Lenguajes de Programación para el Análisis de Datos

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Dentro de las profesiones que estudiamos en Talenttunity relativas al mundo del marketing y negocios digitales se encuentran las profesiones relativas a los datos. Estas profesiones, como el analista de datos o analista digital, son un ejemplo de las que mayor crecimiento en demanda van a sufrir (en los 6 próximos años en los próximos años se espera que se tripliquen estos empleos).

La cantidad de datos que se genera en el mundo digital es ingente, y las empresas cada vez son más competitivas a la hora de recopilar mayores volúmenes de datos más rápidamente. El análisis de los datos, la construcción de algoritmos y la toma de decisiones basadas en datos serán algo que, más que habitual, será un requisito para todo negocio que quiera ser competitivo el día de mañana. Por esta razón los perfiles profesionales relacionados con el análisis de datos están muy valorados, son muy escasos y se van a seguir demandando en el futuro. Se trata de una de las profesiones con mejor proyección en el futuro.

Si tu objetivo es ser científico de datos y construir una carrera profesional en el mundo del análisis de datos, o quieres avanzar en este ámbito, es probable que te hayas preguntado qué lenguajes de programación son los más demandados. Contar entre tus hard skills o competencias digitales conocimientos de algunos de estos lenguajes de programación, puede proporcionarte ventajas a la hora de buscar un empleo o ser apto para un mayor número de empleos.

¿Cuáles son las tareas de un científico de datos?

Los científicos de datos desarrollan algoritmos o usan programas informáticos para extraer conocimiento de las grandes cantidades de información, mediante el análisis de los patrones generados por estos programas. También es importante la fase posterior al análisis, de presentar los resultados y comunicar las conclusiones, que faciliten la toma de decisiones en el negocio.

Lenguajes de Programación

Los lenguajes de programación son lenguajes que se usan en los ordenadores para realizar instrucciones y tareas, en este caso sobre los datos que se quiera analizar. El motivo de que existan muchos lenguajes diferentes es que tienen diferentes características, y dependiendo de la naturaleza del trabajo a realizar, unos lenguajes producen mejores resultados que otros.

Para mejorar un perfil profesional de analista de datos, es recomendable manejar varios lenguajes de programación. Aunque se trata de una habilidad dura, o hard skill, que se aprende más fácil y en menos tiempo que una soft skill, tener este conocimiento abre las puertas a muchas oportunidades laborales. Es adecuado estar informado de los lenguajes más demandados por las empresas para aumentar las probabilidades de encontrar un empleo como analista de datos.

A continuación listamos los lenguajes de programación más demandados hoy en día para el análisis de datos y los científicos de datos:

SQL

Significa “Structured query language”, está basado en el manejo de información con bases de datos relacionales, es decir, aquellas que representan datos en tablas que contienen filas, y cada fila tiene un identificador o ID. Las tablas están relacionadas unas con otras y pueden combinarse para extraer información.

PYTHON

Un lenguaje que contiene muchas bibliotecas y funciones estadísticas, lo que permiten ampliar su funcionalidad. Es de código abierto como R, y quizás es uno de los lenguajes más fáciles de aprender. Puedes encontrar muchos recursos online para aprenderlo, como por ejemplo en la web LearnPython.

R

Es un lenguaje orientado a la estadística, popular en el Data Mining, cuyo aprendizaje no es muy complicado. Tiene una parte de representación gráfica interesante.

Tensorflow

Es un lenguaje muy conocido porque ayuda a ejecutar muchas de las funciones de Google, incluyendo el motor de búsqueda y bases de datos.

Java

Es un lenguaje estándar de propósito general. Dada su seguridad, suele usarse en aplicaciones con datos que necesitan una gestión crítica, y también brinda un gran rendimiento.

Scala

Un lenguaje de programación muy compatible con Java, es una opción popular que maneja grandes conjuntos de datos.

Julia

Un buen lenguaje para analizar grandes volúmenes de datos muy rápido, dando un gran rendimiento. Tiene la ventaja también d ser de código abierto.

Matlab

Matlab está orientado a profesionales de las matemáticas y muy orientado al mundo académico.

SAS

Al igual que R tiene un fin estadístico. Tiene un gran poder al convertir información de base de datos y hojas de cálculo en documentos HTML y PDF, en tablas y en gráficos. El lenguaje no es de código abierto, por lo que para acceder a ello no es tan fácil con recursos gratuitos.

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