelerar y el proyecto
mypyc
traduce Python a C nativo, mucho menos torpemente que Cython.
Ventajas de Julia
Apareciendo por primera vez en 2012, Julia es un lenguaje de programación dinámico de alto nivel y alto rendimiento.
Si bien, Julia es un lenguaje de uso general y se puede usar para escribir cualquier aplicación, muchas de sus características son adecuadas para el análisis numérico y la ciencia computacional.
La compilación JIT de Julia y las declaraciones de tipos pueden vencer a Python “puro” no optimizado en cuanto a la magnitud de sus órdenes.
Se puede hacer Python más rápido mediante bibliotecas externas, compiladores JIT de terceros (PyPy) y optimizaciones con herramientas como Cython, pero Julia está diseñada para ser más rápida desde el inicio.
Uno de los principales destinatarios de Julia son los usuarios de lenguajes y entornos informáticos científicos como Matlab, R, Mathematica u Octave.
La sintaxis de Julia para las operaciones matemáticas se parece más a la forma en que se escriben las fórmulas matemáticas fuera del mundo de la informática, lo que facilita su utilización por usuarios que no sean programadores.
Flux es una biblioteca de aprendizaje automático para Julia que tiene muchos patrones de modelos existentes para casos de uso comunes, y dado que está escrito completamente en Julia.
El usuario puede modificar Flux según le sea necesario y utilizar la compilación nativa just-in-time de Julia para optimizar los proyectos desde adentro hacia afuera.
Ventajas de R
Lanzado por primera vez en 1993, R es un lenguaje de programación y un entorno de software libre para computación estadística y gráficos respaldados por R Core Team y R Foundation for Statistical Computing.
El lenguaje de R se usa ampliamente entre los estadísticos y los mineros de datos para desarrollar software estadístico y análisis de datos. R está disponible bajo una licencia de código abierto, lo que significa que cualquiera puede descargarlo o modificar el código de forma gratuita.
Cualquiera puede acceder al código fuente, modificarlo y mejorarlo.
Como resultado de esto, muchos excelentes programadores han contribuido con mejoras y correcciones al código de R. Por esa razón, R es muy estable y confiable. R realiza una amplia variedad de funciones, como manipulación de datos, modelado estadístico y gráficos.
La única gran ventaja de R, sin embargo, es su extensibilidad. Los desarrolladores pueden escribir fácilmente su software y distribuirlo en forma de paquetes complementarios.
Conclusión
Queda claro que es imposible elegir el mejor idioma, ya que el mejor rendimiento del idioma depende principalmente del campo de trabajo al que estes acostumbrado. Por lo tanto, el científico de datos debe elegir el lenguaje adecuado según la naturaleza y los requisitos de su trabajo.
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