Lenguajes de programación de la ciencia de datos

Data Science es un estudio de análisis de datos en diferentes aspectos. En varios casos en los que se considera el análisis de datos, hay un marco abstracto general que describe una estructura básica sobre cómo deben diseñarse los datos. Por ejemplo, en la generación de notas musicales, hay ciertos criterios, como usar solo notas musicales particulares para las melodías relevantes. Describir el análisis de datos es un dilema difícil. Desarrollar un marco implica considerar los elementos de los datos e implementarlo utilizando el lenguaje de programación.

¿Por qué debemos usar lenguajes de programación para el análisis de datos?

Como sabemos, los datos se utilizan en muchos flujos, como bancos, para almacenar detalles de clientes, hospitales, para almacenar registros de pacientes, etc. Para esto, requerimos un lugar para almacenar todos los datos. Para que funcione según los requisitos, utilizamos el lenguaje de programación.

Echemos un vistazo a los diferentes lenguajes de programación que utilizamos para Data Science.

Lenguajes de programación-

  1. Python: el lenguaje popular más utilizado en la actualidad, utilizado para un gran número de aplicaciones y también en la ciencia de datos. La razón principal de usar python es su poderosa herramienta y facilidad de uso. Es un lenguaje interpretado, ya que produce la salida simultáneamente mientras proporcionamos información al intérprete. Así que proporciona una base para todos los datos que se almacenarán.
  2. R- también es un lenguaje de programación que está diseñado específicamente para satisfacer las necesidades de los mineros de datos. El IDE (entorno de desarrollo integrado) más básico utilizado es RStudio. Es una programación fácil de usar que consta de funciones integradas para que sea más fácil de manejar.
  3. Java es el lenguaje más utilizado y popular utilizado para varias aplicaciones. Tiene muchos IDE al igual que los otros idiomas. Java puede vincularse con las bases de datos muy fácilmente y esa es la razón principal por la que lo usamos para muchos propósitos.

Hay muchos otros lenguajes como c / c ++, scala, perl, julia que se utilizan para el análisis de datos.

Como hay mucho margen para una carrera en la ciencia de datos, el conocimiento de estos idiomas juega un papel importante en la construcción de su carrera. La programación es una necesidad en todos los campos en estos días. Especialmente cuando se trata de datos. Pero tener conocimiento solo en programación no te rinde mucho. Para considerar esto, echemos un vistazo a la pregunta general que podría surgir.

¿Quién debería llegar al campo de la ciencia de datos?

La respuesta es obvia. Si tiene las habilidades que cumplen con los requisitos de un científico de datos, ¡está listo para comenzar! Consideremos las habilidades que se requieren.

  1. Habilidades estadísticas: la razón por la que esto es importante es porque los datos tratan con el análisis cuantitativo de los datos.
  2. Programación: como se mencionó anteriormente, la programación es necesaria para diseñar el marco para la retención de datos.
  3. Capacidad para trabajar con datos no estructurados: muchas de las organizaciones empresariales recuperan datos en forma no estructurada. El científico de datos debe ser capaz de tratar con este tipo de datos.

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