{"id":507,"date":"2016-10-16T08:24:39","date_gmt":"2016-10-16T06:24:39","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=507"},"modified":"2016-10-16T08:27:27","modified_gmt":"2016-10-16T06:27:27","slug":"que-lenguaje-utilizar-para-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/que-lenguaje-utilizar-para-data-science\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 lenguaje debemos utilizar para Data Science?"},"content":{"rendered":"

En este blog, ya hemos hablado con anterioridad\u00a0de diferentes herramientas para emprender proyectos de anal\u00edtica. Fue en esta entrada<\/a>, comparando m\u00e1s all\u00e1 a nivel de herramienta, cuando compar\u00e1bamos R, Python y SAS, que son sobre las que pivotamos en nuestros Programas de Big Data<\/a>.<\/p>\n

El mundo de la anal\u00edtica est\u00e1 avanzando a la velocidad de la luz, por lo que es importante que escribamos art\u00edculos volviendo a esa pregunta original sobre \u00bfQu\u00e9 lenguaje utilizar para Data Science? No es una pregunta sencilla, porque las opciones existentes no son pocas.<\/p>\n

La pregunta se vuelve m\u00e1s complicada a\u00fan en contextos como el nuestro. Tenemos que ense\u00f1ar y aprender desde cero la disciplina de Data Science. Y una pregunta muy recurrente de parte de nuestros alumnos de Bilbao<\/a>, Donostia<\/a> y Madrid<\/a>, es, \u00bfpor qu\u00e9 lenguaje empieza para arrancar en este mundo del Big Data?<\/p>\n

Son muchas los lenguajes que ofrecen las capacidades para\u00a0ejecutar operaciones de an\u00e1lisis de datos de una manera m\u00e1s eficiente que los lenguajes tradicionales (C++, C, Java, etc.). Entre ellos, destacan algunos sospechosos habituales, y otros que est\u00e1n emergiendo con fuerza: R<\/a>, Python<\/a>, MATLAB<\/a>, Octave<\/a> y Julia<\/a>. \u00c9ste es el men\u00fa en el que tenemos que elegir; decisi\u00f3n, como suele pasar con estas cuestiones, no sencilla. Dejo fuera de esta comparaci\u00f3n soluciones anal\u00edticas como SAS, Stata o Excel, b\u00e1sicamente, porque no est\u00e1n orientadas a nivel de \u00ablenguaje de programaci\u00f3n\u00bb, sino a nivel de herramientas.<\/p>\n

En esta entrada<\/a>, y para poder encontrar un ganador, se han comparado los lenguajes en varias dimensiones: velocidad de ejecuci\u00f3n, curva de aprendizaje requerida, capacidades de ejecutar acciones de anal\u00edtica de datos, soporte a la visualizaci\u00f3n, entornos de desarrollo, facilidad de integraci\u00f3n con otros lenguajes\/aplicaciones y las oportunidades de trabajo existentes.<\/p>\n

\"\"<\/a>
Comparaci\u00f3n entre lenguajes<\/figcaption><\/figure>\n

Obviamente, debemos notar que las calificaciones otorgadas en cada dimensi\u00f3n son la opini\u00f3n de Siva Prasad, la persona que lo ha elaborado. Por lo tanto, creo que no debemos tampoco sacar conclusiones exclusivamente de ello. Creo que lo m\u00e1s ilustrativo del caso es fijarse en que en funci\u00f3n de cu\u00e1l sea el objetivo y la necesidad concreta, hay diferentes opciones que explorar.<\/p>\n

Lo que s\u00ed me parece igualmente interesante, son la utilidad que puede tener en funci\u00f3n del punto en el que cada uno se encuentre. El autor, en su entrada, destaca que:<\/p>\n

\n

If you are a graduate student, it’s good to start with Python<\/p>\n<\/blockquote>\n

Si somos estudiantes de Grado, que estamos arrancando, sugiere emplear Python.<\/p>\n

\n

If you are a research scholar, good to start with R and explore Octave<\/p>\n<\/blockquote>\n

Si estamos por la v\u00eda de la investigaci\u00f3n\/doctorado, sugiere el empleo de R y\/o Octave.<\/p>\n

\n

If you are an employee, I suggest to master both Python and R<\/p>\n<\/blockquote>\n

Si eres una persona ya\u00a0trabajando en la industria, parece que las mejores apuestas pasan por Python y R.<\/p>\n

\n

If you are tech enthusiast and love exploring\/learning new things, you can learn Julia<\/p>\n<\/blockquote>\n

Si eres un entusiasta tecnol\u00f3gica y te gusta explorar\/aprender nuevas cosas, m\u00e9tete con Julia (yo,\u00a0estoy en esta etapa, haciendo modelos de optimizaci\u00f3n con Julia, que es realmente potente e interesante).<\/p>\n

\n

If the data needs to try several different algorithms, choose R<\/p>\n<\/blockquote>\n

Si necesitamos probar diferentes algoritmos para tratar el conjunto de nuestros datos, prueba con R.<\/p>\n

\n

If you need to use data structures and integrate with external applications, use Python<\/p>\n<\/blockquote>\n

Si tenemos que utilizar muchas estructuras de datos e integrar los mismos con aplicaciones externas, probemos con Python.<\/p>\n

Para gustos est\u00e1n los colores<\/em>. En definitiva, que no consideremos esto como conclusiones a escribir en un libro. Pero s\u00ed por lo menos, para orientarnos, y tener primeras aproximaciones a la ciencia de datos, Data Science, as\u00ed como\u00a0las opciones que abre cada uno de ellos. Disfruten de todos ellos \ud83d\ude42<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

En este blog, ya hemos hablado con anterioridad\u00a0de diferentes herramientas para emprender proyectos de anal\u00edtica. Fue en esta entrada, comparando m\u00e1s all\u00e1 a nivel de herramienta, cuando compar\u00e1bamos R, Python y SAS, que son sobre las que pivotamos en nuestros Programas de Big Data. 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