Muchas teorías hay alrededor del mejor lenguaje para Data Science y muchos desarrolladores más.
Para muchas personas y especialistas, es Python el mejor lenguaje para Data Science, mientras que para otros hasta R y hasta Java.
Lo cierto es que la elección del lenguaje de programación definitivo para Data Science dependerá de varios factores.
Esto depende del tipo de tarea que se va a realizar, la experiencia del equipo, la disponibilidad de bibliotecas y herramientas.
Sin embargo, hay algunos lenguajes populares y ampliamente utilizados en la comunidad de Data Science que pueden marcar la diferencia.
El mejor lenguaje para Data Science y las opciones:
Python
Es uno de los lenguajes más populares para Data Science y considerado el mejor por su estructura.
Tiene una gran cantidad de bibliotecas y frameworks que facilitan la manipulación de datos, el análisis y el aprendizaje automático.
R
Otro lenguaje ampliamente utilizado para el análisis de datos y la estadística. Es especialmente fuerte en gráficos estadísticos y análisis exploratorio de datos.
SQL
Aunque no es un lenguaje de programación tradicional, es esencial para trabajar con bases de datos y realizar consultas y análisis de datos.
Julia
Julia es un lenguaje relativamente nuevo que ha ganado popularidad en el campo de Data Science debido a su rapidez y eficiencia en el procesamiento numérico.
Scala
Se ha utilizado en entornos de Big Data, ya que es compatible con Apache Spark, un marco de procesamiento distribuido utilizado para análisis de datos a gran escala.
¿Por qué se considera a Python el mejor para Data Science?
Se considera a Python el mejor lenguaje para Data Science porque es multipropósito y de código abierto con gran versatilidad.
Se destaca por su sintaxis limpia y fácil de leer, lo que facilita la comprensión y el mantenimiento del código.
Además es compatible con diversas plataformas, lo que significa que el código escrito en Python puede ejecutarse en diferentes sistemas operativos sin necesidad de modificaciones.
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