Según la «Encuesta para Desarrolladores 2024″, que recopiló respuestas de más de 65.000 desarrolladores en mayo de 2024, los lenguajes de programación más utilizados hoy en día incluyen JavaScript, Python, Java, C#, TypeScript, C++, PHP, Go, Kotlin y Swift.
Aunque cada uno tiene sus aplicaciones particulares, si querés dedicarte al área de la ciencia de datos, es importante conocer cuáles son los lenguajes de programación para Data Science. Seguí leyendo y conoce el top 10 y qué implica cada uno.
Top 10 lenguajes de programación para ciencia de datos en 2024
La ciencia de datos se apoya fuertemente en la programación para procesar y analizar grandes volúmenes de información. En 2024, los lenguajes de programación más recomendados para data science son:
Python
Sin dudas, este lenguaje lidera la lista. Su sintaxis sencilla y su enorme ecosistema de librerías como Pandas, NumPy, SciPy y TensorFlow lo convierten en la opción preferida para análisis de datos, machine learning y visualización. Python te permite resolver problemas complejos de una manera accesible y eficaz.
R
Aunque su popularidad se redujo un poco en comparación con Python, R sigue siendo muy utilizado en estadística y análisis de datos. Si te interesa una carrera en la que predominen los análisis estadísticos, R es una herramienta fundamental.
SQL
Es el lenguaje básico para interactuar con bases de datos. Como científico de datos, vas a trabajar mucho con bases para filtrar y extraer información relevante. Saber SQL es clave para manejar volúmenes grandes de datos almacenados en diferentes tipos de sistemas.
Julia
Julia es un lenguaje que ganó popularidad por su capacidad de manejar cálculos complejos de manera eficiente. Julia combina la rapidez de C con la facilidad de Python, siendo ideal para análisis numérico y aplicaciones que demandan alto rendimiento.
Scala
Scala se destaca dentro de la ciencia de datos gracias a su compatibilidad con Apache Spark, una herramienta muy utilizada para procesar grandes volúmenes de datos. Scala te permite trabajar con big data de forma efectiva y escalar tus soluciones.
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Java
Aunque no es tan flexible como Python, Java sigue siendo importante en ciencia de datos, especialmente en entornos corporativos. Java se destaca por su estabilidad, lo que hace que grandes empresas lo elijan para implementaciones de machine learning y procesamiento de datos.
MATLAB
Usado principalmente en el ámbito académico y en la investigación científica, MATLAB es muy valorado para simulaciones matemáticas y análisis avanzados. Aunque es menos frecuente en la industria, tiene un lugar especial en ciertos tipos de investigación.
SAS
Este sigue siendo uno de los lenguajes preferidos en el sector financiero y para aplicaciones en biomedicina. Aunque no es tan popular entre los desarrolladores modernos, se utiliza ampliamente en las empresas por su robustez y fiabilidad en análisis estadísticos.
C++
Para proyectos que requieren procesamiento rápido y manejo de grandes volúmenes de datos, C++ es una excelente opción. Aunque es más complejo de aprender, ofrece un gran rendimiento y es ideal para el desarrollo de aplicaciones que necesitan velocidad y eficiencia.
JavaScript
Si bien no es el lenguaje principal para Data Science, JavaScript es útil si querés desarrollar dashboards o visualizaciones interactivas para mostrar resultados de tus análisis. Librerías como D3.js hacen que JavaScript sea una buena herramienta complementaria.
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¿Es recomendable saber programar antes de estudiar Data Science?
La respuesta corta es: no es obligatorio, pero sí es recomendable. La programación es la base para todo lo que se hace en data science: desde limpiar datos hasta entrenar modelos de machine learning.
Aprender a programar antes de empezar una carrera en esta área te va a ayudar a entender los conceptos más rápido y aprovechar mejor los cursos. Si todavía no sabés programar, podés comenzar con Python, ya que es el más accesible para principiantes y el más utilizado en ciencia de datos.
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