Los lenguajes de programación, al igual que los lenguajes hablados, tienen sus propias estructuras, formatos y flujos únicos.

Mientras que los lenguajes hablados suelen estar determinados por la geografía, el uso de los lenguajes de programación está más determinado por la preferencia del programador, la cultura de TI y los objetivos empresariales.

Cuando se trata de ciencia de datos, hay cuatro lenguajes de programación que son abrumadoramente preferidos. Preguntamos a expertos en análisis de datos para desglosar cada uno de estos lenguajes y sus roles en la descomposición de grandes datos.

4 lenguajes de programación para big data

Hoy en día hay muchos, muchos lenguajes de programación utilizados para una variedad de propósitos, pero los cuatro más prominentes que verás cuando se trata de big data son:

• Python
• R
• Java
• Scala

Algunos de estos lenguajes son mejores para tareas analíticas a gran escala, mientras que otros sobresalen en la operacionalización de big data y el internet de las cosas. Comencemos con Python para ver dónde encaja.

Lenguaje de programación Python

Se estima que hoy en día hay casi 5 millones de usuarios de Python, lo que lo convierte en uno de los lenguajes más utilizados. De hecho, incluso la NASA utiliza Python para programar su equipo espacial.

La popularidad de Python se ve impulsada por su curva de aprendizaje relativamente baja, y más programadores principiantes están mirando hacia Python como su primer lenguaje. Pero, ¿cuál es el papel de Python cuando se trata de big data? Escuchemos lo que nuestros expertos tienen que decir:

John Munn, Director General de Global Digital Week

“Python es bastante simple y fácil de aprender, pero tiende a estar un poco atrasado. Las nuevas características suelen ofrecerse primero a Java, y Python no obtiene esas características hasta unas pocas actualizaciones después.”

Prafulla Chandra Prasad, Profesional de TI en IBM y Propietario de Cool Techno Spy

“En los últimos años, Python ha ganado valor debido a la aparición de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la ciencia de datos. Python es el más compatible con el aprendizaje automático y el análisis de datos, o cualquier actividad que incluya gráficos estáticos, cálculos matemáticos, automatización, multimedia, bases de datos, procesamiento de texto e imágenes.

Las principales ventajas de Python son sus enormes bibliotecas que pueden realizar tareas multinivel. Esto califica a Python para el análisis de big data.”

Krzysztof Surowiecki, Socio Director en Hexe Data

“Si tuviera que elegir un lenguaje, pondría a Python como una muy buena opción para trabajar con big data. ¿Por qué es eso?”

• Python es universal. Es un lenguaje que puede usarse efectivamente para descargar datos, enviar datos, limpiar datos y presentarlos en forma de un sitio web (por ejemplo, usando bibliotecas como Bokeh y Django como base de un sitio web).
• Python es ideal para la expansión debido al rico ecosistema de bibliotecas de alta calidad. Mencionemos aquí solo Numpy, Pandas, Matplotlib, Bokeh, Tensorflow, Scikit-learn y Nltk. Cada una de estas bibliotecas proporciona soluciones listas para trabajar con, por ejemplo, grandes conjuntos de datos o visualizaciones.
• Python es relativamente fácil de aprender, debido a la sintaxis intuitiva (similar al lenguaje natural) y la alta actividad del entorno de Python.
• Python es estable y predecible en el contexto del ciclo de desarrollo. Por supuesto, Python no es el único lenguaje de programación para big data, pero se dice que es el lenguaje de programación preferido para la ciencia de datos. Superó a R en los últimos años, y en 2018, el 66 por ciento de los científicos de datos dijeron que lo usan diariamente, convirtiendo a Python en la herramienta número uno para los analistas.

Brendan Martin, Fundador y Editor de Learn Data Sci

“El mejor lenguaje integral para trabajar con datos es Python. Python tiene una comunidad de código abierto masiva con miles de bibliotecas que facilitan y simplifican el trabajo con datos a cualquier escala.

Por ejemplo, la biblioteca Numpy permite a Python alcanzar velocidades similares a C cuando se trabaja con matemáticas de vectores y matrices. De manera similar, la biblioteca Pandas, que está construida sobre Numpy, te permite vectorizar operaciones que limpian y transforman grandes conjuntos de datos con facilidad. El ecosistema de Python hace que sea realmente simple analizar rápidamente datos y prototipar soluciones de aprendizaje automático.”

Lenguaje de programación R

R es otro lenguaje de código abierto como Python, sin embargo, su aplicación es mucho más estadística y es útil para la visualización y modelado de datos en lugar de análisis. Volvamos a los expertos para escuchar sus opiniones sobre R.

John Munn

“R es poderoso, pero realmente no puede usarse como un lenguaje de propósito general. Aunque puedes hacer grandes cosas con R, probablemente tendrás que traducirlo a Python, Scala o Java antes de usarlo realmente.”

Prafulla Chandra Prasad

“Uno de los lenguajes de programación más versátiles utilizados por los mineros de datos y científicos de datos para analizar datos. Ofrece una programación orientada a objetos fuerte y trabajos simplificados en lenguaje de computación. La representación gráfica de estadísticas puede ser fácilmente resuelta para producir gráficos y otros símbolos matemáticos.”

Si bien R tiene muchas capacidades, el lenguaje en sí es bastante avanzado y la curva de aprendizaje es considerablemente más pronunciada que la de Python. Aunque, el soporte comunitario y la gran cantidad de bibliotecas disponibles para Python son mayores. Así que realmente depende de la preferencia del programador.

Lenguaje de programación Java

Uno de los lenguajes de programación más antiguos, Java es ampliamente conocido por su versatilidad y por unificar muchas de las técnicas de ciencia de datos. Además, Hadoop HDFS – el marco de código abierto para el procesamiento y almacenamiento de aplicaciones de big data – está completamente escrito en Java. Además de esto, Java también se utiliza extensamente en la construcción de varias aplicaciones ETL como Apache Camel, Apatar y Apache Kafka que se utilizan para ejecutar la extracción, transformación y carga de datos en un entorno de big data.

Nuestros expertos discuten por qué Java es popular para todo lo relacionado con big data.

John Munn

“Java es probablemente el mejor lenguaje para aprender sobre big data por varias razones; MapReduce, HDFS, Storm, Kafka, Spark, Apache Beam y Scala (son todos parte del ecosistema JVM (Java Virtual Machine).

Java es, con mucho, el lenguaje más probado y comprobado. Tiene un gran número de usos y puede ejecutarse en casi todos los sistemas, siendo fácilmente el lenguaje más versátil, por lo que es enormemente útil para big data. Al ser portátil, invertir en Java es beneficioso a largo plazo para los desarrolladores. Como dijo Ron Pressler de Oracle, Java tiene más de 20 años. Probablemente será grande y popular en otros 20 años. Tenemos que pensar 20 años por delante.

Java tiene un vasto soporte comunitario como Stack Overflow y GitHub, y aunque puede que no sea tan optimizado como Scala o tan poderoso para datos como R, sigue siendo mucho mejor que cualquier otro lenguaje.”

Alex Bekker, Jefe de Análisis de Datos en ScienceSoft

“Creo que el lenguaje de programación fundamental para big data es Java, ya que todas las tecnologías principales de big data, como Apache Hadoop, Apache Hive, Apache HBase, Apache Cassandra, y otras, están escritas en este lenguaje de programación. Otros lenguajes importantes son Python y R. Python es una elección perfecta para ETL y análisis de datos, mientras que R es el lenguaje de la ciencia de datos.”

Lenguaje de programación Scala

El último lenguaje en esta lista se llama Scala, un lenguaje de programación de alto nivel y de código abierto que forma parte del ecosistema de la Máquina Virtual de Java. Scala es básicamente una abreviatura de “escalabilidad”, lo que insinúa su utilidad cuando se trata de big data. Consultemos a los expertos en nuestro resumen para escuchar sus opiniones.

John Munn

“Scala es increíblemente popular en la industria financiera y puedes hacer mucho con menos código en Scala que en Java, sin embargo, Scala puede fácilmente inflarse, por lo que puede ser más lento en comparación con Java. Tampoco está tan probado o es tan versátil.”

Bruce Kuo, Científico de Datos en Codementor

“Aparte de SQL, Python y R, lenguajes como Java y Scala no son tan ideales para el análisis de big data porque son más como lenguajes de programación "puros" que carecen de azúcar sintáctico. En comparación con Python, también hay menos bibliotecas de análisis de datos disponibles.”

Vale la pena señalar que Apache Spark, un marco de computación en clúster para aplicaciones de big data, está completamente escrito en Scala. Puedes aprender más sobre Spark leyendo algunas reseñas de usuarios reales.

Elegir el lenguaje correcto

Ya sea un lenguaje de sintaxis de moda como Python o lenguajes más convencionales como Java y R, elegir el lenguaje de programación correcto para big data realmente depende de ti y de la preferencia de tu negocio.

Conoces los lenguajes, entonces ¿cómo se utilizan? Lee nuestra guía sobre análisis de big data para obtener una mejor comprensión de cómo se examinan los grandes conjuntos de datos.