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Lenguajes de programación para Data Science y bases de datos

by Donal Sandro Noblejas Huaman

Hola mi nombre es donal Sandro Noblejas Huamán de Lima Perú 🇵🇪 hoy vengo con otro artículo de  programación y ciencia de datos y como siempre y en cada uno de ellos completamente solo y me agrada porque se aprende, y como siempre sin empresas, personas, familiares, ni el estado ni ningún tipo de ayuda cuidado con los estafadores solo en mis tiempos libres redactando jejeje, bueno ahí vamos.

Una selección de lenguajes y herramientas de programación eficaces para resolver problemas de ciencia de datos.

Los conceptos básicos de la ciencia de datos son el conocimiento de los métodos de procesamiento de big data, la teoría de la probabilidad, la estadística y las matemáticas. Pero para poder implementar el proyecto en la práctica, también es necesario saber programar. Solicite datos de la base de datos, analícelos, refine algoritmos y ejecute entrenamiento de redes neuronales, escriba una aplicación para demostrar su proyecto en acción; en todas estas tareas necesitará codificación.

Hablamos de lenguajes de programación populares y no obvios en Ciencia de Datos. 

Lenguajes de programación en ciencia de datos

Veamos los lenguajes de programación más adecuados para trabajar con ciencia de datos y las herramientas y bibliotecas disponibles. 

Pytón 

Un ejemplo del uso de Python en ciencia de datos. Fuente

El lenguaje de programación más versátil para Ciencia de Datos con una sintaxis sencilla. Se utiliza activamente en aprendizaje automático, análisis empresarial, personalización, estadísticas e interacción con bases de datos.

Herramientas

Aprendizaje automático

  • Scikit-learn es una biblioteca para algoritmos clásicos de aprendizaje automático,
  • TensorFlow y PyTorch son marcos de aprendizaje profundo.

Análisis de negocio

  • Matplotlib y Seaborn son bibliotecas para visualizar datos estadísticos.

Personalización

Estadísticas

  • Statsmodels : utilizado para modelado estadístico y prueba de hipótesis.

Base de datos

SQL

  • SQLAlchemy : proporciona un ORM para interactuar con una base de datos SQL,

ORM (Mapeo relacional de objetos) conecta la base de datos con la lógica OOP.

  • Pandas : le permite ejecutar consultas similares a SQL en datos tabulares.

No SQL

R

Un ejemplo del uso de R en ciencia de datos. Fuente

El segundo lenguaje de programación más popular entre los especialistas en ciencia de datos. Cuenta con herramientas de visualización de gráficos, integración de bases de datos y soporte para técnicas de aprendizaje automático.

Herramientas

Aprendizaje automático

  • caret es un marco para unificar muchos algoritmos de aprendizaje automático.
  • randomForest es un algoritmo para construir árboles de decisión.

Análisis de negocio

  • dplyr y tidyr son paquetes para procesamiento y análisis de datos.
  • ggplot2 es una biblioteca para crear gráficos informativos.

Estadísticas

  • stats : funciones estadísticas integradas para el análisis de datos.
  • lm es un paquete para regresión lineal.
  • brms : soporte de interfaz para estadísticas bayesianas.

Base de datos

SQL

  • RODBC es una interfaz para conectarse a bases de datos mediante ODBC.
  • RMySQL y RSQLite : paquetes para trabajar con MySQL y SQLite.

No SQL

  • mongolite es una biblioteca para trabajar con MongoDB.

Java

Un ejemplo del uso de Java en ciencia de datos. Fuente

Java tiene una estructura estrictamente orientada a objetos y una sintaxis compleja. Por tanto, este lenguaje no es tan común para resolver problemas de Ciencia de Datos. Pero tiene buenas bibliotecas para trabajar con datos.

Herramientas

Aprendizaje automático

  • Weka es una biblioteca y un marco para el aprendizaje automático.
  • Deeplearning4J es un marco de código abierto para el aprendizaje profundo.

Análisis de negocio

  • Apache Hadoop y Apache Spark son herramientas para procesar big data.

Estadísticas

  • Apache Commons Math es una biblioteca para informática matemática y estadística.
  • Tablesaw es una biblioteca de visualización y marcos de datos que admite estadísticas descriptivas.

Integración de bases de datos

SQL

  • JDBC (Java Database Connectivity) es una forma estándar de interactuar con bases de datos a través de consultas SQL.
  • Hibernate es un marco de mapeo relacional de objetos que le permite trabajar con bases de datos utilizando objetos Java.

No SQL

  • Spring Data : proporciona soporte para bases de datos NoSQL en aplicaciones Java.
  • HBase y Cassandra son paquetes de integración DBMS.

C++

Un ejemplo del uso de C++ en ciencia de datos. Fuente

Debido a su alto rendimiento y capacidades de optimización, C++ es adecuado para tareas informáticas. Sin embargo, en comparación con lenguajes más especializados, C++ tiene una sintaxis compleja y pocas bibliotecas para el análisis de datos. 

Herramientas

Aprendizaje automático

  • MLPACK es una biblioteca de aprendizaje automático implementada en C++.

Integración de bases de datos

SQL

  • CppDB es una biblioteca para interactuar con bases de datos usando SQL.

No SQL

Scala

Un ejemplo del uso de Scala en ciencia de datos. Fuente

Scala tampoco tiene suficientes bibliotecas especializadas y no es tan popular en el campo de la ciencia de datos. Aunque se puede utilizar para desarrollar algoritmos de aprendizaje automático.

Herramientas

Aprendizaje automático

Integración de bases de datos

SQL

  • ScalikeJDBC es una biblioteca para trabajar con bases de datos.
  • Slick es una biblioteca de acceso a bases de datos con API fuertemente tipadas y fácilmente componibles.

No SQL

  • Casbah es un impulsor de la integración con MongoDB.

C#

Un ejemplo del uso de C# en ciencia de datos. Fuente

Este lenguaje se puede utilizar en Ciencia de Datos gracias al framework ML.NET, que proporciona herramientas para aprendizaje automático y ciencia de datos. C# se integra con bases de datos a través de ADO.NET y Entity Framework para trabajar con SQL. Pero tampoco es popular entre los científicos de datos debido a su pequeño conjunto de herramientas. 

Herramientas

Aprendizaje automático

  • ML.NET es un marco de Microsoft para el aprendizaje automático.

Análisis de los datos

  • LINQ to Objects es un lenguaje de consulta integrado para procesar datos en la memoria.

Integración de bases de datos

SQL

  • ADO.NET es el mecanismo principal para trabajar con bases de datos en C#.
  • Entity Framework es un marco ORM que admite bases de datos como MySQL , PostgreSQL .

No SQL

Julia

Un ejemplo del uso de Julia en ciencia de datos. Fuente

Se utiliza activamente en aprendizaje automático, estadística y computación numérica gracias a un amplio arsenal de bibliotecas como Flux.jl para aprendizaje profundo. Julia también admite la integración de bases de datos.

Herramientas

Aprendizaje automático y análisis de datos.

  • Flux.jl es una biblioteca para entrenar redes neuronales.
  • MLJ (Machine Learning in Julia) es un marco con algoritmos y herramientas para el procesamiento de datos, entrenamiento de modelos y evaluación de su desempeño.

Integración de bases de datos

SQL y NoSQL

javascript

Un ejemplo del uso de JavaScript en ciencia de datos. Fuente

Para trabajar con aprendizaje automático, JavaScript tiene herramientas como TensorFlow.js y Brain.js. Sin embargo, las capacidades de JavaScript en ciencia de datos son bastante limitadas.

Herramientas

Aprendizaje automático

  • TensorFlow.js es un marco para el aprendizaje automático en el navegador.
  • Brain.js es una biblioteca de aprendizaje automático para Node.js. Proporciona una API para crear redes neuronales.

Análisis de los datos

  • Pandas-js es una adaptación no oficial de la biblioteca Pandas de Python a JavaScript. 

Integración de bases de datos 

SQL

  • Sequelize : ORM para interactuar con bases de datos. Soporta PostgreSQL, MySQL, SQLite.

No SQL

  • Mangosta : proporciona acceso a MongoDB.

matlab

Un ejemplo del uso de Matlab en ciencia de datos. Fuente

Matlab tiene herramientas bastante potentes para la ingeniería y la investigación científica. Puede realizar análisis y visualización de datos e implementar algoritmos de aprendizaje automático. Otros lenguajes tienen bibliotecas con funcionalidad Matlab.

Herramientas

Aprendizaje automático y estadística.

Integración de bases de datos

SQL y NoSQL

  • DataBase Toolbox : soporte para trabajar con bases de datos relacionales y no relacionales.

Ir (Golang)

Un ejemplo del uso de Go en ciencia de datos. Fuente

A pesar de su eficacia en el desarrollo de aplicaciones de alto rendimiento, Go tiene bibliotecas poco desarrolladas para trabajar con aprendizaje automático y ciencia de datos en general.

Herramientas

Aprendizaje automático

  • Gorgonia es una biblioteca de computación numérica y aprendizaje profundo inspirada en TensorFlow.
  • Golearn es un conjunto de herramientas para implementar el aprendizaje automático.

Estadísticas

  • Gonum stat es un paquete para estadística y matemáticas básicas.

Integración de bases de datos

SQL

  •  Database/sql es un paquete integrado para trabajar con bases de datos SQL, que proporciona una interfaz común para interactuar con varios controladores SQL.

No SQL

perl

Un ejemplo del uso de Perl en ciencia de datos. Fuente

Las herramientas para trabajar con ciencia de datos en Perl son limitadas y, en sí mismas, son bastante complejas en comparación con los lenguajes modernos.

Herramientas

Aprendizaje automático

Estadísticas

Integración de bases de datos

SQL

Rubí

Un ejemplo del uso de Ruby en ciencia de datos. Fuente

Aunque Ruby no se usa tan ampliamente en el campo de la ciencia de datos, puede usarse para análisis de datos y aprendizaje automático.

Herramientas

Aprendizaje automático

  • SciRuby es un conjunto de bibliotecas para ciencia de datos y aprendizaje automático.

Estadísticas

Integración de bases de datos

SQL

  • Active Record es un ORM en el marco Ruby on Rails que proporciona integración con bases de datos SQL.

No SQL

  •  Mongoid es una biblioteca para trabajar con MongoDB.

¿Qué elegir?

Los lenguajes más populares en ciencia de datos son Python y R. Ambos lenguajes se desarrollan activamente y cuentan con una extensa documentación. Pero ¿por qué tienen tanta demanda?

Pytón

– Tiene un rico ecosistema de bibliotecas y frameworks como NumPy , Pandas, Scikit-learn, TensorFlow y PyTorch, lo que la convierte en una poderosa herramienta para el aprendizaje automático y el análisis de datos.

– Presenta una sintaxis simple, lo que facilita su aprendizaje y uso tanto para principiantes como para desarrolladores experimentados.

— Adecuado para su uso en muchos campos, incluido el desarrollo web, la investigación científica y el análisis de datos.

R

— Su sintaxis fue creada para análisis estadístico.

— Ideal para investigación académica ya que contiene paquetes que soportan la simulación de modelos estadísticos complejos. También puede probar hipótesis.

— Visualiza los resultados del análisis utilizando un paquete como ggplot2, crea gráficos e informes de alta calidad.

— Hay soporte para el aprendizaje automático y la evaluación de modelos de ML.

Herramientas que utilizan estos lenguajes para trabajar con datos

 Target.              .          

Data Frames.          .          

Apache Spark,Modules

Machine learning

Deep learning

Linear algebra

Data visualization

Python

Pandas

PySpark

Scikit, TensorFlow

PyTorch, Keras

Pandas

Matplotlib, Seaborn

R

dplyr,data.table.

SparkR

caret, randomForest

MXNet, Keras

Matrix

ggplot2

Puede elegir un lenguaje de programación para ciencia de datos según sus tareas. Una opción universal es Python. Cuando ya tengas un lenguaje básico en tu arsenal, puedes probar otros y encontrar el más conveniente para tus tareas.

Autor Donal Sandro Noblejas Huamán

Lima Perú 🇵🇪 

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