Python r
Contenidos
- Python r
- ¿Qué es mejor Big Data o Python?
- ¿Es C++ útil para la ciencia de los datos?
- ¿Es C++ bueno para el análisis de datos?
- Bibliotecas de ciencia de datos Swift
- ¿Se puede utilizar Python para el big data?
- ¿Qué lenguaje es el mejor para Hadoop?
- ¿Necesito aprender Java para el big data?
- Big data, java
- ¿Requiere el big data codificación?
- ¿Es Python suficiente para la ciencia de datos?
- ¿Podemos utilizar Python en Hadoop?
- Ranking de lenguajes de programación de ciencia de datos
- Entradas relacionadas:
Si trabaja en la ciencia de los datos o en la analítica, probablemente conozca bien el debate entre Python y R. Aunque ambos lenguajes están dando vida al futuro -a través de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la innovación impulsada por los datos- hay puntos fuertes y débiles que entran en juego.
En muchos aspectos, los dos lenguajes de código abierto son muy similares. De descarga gratuita para todo el mundo, ambos lenguajes son muy adecuados para las tareas de ciencia de datos, desde la manipulación y automatización de datos hasta el análisis empresarial y la exploración de big data. La principal diferencia es que Python es un lenguaje de programación de propósito general, mientras que R tiene sus raíces en el análisis estadístico. Cada vez más, la cuestión no es qué elegir, sino cómo aprovechar al máximo ambos lenguajes de programación para sus casos de uso específicos.
Python es un lenguaje de programación de propósito general y orientado a objetos que hace hincapié en la legibilidad del código gracias a su generoso uso de los espacios en blanco. Lanzado en 1989, Python es fácil de aprender y un favorito de los programadores y desarrolladores. De hecho, Python es uno de los lenguajes de programación más populares del mundo, sólo por detrás de Java y C.
¿Qué es mejor Big Data o Python?
El análisis de los grandes datos a menudo se enfrenta a problemas complejos que necesitan el apoyo de la comunidad para su solución. Python, como lenguaje, tiene una comunidad grande y activa que ayuda a los científicos de datos y a los programadores con el apoyo de expertos en cuestiones relacionadas con la codificación. Esta es otra razón de su popularidad.
¿Es C++ útil para la ciencia de los datos?
C++ tiene una capacidad de procesamiento muy rápida. Cuando se trata de desarrollar aplicaciones de big data, la velocidad del compilador es una de las características más importantes. Por lo tanto, C++ resulta ser una excelente opción como lenguaje de programación de ciencia de datos.
¿Es C++ bueno para el análisis de datos?
El aprendizaje de C/C++ ofrece excelentes capacidades para construir herramientas estadísticas y de datos. Éstas se trasladan bien a Python y se adaptan bien a las aplicaciones basadas en el rendimiento. C/C++ también es sorprendentemente útil porque compila datos rápidamente.
Bibliotecas de ciencia de datos Swift
Bernard MarrBernard Marr es un futurista de renombre mundial, influenciador y líder de pensamiento en los campos de los negocios y la tecnología, con una pasión por el uso de la tecnología para el bien de la humanidad. Es un autor de 20 libros de gran éxito, escribe una columna periódica para Forbes y asesora y entrena a muchas de las organizaciones más conocidas del mundo. Tiene más de 2 millones de seguidores en las redes sociales, 1 millón de suscriptores al boletín de noticias y fue clasificado por LinkedIn como uno de los 5 principales influenciadores empresariales del mundo y el número 1 en el Reino Unido.
Esto se debe a que sus conjuntos de características los hacen muy adecuados para manejar conjuntos de datos grandes y complicados. No sólo se diseñaron originalmente con fines estadísticos, sino que se ha desarrollado un amplio ecosistema de desarrolladores a su alrededor. Esto significa que existen extensiones, bibliotecas y herramientas para realizar casi cualquier función analítica que se pueda necesitar.
R, Python y el relativamente recién llegado Julia son actualmente tres de los lenguajes de programación más populares elegidos para proyectos de Big Data en la industria. Tienen mucho en común, pero existen importantes diferencias que deben tenerse en cuenta a la hora de decidir cuál es el más adecuado para realizar el trabajo. He aquí una breve introducción a cada uno de ellos, así como algunas ideas sobre aplicaciones en las que uno puede ser más adecuado que los otros.
¿Se puede utilizar Python 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 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.
¿Necesito aprender Java para el big data?
Entonces, ¿es necesario saber Java para ser un desarrollador de big data? La respuesta sencilla es no.
Big data, java
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.
¿Requiere el big data 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 suficiente para la ciencia de datos?
Mientras que Python por sí solo es suficiente para aplicar la ciencia de datos en algunos casos, lamentablemente, en el mundo corporativo, es sólo una pieza del rompecabezas para que las empresas procesen su gran volumen de datos.
¿Podemos utilizar Python en Hadoop?
El marco de trabajo de Hadoop está escrito en lenguaje Java; sin embargo, los programas de Hadoop pueden codificarse en lenguaje Python o C++.
Ranking de lenguajes de programación de ciencia de datos
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.