Con el transcurso del tiempo y del propio desarrollo de la informática, se han ido introduciendo en la informática muy variados lenguajes de programación de Data Science. Con tal diversidad, lo que se pretende es alcanzar un mayor nivel de eficacia y eficiencia en el trabajo de procesamiento de datos.
Cada uno de estos lenguajes, de los más antiguos a los más modernos, tiene una manera de definirse y confeccionarse. Igualmente, cada uno de ellos tiene sus propios requisitos en relación con su funcionamiento y objetivos. La programación consiste en dotar a un ordenador de un conjunto de “órdenes” escritas en forma de códigos y signos para que realice una acción. Como todo lenguaje, la programación tiene sus reglas según las que puede ser entendido e interpretado.
El secreto de toda programación de Data Science está en el manejo de los requerimientos que se plantean según cuáles sean tus propósitos. Puedes preferir hacer énfasis en alcances generales o bien en alcances de tipo particular o específico. Puede ser igualmente, que tu estilo esté dirigido más hacia la acentuación del rendimiento o bien de las capacidades productivas.
Son múltiples los lenguajes de programación de Data Science
Existe una buena variedad (aunque no tan amplia) de lenguajes de programación de Data Science con los que puedes llevar a cabo el diseño de tus programas. Esos lenguajes parten del viejo C++ y Java y se extienden hasta los más novedosos como Julia o MatLab. Todos ellos funcionan con base en el mismo criterio: son abreviaturas de la función que debe satisfacer la instrucción que se le da al ordenador.
A día de hoy tienes a tu alcance la oportunidad de enlazar tu futuro a este poderoso y prospectivo mundo a través de un Máster en Data Science. Con toda seguridad, vas a hacerte de las habilidades que se necesitan para moverte con soltura y habilidad en esta fascinante profesión y oficio. Podrás manejar todas las herramientas que harán de ti un profesional de excelencia.
Algunos lenguajes de programación de Data Science
En este contexto, podemos describir someramente un par de los lenguajes más empleados en la programación:
Java:
Aparece en el año de 1995 y fue creado por la empresa Sun Microsystems. Se trata de uno de los lenguajes más tradicionales y populares y se desarrolla en relación con la llamada Java Virtual Machine (JVM). Consagrándose como un programa de gran utilidad y versatilidad, lo puedes emplear en diferentes plataformas. Se ha convertido con el tiempo, en uno de los lenguajes más utilizados en la web.
Es un lenguaje de elevadas prestaciones y posee considerables cualidades de seguridad ante ataques de piratas y virus informáticos.
Este lenguaje de programación de Data Science proporciona algunos beneficios de consideración que lo ponen en ventaja frente a otros lenguajes.
- Versatilidad: fue construido con un objetivo de alcance amplio y general, cuenta con un alto nivel de rendimiento. Esto lo convierte en un lenguaje adecuado para escribir algoritmos (mecanismos de resolución de problemas) adecuados al Machine Learning que son muy exigentes en términos computacionales.
- Multipresencia: algunos de sus elementos se pueden encontrar actuando en numerosas aplicaciones de la actualidad. Tiene una señalada capacidad de asociar procedimientos de Data Science desde su mismo código base.
- Solidez: Si el problema es garantizar la seguridad de los tipos, Java es el lenguaje que se necesita para ello. Es perfectamente útil para aplicaciones de Big Data en operaciones delicadas y exigentes.
No obstante, también es bueno y necesario, considerar algunas de sus desventajas. Cuando se trata de análisis realizados con fines específicos, resulta ser un lenguaje bastante complicado y problemático y se hace, en consecuencia, menos productivo que otros lenguajes de programación de Data Science más sencillos. Tampoco tiene acceso a repositorios de procedimientos estadísticos de carácter avanzado.
SQL:
Sus siglas se traducen en Lenguaje de Consulta Estructurado. Se originó como derivación de un proyecto de consulta y administración de bases de datos en desarrollo por IBM hacia 1974. Desde aquella fecha ha sido objeto de múltiples modificaciones, sin embargo, sus fundamentos continúan siendo los mismos. Es un lenguaje de gran utilidad y ha sido aplicado en numerosos programas. Su existencia comercial se produjo en 1979 de la mano de Oracle.
La utilidad de este lenguaje de programación de Data Science se expresa en ventajas significativas:
- Es muy eficiente al llevar a cabo consultas, actualización y procesamiento de bases de datos de carácter relacional.
- Sus términos de estructuración hacen de él un tipo de lenguaje fácilmente legible. No deja posibilidades de duda en cuanto a las instrucciones que hay que seguir para alcanzar los fines que se persiguen.
- Puede ser utilizado en una gran variedad de aplicaciones y te puedes familiarizar con él, con rapidez. Tiene la notoria capacidad de integrarse con otros lenguajes con gran sencillez y facilidad.
- Para los programadores bisoños, el lenguaje SQL puede asumirse como una excelente curva de aprendizaje.
Sus limitaciones o defectos residen en sus capacidades de análisis que suelen ser bastante reducidas. Cumple con eficiencia operaciones sencillas, pero cuando se le plantean exigencias de mayor nivel, por lo general trastabilla y falla.
Profesionalización en programación
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