Cómo elegir el lenguaje de programación correcto para el análisis

Cómo elegir el lenguaje de programación adecuado para la analítica

 

Cómo elegir el lenguaje de programación correcto para el análisis

La elección del mejor lenguaje de programación para la ciencia de los datos puede ser una tarea muy difícil, ya que todos los lenguajes tienen sus propias características destacadas en términos de parámetros como la velocidad de ejecución, las bibliotecas, las extensiones, la interacción con la web y otras aplicaciones, etc. Dado que muchas industrias están adoptando el análisis de datos, es mejor comprender las características de todas las herramientas para ver cuál es la mejor para las tareas en cuestión.

En cuanto a los refrescadores de ciencias de la información, la selección del idioma depende principalmente de su fuerza e inclinación temática. Algunas herramientas pueden ser más adecuadas para los amantes de la programación que para los de las matemáticas y viceversa.Hagamos un estudio comparativo de todas las herramientas de programación utilizadas en las diversas fases del análisis de datos en términos de sus puntos fuertes y débiles.

Cómo elegir el lenguaje de programación correcto para el análisis

R: Hecho f o análisis de datos

A medida que la popularidad de la ciencia de los datos entre las empresas ha aumentado, también lo ha hecho la popularidad del lenguaje para el análisis de datos. Es gratuito y de código abierto y actualmente tiene más de 6000 paquetes aportados por la comunidad de desarrolladores, incluyendo estadísticos y científicos de datos. La popularidad del lenguaje proviene de esta amplia gama de paquetes y módulos para la estadística y el análisis de datos, y de sus herramientas de reporte y visualización de datos.

R hace que el código de los modelos estadísticos sea conciso y se basa en subrutinas paso a paso para cada tarea. Es un lenguaje de procedimientos que lo diferencia de otros lenguajes orientados a objetos como Java y C++. Sus características importantes incluyen la integración con otros lenguajes (Java, C), la fácil interacción con bases de datos (Excel, PostgreSQL, etc.) y también con muchos paquetes estadísticos (SAS, Stata, etc.).

Para los principiantes en ciencias de la información o análisis de negocios, se puede empezar con R si vienes de una formación en estadística o matemáticas y tienes poca experiencia en programación. Hemos enumerado los principales pros y contras del lenguaje aquí.

Pros:

1. Capacidades de análisis estadístico: Puede atribuirse al hecho de que R fue desarrollado por estadísticos y puede facilitar el trabajo con los datos utilizando varios algoritmos. La comunidad es fundamental para la resolución de problemas y la actualización constante de los paquetes y herramientas.

2. Visualización de alta calidad: El lenguaje permite la comunicación de los datos encontrados a través de herramientas visuales de alta calidad como tablas, gráficos, y utilizando bibliotecas como ggplot2, ggvis, rCharts, etc. El paquete Shiny también facilita el uso de las imágenes en aplicaciones basadas en la web.

Contras:

1. Bajo rendimiento: Es uno de los lenguajes de más bajo rendimiento ya que no fue hecho para los programadores en mente.

2. No hay normas de codificación: Como fue construido para la flexibilidad, no impone normas de codificación estrictas. Por lo tanto, tanto los códigos buenos como los malos pueden ser construidos en R.

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Python: Big Data ready

Python puede ser considerado como el segundo lenguaje más popular después de la R para el análisis de datos. Es ampliamente utilizado por la comunidad de aprendizaje de máquinas para el análisis de datos no estructurados y la minería. Comparado con otros programas orientados a objetos, hace que las líneas de código sean más cortas.

La mayor minería o análisis se realiza utilizando las bibliotecas NumPy, pandas, SciPy y la biblioteca matplotlib se utiliza para el trazado de datos. Aparte de estas, Python viene con una rica colección de bibliotecas que pueden ser consideradas como su USP. Es bueno empezar con Python si eres un recién graduado y estás bien versado en programación.

Python es una combinación de puntos estadísticamente fuertes de R y la escalabilidad de lenguajes como Java. Tiene una de las mayores comunidades de apoyo en línea donde la resolución de problemas se hace muy fácil.

Pros:

1. Genial para el aprendizaje de la máquina: Las librerías como TensorFlow, Numpy, keras, pandas, hacen de Python la más preferida para el aprendizaje automático y ahora también se utiliza para desarrollar modelos de aprendizaje profundo.

2. Integración con aplicaciones: Python facilita la integración con aplicaciones web usando Flask, Pyramid y puede ser fácilmente conectado al sistema de producción. Es una única herramienta que gestiona todo el flujo de trabajo.

Contras:

1. No es bueno para las tareas de datos especializados en comparación con R

2. Se queda corto en capacidades analíticas y gráficas en comparación con R

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MATLAB: J ack de todos los oficios

Matlab ha sido desarrollado por MathWorks, que también publica actualizaciones puntuales de la caja de herramientas y nuevas funciones . Es una herramienta comparativamente cara que depende del número de usuarios concurrentes. Una de las características clave de Matlab es su enorme conjunto de cajas de herramientas y bibliotecas que soportan diversas tareas como el aprendizaje automático, el procesamiento de imágenes, etc.

Es un software de entrada para simulaciones, prototipos y diseño de algoritmos. En términos de gráficos y visualizaciones, puede ser un inconveniente en comparación con R. No necesitas saber fundamentos pesados de informática para dominar Matlab, ya que está más centrado en las matemáticas.

Matlab facilita las complejas operaciones de las matrices, pero puede ser difícil de usar si los datos no pueden ser representados fácilmente en términos de matrices.

Muchos programadores prefieren construir prototipos en Matlab, realizar análisis y luego codificar aplicaciones en Python o Java.

Pros:

1. Cajas de herramientas avanzadas: Facilitan los códigos de construcción, el procesamiento de señales, el aprendizaje de máquinas, el procesamiento de imágenes, etc. Matlab tiene una poderosa herramienta de simulacro que también puede ser utilizada por expertos en ciencias físicas.

2. Documentación fácil: Los usuarios pueden consultar fácilmente la documentación de cada comando y función que ayuda al programador cuando está atascado.

3. Potentes visuales: trazar datos, hacer gráficos es más fácil en Matlab.

Contras:

1. Falta de códigos fuente en comparación con la pitón.

2. Alto costo

3. Mala integración con aplicaciones externas

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JAVA: Conocido por su velocidad

Java es un potente ejecutor y se utiliza mejor para construir aplicaciones de nivel empresarial. Es un entorno de código abierto que consiste en muchas bibliotecas, APIs, plugins y máquina virtual de Java. Esto lo convierte en una preferencia para las aplicaciones basadas en la web. Además, los marcos de procesamiento y almacenamiento distribuidos como Hadoop se han desarrollado en Java.

Sin embargo, Java contiene menos bibliotecas estadísticas y no es adecuado para la exploración de datos. También carece de estructuras de datos especializados y de capacidades gráficas. El poder de Java puede ser mejor aprovechado por la integración con R. Java tiene una comunidad masiva de desarrolladores lo que significa que hay mucha documentación excelente alrededor.

Pros:

Velocidad y escalabilidad: Esta es la razón por la que muchos gigantes de la tecnología están usando Java como columna vertebral para tareas de ingeniería de datos. Además, se utiliza para construir sistemas a gran escala.

Contras:

Escaso rendimiento en la elaboración de modelos estadísticos y la visualización de datos. Menos preferible para el análisis de datos.

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JULIA: Un nuevo participante

Julia es un programa de código abierto que ha superado a otros lenguajes en cuanto a velocidad de ejecución, lo que lo hace muy bueno en cuanto a rendimiento. El lenguaje es principalmente conocido por sus capacidades matemáticas. Julia es más rápido que R y mejor que Python en términos de escalabilidad.

Integra una de las mejores bibliotecas de álgebra lineal, procesamiento de señales, etc. Julia tiene una creciente comunidad en desarrollo que está proporcionando paquetes externos a un ritmo rápido. Julia es capaz de llenar el vacío de funcionalidad que ofrecen otros lenguajes mencionados. Tiene un potente cuaderno gráfico en colaboración con Jupyter llamado IJulia.

Pros:

1. Amazing Speed

2. Combina la funcionalidad de R y Python

Contras:

1. No tan listo para la adopción de la industria

2. Repositorio de herramientas y paquetes aún en crecimiento

3. Aún no es una gran comunidad de desarrolladores

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SCALA: Hace sistemas robustos

SCALA es un lenguaje basado en Java que se ejecuta en JVM y se utiliza para construir programas de aprendizaje de máquinas a mayor escala. Combina paradigmas funcionales con programación orientada a objetos. Utiliza la biblioteca Akka que soporta modelos concurrentes.

SCALA es un lenguaje relativamente difícil de dominar ya que se basa en principios matemáticos, lo que lo hace adecuado para programadores orientados a las matemáticas. Para las grandes herramientas de datos como Apache Spark, el uso de SCALA tiene muchas ventajas.

Pros:

1. Sintaxis flexible

2. Programas más cortos comparados con Java

Contras:

1. Poca compatibilidad con las versiones anteriores

2. La programación funcional no está a la altura en comparación con Java

Conclusión:

R y Python pueden resultar ser los favoritos entre los profesionales de la analítica y uno puede empezar a aprenderlos en cualquier momento de su carrera. Los principiantes deben centrarse primero en R y luego integrar la programación en Python principalmente para el desarrollo de aplicaciones. Los empleados pueden tener que centrarse en el aprendizaje tanto si la industria lo exige como si la estadística y la programación son integrales para el análisis.Si te gusta desarrollar modelos matemáticos, entonces Matlab puede ser un buen comienzo.

Espero que este artículo le haya dado más claridad sobre los diferentes lenguajes de programación.

 

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