¿Los Científicos de Datos programan?

Sin embargo, la cantidad de programación que realmente hacen depende de su función y de las herramientas que utilizan. Algunos ejemplos de las cosas que los data scientist pueden programar

• Guiones de análisis, normalmente en R o Python, con la intención de generar información procesable.
• Prototipos de productos digitales. Utilizando Python, el objetivo suele ser probar la eficacia de un nuevo producto o función, lo que permite a un desarrollador construirlo.
• Código de producción. En las empresas más pequeñas, los Científicos de Datos suelen tener toda la responsabilidad de esto, y pueden tener que hacer uso de Ruby on Rails o Java (además de los lenguajes de ciencia de datos más utilizados) para conseguirlo.

¿Qué lenguajes de programación utilizan los data scientist?

Python, R, SQL y Java son algunos de los lenguajes de programación más populares que utilizan los data scientist. Echemos un vistazo a cómo los data scientist utilizan estos lenguajes de programación y otros.

Python

Con una curva de aprendizaje manejable y una serie de bibliotecas que permiten un número casi infinito de aplicaciones, Python es el principal lenguaje de programación elegido por los numerosos data scientist que aprecian su accesibilidad, facilidad de uso y versatilidad de uso general. De hecho, una Encuesta de Habilidades Digitales hecha en 2019 descubrió que Python era la herramienta más utilizada por los Científicos de Datos en general.

Desde su introducción en 1991, Python ha acumulado un número cada vez mayor de bibliotecas dedicadas a realizar tareas comunes, como el preprocesamiento, el análisis, las predicciones, la visualización y la conservación de datos. Mientras tanto, bibliotecas de Python como Tensorflow, Pandas y Scikit-learn permiten realizar aplicaciones más avanzadas de aprendizaje automático o aprendizaje profundo. Cuando se les preguntó por su preferencia por Python sobre R, los data scientist citaron la tendencia de Python al ser más rápido que R, y mejor para la manipulación de datos.

R

R, un lenguaje de programación gratuito y de código abierto que se lanzó en 1995 como descendiente del lenguaje de programación S, ofrece una gama de paquetes específicos de dominio de gran calidad para satisfacer casi todas las aplicaciones estadísticas y de visualización de datos que pueda necesitar un científico de datos, incluidas las redes neuronales, la regresión no lineal, el trazado avanzado y mucho más. Su biblioteca de visualización ggplot2 es una potente herramienta, y los gráficos estáticos de R pueden facilitar la elaboración de gráficos y símbolos y fórmulas matemáticas.

Sí, Python tiene una ventaja de velocidad sobre R (y R presenta una curva de aprendizaje más pronunciada que el más accesible Python), pero para fines estadísticos y de análisis de datos específicos, la amplia gama de paquetes a medida de R le da una ligera ventaja. Hay que tener en cuenta que, a diferencia de Python, R no es un lenguaje de programación de uso general, sino que está pensado para ser utilizado específicamente para el análisis estadístico.

SQL

SQL, o «Structured Query Language» (lenguaje de consulta estructurado), ha sido el núcleo del almacenamiento y la recuperación de datos durante décadas. El SQL es un lenguaje específico que se utiliza para gestionar datos en bases de datos relacionales, y es una habilidad imprescindible para los data scientist, que dependen del SQL para actualizar, consultar, editar y manipular bases de datos y extraer datos. Aunque SQL no es tan útil como herramienta analítica, es muy eficiente y crucial para la recuperación de datos. Esto hace que SQL sea una herramienta especialmente útil para gestionar datos estructurados, sobre todo en grandes bases de datos. Dado que SQL es una habilidad básica, es una suerte que su lenguaje declarativo sea bastante legible e intuitivo.

Java

Como uno de los lenguajes de propósito general más antiguos utilizados por los data scientist, Java debe su utilidad, al menos en parte, a su popularidad: muchas empresas, especialmente las grandes empresas internacionales, utilizaron Java para crear sistemas y aplicaciones de backend para escritorio, móvil o web. La habilidad con Java es cada vez más atractiva gracias a la capacidad de Java para tejer código de producción de ciencia de datos directamente en una base de datos existente. También es muy apreciado por su rendimiento, seguridad de tipo y portabilidad entre plataformas. Cabe mencionar que Hadoop, la aplicación de cálculo de grandes datos, se ejecuta en la máquina virtual Java (JVM), otra razón por la que Java es una habilidad imprescindible para los data scientist.

Scala

Fácil de usar y flexible, Scala es el lenguaje de programación ideal para tratar grandes volúmenes de datos. Combinando la programación funcional y la orientada a objetos, Scala evita los errores en las aplicaciones complejas con sus tipos estáticos, facilita el procesamiento paralelo a gran escala y, cuando se combina con Apache Spark, proporciona una computación en clúster de alto rendimiento. Diseñado para ejecutarse en la JVM, Scala puede ejecutar cualquier cosa que ejecute Java. Se está volviendo especialmente popular para las personas que construyen algoritmos complejos o realizan aprendizaje automático a gran escala. Scala presenta una curva de aprendizaje más pronunciada que otros lenguajes de programación, pero su enorme base de usuarios es un testimonio del valor de seguir con él.

Julia

Un lenguaje de programación mucho más nuevo que los otros de esta lista, Julia ha causado una fuerte impresión gracias a su simplicidad, legibilidad y rendimiento rápido. Diseñado para el análisis numérico y la ciencia computacional, Julia es especialmente útil para resolver operaciones matemáticas complejas, lo que explica por qué se está convirtiendo en un elemento fijo en la industria financiera. También se está dando a conocer como un lenguaje popular para la inteligencia artificial, una de las razones por las que muchos grandes bancos utilizan ahora Julia para el análisis de riesgos. Sin embargo, como el lenguaje es relativamente joven, Julia carece de la variedad de paquetes que ofrecen R o Python, por ahora.

MATLAB

Ampliamente utilizado en el análisis estadístico, este lenguaje informático numérico propio es útil para los data scientist que se ocupan de las necesidades matemáticas de alto nivel, como las transformadas de Fourier, el procesamiento de señales, el procesamiento de imágenes y el álgebra matricial. MATLAB se ha extendido en la industria y el mundo académico gracias a su intensa funcionalidad matemática. MATLAB también puede ayudar a reducir el tiempo dedicado al preprocesamiento de datos y a encontrar los mejores modelos de aprendizaje automático, independientemente de tu nivel de experiencia. Además, cuenta con grandes capacidades de trazado incorporadas, lo que lo convierte en una valiosa herramienta de visualización de datos.