¿Cuál es el mejor lenguaje de programación para la ciencia de datos?

La codificación es la habilidad principal para las tecnologías actuales. Data Science requiere programación para comenzar. Las mejores herramientas para la ciencia de datos se enumeran a continuación. A partir de la programación se considera como herramienta principal y elegir la mejor herramienta puede ayudarlo mientras aprende.

R:

El mayor activo de R y se ha desarrollado en todo el ecosistema: la comunidad R está agregando nuevos paquetes y características a su ya está en conjuntos de funciones ricas. Se estima que más de 2 millones de personas usan R, y una encuesta reciente mostró que R es, con mucho, el lenguaje más popular en ciencia de datos, utilizado por el 61% de los encuestados.

La mayoría de las veces R está usando estadísticas y algunas computaciones. Tiene una oferta más abundante de paquetes de cómputo estadístico de código abierto que las ofertas de Python. Los paquetes de análisis de red de R también son bastante especiales.

Pitón:

“Es a lo que se dirigen las personas en la industria. En los últimos dos años, ha habido un cambio notable lejos de R y hacia Python ”, dice Butler.

Bank of America utiliza Python para crear nuevos productos e interfaces dentro de la infraestructura del banco, pero también para procesar datos financieros. “Python es amplio y flexible, por lo que la gente se congrega”, dice O’Donnell.

Para obtener más información: BEPEC | ¿Por qué ciencia de datos? Bangalore

La ciencia de datos , también conocida como ciencia basada en datos , es un campo interdisciplinario sobre métodos, procesos y sistemas científicos para extraer conocimiento o ideas de los datos en varias formas, ya sea estructuradas o no estructuradas, de forma similar al descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD).

El análisis de Big Data es el proceso de examinar grandes conjuntos de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones desconocidas, tendencias del mercado, preferencias de los clientes y otra información comercial útil.

En términos más generales, un científico de datos es alguien que sabe cómo extraer significado e interpretar datos , lo que requiere herramientas y métodos de estadística y aprendizaje automático, además de ser humano. Ella pasa mucho tiempo en el proceso de recopilación, limpieza y munging de datos , porque los datos nunca están limpios.

Idiomas utilizados por los científicos de datos: –

• Python
• C ++
• JAVA
• C
• Julia
• Scala

Python sigue siendo el líder, pero C ++ ahora es segundo, luego Java y C en cuarto lugar. R está solo en el quinto rango. Claramente hay un énfasis en los lenguajes de computación de alto rendimiento aquí. Sin embargo, Java está creciendo rápidamente. Podría alcanzar el segundo lugar pronto, en cuanto al aprendizaje automático en general. R no va a estar cerca de la cima en el corto plazo. Lo que me sorprende es la ausencia de Lua, aunque se usa en uno de los principales marcos de aprendizaje profundo (Torch). Julia tampoco está presente.

Un científico de datos, TI gana un salario promedio de Rs 615,786 por año . La experiencia influye fuertemente en los ingresos para este trabajo. Las habilidades mejor pagadas asociadas con este trabajo son Data Mining / Data Warehouse, Machine Learning, Java, Python y Apache Hadoop.

Espero que esto ayude !

Cuando todos hablen de Python y R, ¡déjenme decirles algo interesante!

• Sin duda, Python es un buen lenguaje, pero la ejecución es más lenta y es que necesitamos algo más rápido cuando se trata de la ejecución.
• Soporte de biblioteca enriquecida para python, pero el control de versión y la sintaxis también son importantes. (Cambios en 2.7 y 3.+) casi las bibliotecas son compatibles con ambas versiones, pero algunas bibliotecas aún no son compatibles con las versiones 3. up.
• Y ahora qué.? Cuando se trata de cálculo estadístico, MATLAB es increíble.
• Cuando se trata de una ejecución más rápida, necesita un lenguaje de programación funcional SCALA , un rico soporte de biblioteca y una ejecución más rápida. Lenguaje estrictamente escrito.

Así que no siempre se trata de Python, mira fuera de la caja … también hay cosas buenas 😛

ps: – También soy Python Programmer, pero tiendo a ver las dos caras de la moneda. 🙂

Gracias..! Sigue leyendo Sigue sonriendo ..! 🙂

– Naitik Chandak 🙂

Si ya conoces conceptos básicos de programación, te sugiero que vayas con Python.
Python ofrece bibliotecas increíbles para científicos de datos. Puede pasar de principiante absoluto a nivel aficionado en cuestión de días en ciencia de datos (aprendizaje automático, aprendizaje profundo, procesamiento de lenguaje natural, etc.) si está utilizando python.
También python es el lenguaje de programación más amigable para principiantes que he encontrado. Pero, si es un recién llegado a la programación en general, le sugiero que elija un lenguaje como C, C ++, aprenda los conceptos de programación allí y luego vaya a Python para la programación avanzada de ciencia de datos.

Espero que esto ayude 🙂

Si viene de matemáticas, R es una buena opción, ya que se desarrolló para el modelado estadístico y el análisis de datos (y tiene la mayoría de los métodos de aprendizaje automático contenidos en varios paquetes, incluidos muchos algoritmos de nuevo diseño que no están disponibles en otros lugares). Si vienes de la informática, Python es probablemente mejor, ya que fue creado para programadores y gente de informática y se ajusta a la estructura y POO de otros lenguajes.

El lenguaje que lo ayuda a hacer las cosas “muy rápido” y ahorra tiempo para pensar en otras cosas como: estrategia comercial, diseño de experimentos, comunicaciones efectivas, iteraciones, implicaciones del modelo, efecto de su trabajo en los negocios y el crecimiento, etc.

Creo que todo esto hace de Python / R las mejores opciones para la ciencia de datos.

JAVA es el mejor lenguaje de programación para la ciencia de datos. JAVA da un gran futuro. Aprender para JAVA en Hyderabad sathya tech es el mejor instituto. Sathya Tech tiene la facultad más experimentada.

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¿Hay alguna programación en Hadoop?