¿Cuándo utilizar cada lenguaje de programación en ciencia de datos?
Fecha de la noticia: 14-09-2022
Python, R, SQL, JavaScript, C++, HTML... Hoy en día podemos encontrar multitud de lenguajes de programación que nos permiten desarrollar programas de software, aplicaciones, páginas webs, etc. Cada uno tiene características únicas que lo diferencian del resto y que lo hacen más apropiado para determinadas tareas. Pero, ¿cómo sabemos cuándo y dónde utilizar cada lenguaje? En este artículo te damos algunas pistas.
Tipos de lenguajes de programación
Los lenguajes de programación son reglas sintácticas y semánticas que nos permiten ejecutar una serie de instrucciones. Según su nivel de complejidad, podemos hablar de distintos niveles:
- Lenguajes de bajo nivel: utilizan instrucciones básicas que la máquina interpreta directamente y que son difíciles de entender por las personas. Están diseñados a medida de cada hardware y no se pueden migrar, pero son muy eficaces, ya que aprovechan al máximo las características de cada máquina.
- Lenguajes de alto nivel: utilizan instrucciones claras usando un lenguaje natural, más entendible por los humanos. Estos lenguajes emulan nuestra forma de pensar y razonar, pero después deben ser traducidos a lenguaje máquina a través de traductores/intérpretes o compiladores. Se pueden migrar y no dependen del hardware.
En ocasiones también se habla de lenguajes de nivel medio para aquellos que, aunque funcionan como un lenguaje de bajo nivel, permiten cierto manejo abstracto independiente de la máquina.
Los lenguajes de programación más utilizados
En este artículo nos vamos a centrar en los lenguajes de alto nivel más utilizados en la ciencia de datos. Para ello nos vamos a fijar en esta encuesta, realizada por Anaconda en 2021, y en el artículo elaborado por KD Nuggets.
Fuente: Estado de la Ciencia de Datos en 2021, Anaconda.
Según esta encuesta, el lenguaje más popular es Python. El 63% de los encuestados – 3.104 científicos de datos, investigadores, estudiantes y profesionales del dato de todo el mundo- indicó que utiliza Python siempre o frecuentemente y solo un 4% indicó que nunca. Esto se debe a que es un lenguaje muy versátil, que se puede utilizar en las distintas tareas que existen a lo largo de un proyecto de ciencia de datos.
Un proyecto de ciencia de datos cuenta con distintas fases y tareas. Algunos lenguajes pueden ser utilizados para ejecutar distintas labores, pero con desigual rendimiento. La siguiente tabla, elaborada por KD Nuggets, muestra qué lenguaje es más recomendado para algunas de las tareas más populares:
Como vemos Python es el único lenguaje que resulta apropiado para todas las áreas analizadas por KD Nuggets, aunque existen otras opciones que también son muy interesantes, según la tarea a realizar, como veremos a continuación:
- Extracción y manipulación de datos. Estas tareas están dirigidas a obtener los datos y depurarlos con el fin de conseguir una estructura homogénea, sin datos incompletos, libre de errores y en el formato adecuado. Para ello se recomienda realizar un Análisis Exploratorio de Datos. SQL es el lenguaje de programación que más destaca con respecto a la extracción de datos, sobre todo cuando se trabaja con bases de datos relacionales. Es rápido en la recuperación de datos y cuenta con una sintaxis estandarizada, lo cual lo hace relativamente sencillo. Sin embargo, es más limitado a la hora de manipular datos. Una tarea en la que dan mejores resultados Python y R, dos programas que cuentan con una gran cantidad de librerías para estas tareas.
- Análisis estadístico y visualización de datos. Supone el tratamiento de los datos para encontrar patrones que luego se convierten en conocimiento. Existen distintos tipo de análisis según su propósito: conocer mejor nuestro entorno, realizar predicciones u obtener recomendaciones. El mejor lenguaje para ello es R, un lenguaje interpretado que además dispone de un entorno de programación, R-Studio y un conjunto de herramientas muy flexibles y versátiles para la computación estadística. Python, Java y Julia son otras herramientas que dan un buen rendimiento en esta tarea, para la cual también se puede utilizar JavaScript. Los lenguajes anteriores permiten, además de realizar análisis, elaborar visualizaciones gráficas que facilitan la comprensión de la información.
- Modelización/aprendizaje automático (ML). Si queremos trabajar con machine learning y construir algoritmos, Python, Java, Java/JavaScript, Julia y TypeScript son las mejores opciones. Todas ellas simplifican la tarea de escribir código, aunque es necesario tener conocimientos amplios para poder trabajar con las diferentes técnicas de aprendizaje automático. Aquellos usuarios más expertos pueden trabajar con C/C++, un lenguaje de programación muy fácil de leer por máquinas, pero con mucho código, que puede ser difícil de aprender. Por el contrario, R puede ser una buena opción para aquellos menos expertos, aunque es más lento y poco apropiado para redes neuronales complejas.
- Despliegue de modelos. Una vez creado un modelo, es necesario su despliegue, teniendo en cuenta todos los requisitos necesarios para su entrada en producción en un entorno real. Para ello, los lenguajes más adecuados son Python, Java, JavaScript y C#, seguido de PHP, Rust, GoLang y, si trabajamos con aplicaciones básicas, HTML/CSS.
- Automatización. Aunque no todas las partes del trabajo de un científico de datos pueden automatizarse, hay algunas tareas tediosas y repetitivas cuya automatización agiliza el rendimiento. Python, por ejemplo, cuenta con una gran cantidad de librerías para la automatización de tareas de machine learning. Si trabajamos con aplicaciones móviles, entonces nuestra mejor opción será Java. Otras opciones son C# (especialmente útil para automatizar la construcción de modelos), Bash/Shell (para extracción y manipulación de datos) y R (para análisis estadísticos y visualizaciones).
En definitiva, el lenguaje de programación que utilicemos dependerá completamente de la tarea a realizar y de nuestras capacidades. No todos los profesionales de la ciencia de datos necesitan saber de todos los lenguajes, sino que deberán optar por profundizar en aquel más adecuado en base a su trabajo diario.
Algunos recursos adicionales para aprender más sobre estos lenguajes
En datos.gob.es hemos elaborado algunas guías y recursos que pueden ser de tu utilidad para aprender algunos de estos lenguajes:
- Informe sobre Herramientas de procesado y visualización de datos
- Cursos para aprender más sobre R
- Cursos para aprender más sobre Python
- Cursos online para aprender más sobre visualización de datos
- Comunidades de desarrolladores en R y Python
Contenido elaborado por el equipo de datos.gob.es.