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El Data Science es un término que está muy de moda actualmente gracias a la revolución de los datos. De hecho, una de las preguntas que se hace mucha gente es cuál o cuáles son los lenguajes de programación más adecuados para el desempeño de la profesión de científico de datos. ¡Vamos a descubrirlos!

¿Qué es el Data Science y que es un Data Scientist?

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas, ya sea estructurados o no estructurados,1​ lo cual es una continuación de algunos campos de análisis de datos como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y la analítica predictiva.

Un Data Scientist es un experto en Data Science que resuelve problemas complejos de diferentes disciplinas (finanzas, marketing, ciencias de la vida, industria…) haciendo uso del análisis de datos (principalmente con herramientas estadísticas e informáticas) y ayuda a la extracción de conclusiones. Se requiere de una persona con curiosidad y capacidad analítica que esté formada en las herramientas necesarias para crear significado y valor sobre los datos.

Un Data scientist es una evolución del analista de datos. Mientras que el analista de datos solo debía analizar los datos de una única fuente, un Data scientist debe explorar y analizar datos de múltiples fuentes. El Data scientist debe tamizar todos los datos entrantes con el objetivo de encontrar patrones previamente escondidos, no debe limitarse a recoger e informar sobre los datos, debe también examinarlos desde muchos ángulos de forma que pueda extraer de ellos informaciones previamente ocultas.

¿Qué lenguaje de programación es más apropiado?

Son muchos los lenguajes que ofrecen las capacidades para ejecutar operaciones de análisis de datos de una manera más eficiente que los lenguajes tradicionales (C++, C, Java, etc.). Entre ellos, destacan algunos sospechosos habituales, y otros que están emergiendo con fuerza: R, Python, MATLAB, Octave y Julia. Éste es el menú en el que tenemos que elegir; decisión, como suele pasar con estas cuestiones, no sencilla.

Según varias encuestas y análisis los lenguajes de programación más usados son R seguido de Python.

Python se le considera en el primer lugar de la lista de todos los lenguajes de desarrollo de AI debido a la simplicidad. Las sintaxis que pertenecen a python son muy simples y se pueden aprender fácilmente. Por lo tanto, muchos algoritmos de IA se pueden implementar fácilmente en él. Python tarda poco tiempo de desarrollo en comparación con otros lenguajes como Java, C++ o Ruby.

Además, Python admite estilos de programación orientados a objetos, funcionales y orientados a procedimientos. Hay muchas bibliotecas en Python, lo que facilita nuestras tareas. Por ejemplo: Numpy es una librería para Python que nos ayuda a resolver muchos cálculos científicos. Además, tenemos Pybrain, que es para usar el aprendizaje automático en Python.

R es uno de los lenguajes y entornos más efectivos para analizar y manipular los datos con fines estadísticos. Usando R, podemos producir fácilmente un publication-quality plot bien diseñado, incluyendo símbolos matemáticos y fórmulas donde sea necesario.

Además de ser un lenguaje de propósito general, R tiene numerosos paquetes como RODBC, Gmodels, Class y Tm que se utilizan en el campo del aprendizaje automático. Estos paquetes facilitan la implementación de algoritmos de aprendizaje automático para descifrar los problemas asociados de negocio.

¿Es recomendable saber programar antes de estudiar Data Science?

Esta es una de las preguntas que más se hacen los futuros Data Scientists. ¿Es necesario saber programar antes de empezar? Para aquellos que deciden iniciar sus estudios, cabe decir que aprenderán todos estos lenguajes. Sin embargo, nunca está de más tener algo de soltura en alguno de ellos, o al menos, haber programado alguna vez.

De esta forma, será mucho más sencillo asimilar los conceptos de programación. Con todo, la carrera de Data Science será mucho más llevadero y simple dada la complicación que tienen estos estudios. No obstante, queda muy clara su utilidad, ya que cada vez hay más demanda de empleados con conocimientos en Data Science.

Lo dicho, si te gustaría iniciar tus estudios, ya sabes qué lenguajes son los más urgentes de saber y qué aprenderás estudiando Data Science. ¡Hora de ponerse las pilas! Y recuerda, si te gustaría estudiar un máster en Data Science, echa un vistazo a nuestra web. Desde la Universidad de Alcalá te ayudaremos a convertirte en el mejor Data Scientist de España.

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