Lenguaje programacion big data

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El mejor lenguaje de programación para los científicos

Si uno está interesado en adentrarse en el campo de la ciencia de los datos, es imprescindible conocer muchos lenguajes de programación. Esto se debe a que ningún lenguaje puede ayudar a resolver todos los problemas a los que se enfrenta una organización. Si el usuario no domina los lenguajes que se aplican con frecuencia en la ciencia de los datos, sus conocimientos no serán completos. La demanda de lenguajes, como Python, comenzó en la década de 2010. Este aumento de la demanda de múltiples lenguajes se produjo en el mismo periodo que el del auge de la ciencia de datos. Según Indeed, entre 2014 y 2019, los conocimientos de Python y de la ciencia de los datos alcanzaron las alturas de los ingredientes clave importantes del conocimiento. Esta información/conocimiento resultó ser la base para tener una carrera en tecnología de la información en la década de 2020.

El estudio y el trabajo en la ciencia de los datos no es el bombo de los últimos años. Es un camino hacia un replanteamiento total de los principios, enfoques y método de trabajo con los datos. Este estudio de los datos ayuda tanto a las personas como a las organizaciones, lo que repercute positivamente en toda la humanidad. La analítica de datos permite acceder a conocimientos no evidentes. Estos conocimientos pueden utilizarse para cualquier propósito, desde facilitar la mejora de la eficiencia de la organización hasta resolver problemas globales. Por ello, se considera que los especialistas en ciencia de datos son la carrera más prometedora de las próximas décadas. Las mejores mentes inclinadas a la tecnología también idearán herramientas aún más novedosas para que los datos y el trabajo sean más eficientes. En este artículo, investigamos el lenguaje de programación de ciencia de datos más importante y presentamos las capacidades prácticas de cada uno de estos lenguajes.

¿Implica el big data la codificación?

Aprender a codificar es una habilidad esencial en el arsenal del analista de Big Data. Es necesario codificar para realizar análisis numéricos y estadísticos con conjuntos de datos masivos. Algunos de los lenguajes en los que deberías invertir tiempo y dinero para aprender son Python, R, Java y C++, entre otros.

¿Es Python bueno para el big data?

La alta velocidad de Python para el procesamiento de datos lo hace óptimo para su uso con Big Data. Los códigos de Python se ejecutan en una fracción del tiempo que necesitan otros lenguajes de programación gracias a su sintaxis sencilla y su código fácil de gestionar.

¿Qué lenguaje de programación es mejor para el análisis de datos?

Scala es uno de los lenguajes funcionales más populares. Se ejecuta en JVM. Es una opción ideal si se tiene que trabajar a menudo con conjuntos de datos de gran volumen. Debido a sus orígenes en la JVM, se puede utilizar fácilmente con Java en la ciencia de datos.

Lenguaje de programación favorito

Los profesionales que se ocupan del análisis y la manipulación de big data se enfrentan a un reto vital sobre la elección del lenguaje de programación que utilizan para este fin. Estos analistas no sólo tienen que entender el problema y diseñar la arquitectura, sino que el lenguaje juega un papel muy importante en la ejecución e implementación de la arquitectura del programa.

Veamos las características de los lenguajes de programación más populares, que han demostrado ser altamente eficaces para el análisis de big data, discutiendo los pros y los contras con respecto al almacenamiento de datos y las herramientas de minería de datos necesarias y la estructura que se puede proporcionar a través de estos lenguajes de programación.

El análisis de big data es un horizonte muy amplio que abarca múltiples funcionalidades y hay que entender el tipo de tarea que se quiere realizar con el enorme conjunto de datos. Un programador tiene que identificar cuáles son los valores centrales de la investigación que está llevando a cabo si es en gran medida estadística; R es la respuesta. Pero si quiere utilizar modelos predictivos, Python parece una mejor opción.

¿Por qué R es mejor que Python?

“Hay una mayor disponibilidad de paquetes de aprendizaje automático como sklearn en Python; es mejor para las tareas de programación genéricas y es más fácil de producir; además, Python es mejor para la limpieza de datos (como lo era Perl) y para el análisis de texto.” …

¿Es difícil aprender big data?

Debido a los requisitos a menudo técnicos de los puestos de trabajo de la ciencia de los datos, puede ser más difícil de aprender que otros campos de la tecnología. Dominar una variedad tan amplia de lenguajes y aplicaciones supone una curva de aprendizaje bastante pronunciada.

¿Es necesario Java para el big data?

Si estás planeando construir una carrera en el sector de los grandes datos, es esencial dominar Java. Sin embargo, como hay tantos recursos de aprendizaje del lenguaje, los desarrolladores a menudo luchan por distinguir entre los buenos y los malos.

Bibliotecas de ciencia de datos Swift

La mayoría de los científicos de datos serios prefieren R a Python, pero si quieres trabajar en ciencia de datos o aprendizaje automático en un banco de inversión, probablemente vas a tener que dejar de lado tu parcialidad por R. Los bancos utilizan abrumadoramente Python en su lugar.

“Se prefiere Python a R en los bancos por una serie de razones”, dice el jefe de ciencia de datos con sede en Nueva York en un banco líder. “Hay una mayor disponibilidad de paquetes de aprendizaje automático como sklearn en Python; es mejor para tareas de programación genéricas y es más fácil de producir; además, Python es mejor para la limpieza de datos (como solía ser Perl) y para el análisis de texto.”

R se sigue utilizando en trabajos estadísticos y de investigación, dice Ryan. En comparación, Python es la herramienta de “análisis de datos popular”, y es fácil de usar sin necesidad de aprender estadística. “Python encontró todo un nuevo público de programadores en el momento exacto de la historia”, reflexiona Ryan. “Cuando los programadores (más numerosos que los estadísticos) quieren trabajar con datos, Python tiene el atractivo de un único lenguaje que “lo hace todo”, aunque técnicamente no haga nada de esto por diseño”.

¿Pueden utilizarse los pandas para el big data?

pandas proporciona estructuras de datos para el análisis en memoria, lo que hace que el uso de pandas para analizar conjuntos de datos que son más grandes que los conjuntos de datos en memoria sea algo complicado. Incluso los conjuntos de datos que son una fracción considerable de la memoria se vuelven difíciles de manejar, ya que algunas operaciones de pandas necesitan hacer copias intermedias.

¿Qué lenguaje de programación es el mejor para Hadoop?

Para empezar con Hadoop te sugeriría que aprendieras primero Java, ya que todo el framework de Hadoop está escrito en Java. Python es fácil de aprender y tiene una sintaxis sencilla, pero en lo que respecta a Hadoop, hay herramientas como Pig y Hive que convierten automáticamente los programas MapReduce en Java.

¿Cuál es el lenguaje de programación más rápido?

C++ es uno de los lenguajes más eficientes y rápidos. Es ampliamente utilizado por los programadores de la competencia por su velocidad de ejecución y las bibliotecas de plantillas estándar (STL). Aunque C++ es más popular, sufre de vulnerabilidades como el error de búfer. C++ se ejecuta más o menos a la misma velocidad que su predecesor C.

Clasificación de los lenguajes de programación para la ciencia de los datos

Un lenguaje de programación es un lenguaje formal que comprende un conjunto de instrucciones que producen diversos tipos de resultados. Estos lenguajes se utilizan en los programas informáticos para implementar algoritmos y tienen múltiples aplicaciones.    Existen varios lenguajes de programación para la ciencia de los datos. Los científicos de datos deben aprender y dominar al menos un lenguaje, ya que es una herramienta esencial para realizar diversas funciones de la ciencia de datos.

Hay dos tipos de lenguajes de programación: de bajo nivel y de alto nivel. Los lenguajes de bajo nivel son relativamente menos avanzados y los más comprensibles que utilizan los ordenadores para realizar diferentes operaciones. Entre ellos se encuentran el lenguaje de ensamblaje y el lenguaje de máquina.

Mientras que el lenguaje ensamblador se ocupa de la manipulación directa del hardware y de las cuestiones de rendimiento, el lenguaje máquina es básicamente un binario que lee y ejecuta un ordenador. Un software ensamblador convierte el lenguaje ensamblador en código máquina. Los lenguajes de programación de bajo nivel son más rápidos y más eficientes en cuanto a la memoria en comparación con sus homólogos de alto nivel.

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