Principales lenguajes de programación para la ciencia de datos.
Escrito por: Nancy Finney, Editado por: Luke Daugherty.
Publicado: 14 de febrero de 2025.
Puntos clave.
- Los científicos de datos utilizan comúnmente Python, SQL y R para tareas centrales como análisis y modelado, mientras que VBA, Julia, Java y C/C++ apoyan la automatización, la computación de alto rendimiento y los sistemas de producción.
- edX puede ayudarle a desarrollar estas habilidades a través de cursos en R, Python, Power BI, bases de datos de AWS y análisis de datos para apoyar el crecimiento profesional en ciencia de datos.
- La programación es esencial para la ciencia de datos, y Python es el mejor primer lenguaje para la mayoría de los principiantes.
¿Está considerando una carrera en ciencia de datos? El campo requiere conocimiento de diferentes lenguajes de programación y una comprensión detallada de la codificación. Su familiaridad con la programación es crucial para el éxito si está buscando un trabajo en el campo de la ciencia de datos.
Descubra qué lenguajes de programación son más importantes para que los científicos de datos los conozcan y así poder recopilar y analizar mejor los datos.
¿Qué son los lenguajes de programación para la ciencia de datos?
Los científicos de datos utilizan lenguajes de programación para ayudar en su análisis de diversas tecnologías. Como científico de datos, realizará análisis matemáticos y estadísticos para recopilar información y datos. Utilizará varios lenguajes de programación para interactuar con las computadoras, desarrollar procesos y acceder a la información.
Diversos lenguajes se aplican al trabajo de ciencia de datos en procesamiento de lenguaje natural, análisis geoespacial, análisis de redes, aprendizaje profundo y aprendizaje automático.
¿Qué lenguajes de programación deben conocer los científicos de datos?
Python
Python es un lenguaje amigable para principiantes con una sintaxis simple y fácil de aprender. A menudo se utiliza para el desarrollo y diseño web, análisis de datos, aprendizaje automático y creación de software. Python es conocido como el lenguaje de programación más versátil y popular para los científicos de datos.
Lenguaje de Consulta Estructurada (SQL)
El Lenguaje de Consulta Estructurada (SQL) se utiliza para gestionar e interactuar con bases de datos. Este lenguaje de programación permite a los usuarios almacenar y manipular datos basados en consultas. SQL funciona bien con bases de datos relacionales como MySQL, SQLite y PostgreSQL. Puede usar su sintaxis simple en una variedad de entornos.
R
R es un lenguaje de código abierto gratuito utilizado principalmente para la visualización de datos y el cálculo estadístico. El lenguaje apoya a los científicos de datos en la limpieza y almacenamiento de datos y se considera un competidor principal del lenguaje de programación Python.
Visual Basic para Aplicaciones (VBA)
Visual Basic para Aplicaciones (VBA) es un lenguaje de programación que ayuda a los usuarios a automatizar tareas y modificar o mejorar varios programas de Microsoft Office. VBA se utiliza a menudo para tareas repetitivas y ayuda a agilizar y automatizar sistemas, eliminando así la duplicación de esfuerzos.
Julia
Julia es un lenguaje de programación diseñado para la computación técnica y basada en números. Fue creado como un lenguaje de alto nivel con un enfoque técnico. Julia también se utiliza como una herramienta de síntesis para sistemas de programación de bajo nivel, hardware y programación web.
Java
Java es un lenguaje de programación popular, versátil y muy utilizado para desarrollar aplicaciones, software y aplicaciones móviles. Es útil para muchas aplicaciones, incluidos juegos, sistemas basados en la nube y software empresarial.
C/C++
C y C++ son lenguajes de programación generales conocidos por su velocidad, lo que los hace ideales para aplicaciones de software. Aunque son más desafiantes de aprender, dominar C y C++ mejorará enormemente sus habilidades de programación y abrirá caminos profesionales en ciencia de datos debido a la alta demanda de expertos en estos lenguajes.
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A través de los lenguajes de programación, los científicos de datos pueden manipular datos, extraer información relevante, automatizar tareas y mejorar el análisis de datos mediante la visualización de datos. Si usted está realmente interesado en convertirse en un experto en el campo de la ciencia de datos, entonces seguir una maestría avanzada puede ser una buena decisión. Explore la variedad de programas de grado avanzado de edX, para que pueda descubrir lo que puede hacer con una maestría en ciencia de datos.
