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Los tres lenguajes que todo científico de datos debería conocer

  • Predictive Analytics

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La demanda de desarrolladores con conocimientos de ciencia de datos es actualmente muy fuerte entre las empresas. Desde los últimos cuatro años, ha crecido enormemente la cantidad de empresas que buscan científicos de datos que se incorporen a sus filas.

La perspectiva para el futuro es que la tendencia sea igual de fuerte, lo que hace que los salarios sean, de media altos. Sin embargo, el reto es que este científico de datos pueda hacer que estos mismos datos sea digeribles para toda la organización.

Es decir, que saber cómo usar una hoja de cálculo y una base de datos tradicional no será suficiente en la nueva revolución de Big Data. Los análisis, además, deberán realizarse cada vez más en tiempo real, y la toma de decisiones puede ser crítica. Así pues, no solo hay que ser capaces de utilizar las herramientas de software, sino entender los datos, ser capaz de comunicar su significado y usar las estadísticas.

Si hablamos de aprender un lenguaje de programación para trabajar con datos, debemos entender que estamos hablando de interactuar con un ordenador, pero son una buena forma de ayudar a entender, interpretar y mostrar los datos.

Por eso, vamos a destacar tres lenguajes de programación que quizá todo científico de datos debería conocer.

1. R

R es un lenguaje y un marco utilizado por los mineros de datos para el desarrollo de software estadístico y análisis de datos.

La lengua tuvo un pico de crecimiento en años anteriores, coincidiendo con las primeras oleadas del análisis de datos y la ciencia de los datos. Su popularidad, sin embargo, se ha estabilizado un poco. R tiene herramientas que se construye para los científicos de datos, con extensiones y complementos específicamente para ese propósito.

2. Python

Python es un lenguaje de uso general, que es robusto, e incluye herramientas que pueden encajar en ambientes que requieren visualizaciones que aparecerán en sitios web o en móviles. También es más legible que R.

Las empresas por lo general no priorizan una sobre la otra en términos de las habilidades necesarias para los científicos de datos.

3. Java

Java fue clasificado recientemente como uno de los idiomas más fáciles y más versátil para escribir. Es otro lenguaje de programación de propósito general que está diseñado específicamente para tener tan pocas dependencias de implementación como sea posible. Puede utilizarse para construir prácticamente cualquier plataforma, especialmente escalable, multiproceso y tiene una base de usuarios sólida.

Java es también un lenguaje interpretado. A diferencia de C y C ++, Java no requiere tanta comprensión de menor nivel del hardware. Eso hace que sea más fácil de aprender para aquellos que estudian en disciplinas más allá de la informática y la ingeniería. Java es también el lenguaje de codificación más demandado en términos de puestos de trabajo de tecnología.

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