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ProgramaciónConoce los mejores lenguajes de programación de Big Data

Conoce los mejores lenguajes de programación de Big Data

De entrada, debes saber que los lenguajes de programación de Big Data, al igual que los idiomas hablados, tienen sus propias estructuras, formatos y flujos.

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    De entrada, debes saber que los lenguajes de programación de Big Data, al igual que los idiomas hablados, tienen sus propias estructuras, formatos y flujos. Pero, mientras que los lenguajes hablados suelen estar determinados por la geografía, el uso de los lenguajes de programación está más determinado por las preferencias del programador, la cultura informática y los objetivos de las organizaciones.

    En lo que respecta a la Data Science, hay al menos 4 lenguajes de programación que se prefieren sobre todos los demás, que no son pocos. Por ello, los expertos en análisis de datos pueden dar fe de cada uno de estos lenguajes y el papel que juegan en la nueva era del Big Data.

    Los mejores lenguajes de programación de Big Data

    En la actualidad, puedes disponer de múltiples lenguajes de programación de Biga Data que, además, se utilizan para una gran variedad de propósitos. Pero los más destacados que se ven cuando se trata de Big Data son, en primer lugar, Python, seguido de R, Java y Scala.

    En este sentido, algunos de estos lenguajes de programación son mejores para las tareas analíticas a gran escala. Mientras que otros son aptos en actividades de operacionalización de Big Data y del Internet de las Cosas (IoT).

    Lenguaje de programación de Big data Python

    Para que puedas darte una idea, se estima que hay casi 5 millones de usuarios de Python en la actualidad a nivel mundial. Esto lo convierte en uno de los lenguajes más utilizados de todos los que existen. De hecho, la NASA utiliza Python para programar la mayoría de sus equipos espaciales.

    Por esta razón, la popularidad de Python se debe a que su curva de aprendizaje es relativamente baja y cada vez más desarrolladores de nivel básico consideran Python como su primer lenguaje de programación. Pero, ¿cuál es el rol de Python cuando se trata de codificar y analizar Big Data?

    En primer lugar, Python es simple y sencillo de aprender. Pero tiende a estar un poco atrasado en cuanto a actualizaciones. De esta forma, las nuevas funcionalidades suelen ofrecerse primero a Java, por lo que Python no recibe dichas funcionalidades hasta unas cuantas actualizaciones después.

    En los últimos tiempos, Python ha adquirido cierto valor gracias a la aparición de la inteligencia artificial, el machine learning y la Data Science. Así pues, Python es el más compatible con el machine learning y el análisis de datos que otro lenguaje. Además, es compatible con cualquier actividad que incluya gráficos estáticos, cálculos matemáticos, automatización, multimedia, bases de datos y procesamiento de imágenes de texto.

    Una de las cosas que son indiscutibles de este lenguaje de programación Python, son sus enormes bibliotecas que pueden realizar tareas de varios niveles de complejidad. Así, Python está capacitado para el Big Data Analytics a gran escala.

    Razones por las cuales es uno de los mejores lenguajes de programación de Big Data

    En un principio, se parte del concepto generalizado de que el lenguaje de programación Python es universal. Es un lenguaje que puede utilizarse eficazmente para descargar datos, enviarlos, limpiarlos y presentarlos en forma de sitio web. Por ejemplo, utilizando bibliotecas como Bokeh y Django, como una sólida base de un sitio como estos.

    Del mismo modo, Python es ideal para la expansión a varios niveles, debido al gran ecosistema de bibliotecas de alta calidad que posee. Solo con mencionarte a Numpy, Pandas, Matplotlib, Bokeh, Tensorflow, Scikit-learn y Nltk. Cada una de estas librerías ofrece soluciones listas para trabajar, por ejemplo, con grandes conjuntos de datos o visualizaciones de los mismos.

    El lenguaje de programación Python es relativamente sencillo de aprender, debido a la sintaxis intuitiva, que es similar a la del lenguaje natural y a la gran actividad del entorno Python. Igualmente, es estable y predecible en el contexto del ciclo de desarrollo propio del lenguaje. Por supuesto, Python no es el único lenguaje de programación para Big Data, pero los expertos afirman que es el mejor para trabajar con Data Science.

    Según los expertos, superó al lenguaje de programación R en los últimos años, con la cifra del 66% de los científicos de datos, los cuales manifestaron que lo usan a diario. Esto hace que Python sea la herramienta número uno para los analistas, científicos y desarrolladores especializados.

    Python es el mejor para trabajar con datos

    El mejor lenguaje integral para trabajar con datos en Python, indiscutiblemente. Este lenguaje cuenta con una formidable comunidad de código abierto con miles de bibliotecas que facilitan el trabajo con datos a cualquier escala.

    Para ilustrarte con un ejemplo, la biblioteca Numpy permite a Python alcanzar una velocidad similar a la del lenguaje de programación C, cuando se trabaja con matemáticas vectoriales y matriciales.

    De igual manera, la biblioteca Pandas, que se basa en Numpy, permite vectorizar operaciones que limpian y transforman conjuntos de datos masivos con facilidad. El ecosistema de Python hace que sea muy fácil analizar los datos de forma rápida y crear prototipos de soluciones de machine learning.

    Descubre el lenguaje de programación de Big data R

    El lenguaje de programación R es de código abierto, al igual que Python. No obstante, su aplicación es mucho más estadística y resulta más útil para la visualización y el modelado de datos que para el análisis. El lenguaje R es potente, pero no puede utilizarse realmente como un lenguaje multipropósito. Aunque puedes hacer grandes cosas con él, probablemente tendrás que traducirlo a Python, Scala o Java antes de usarlo para el análisis de datos.

    Es no de los lenguajes de programación de Big Data más versátiles, el cual es utilizado por el Data Mining y la Data Science para analizar cantidades masivas de datos. Además, ofrece una programación orientada a objetos robusta y trabajos simplificados en el lenguaje de computación. El trazado de la programación estática se puede resolver fácilmente para producir gráficos y otros símbolos matemáticos complejos.

    Aunque el lenguaje de programación R tiene múltiples capacidades, en sí es bastante avanzado y la curva de aprendizaje es un poco más alta que la de su similar Python. Sin embargo, el apoyo de la comunidad y el gran número de bibliotecas disponibles para Python son mayores y por lo tanto, todo se reduce a la preferencia del programador.

    Lenguaje de programación Java

    De entrada, Java es uno de los primeros lenguajes de programación. De la misma manera, es ampliamente conocido por su versatilidad y por unificar muchas de las técnicas de Data Science. Además, Hadoop HDFS, que es el marco de trabajo de código abierto para el procesamiento y almacenamiento de aplicaciones de Big Data. Está enteramente escrito en lenguaje de programación Java.

    Además de esto, Java también se utiliza ampliamente en la construcción de varias aplicaciones ETL como Apache Camel, Apatar y Apache Kafka. Las cuales se utilizan para ejecutar la extracción, transformación y carga de datos en un ecosistema de Big Data

    Los expertos concuerdan en que Java es probablemente el mejor lenguaje para aprender Big Data por una serie de razones. Las aplicaciones MapReduce, HDFS, Storm, Kafka, Spark, Apache Beam y Scala son todas ellas parten del ecosistema JVM (Java Virtual Machine) o Máquina Virtual de Java.

    El lenguaje Java es, con mucho, el lenguaje más probado y comprobado a lo largo de los años. Tiene un gran número de usos y puede ejecutarse en casi todos los sistemas. Podemos decirte que es el lenguaje más versátil, por lo que es enormemente útil para el Big Data.

    Al ser portable, invertir en Java es beneficioso a largo plazo si eres desarrollador. Como han manifestado los especialistas, el lenguaje de programación Java tiene algo más de 20 año. Así pues, probablemente será más genial y popular dentro de otros 20 años. Así pues, se tiene que pensar en los próximos 20 años.

    Muchas herramientas de Big Data están basadas en Java

    Del mismo modo, Java cuenta con un amplio apoyo de la comunidad, como Stack Overflow y GitHub, aunque no sea tan ágil como Scala o tan potente para los datos como R, sigue siendo mucho mejor que cualquier otro lenguaje de programación.

    Diversos especialistas, desarrolladores y científicos de datos, están convencidos de que el lenguaje de programación de Big Data fundamental es Java. Ya que todas las tecnologías principales de Big Bata, como Hadoop, Hive, HBase, Cassandra y otras, están escritas en este lenguaje de programación. Por supuesto, otros lenguajes importantes son Python y R. Por lo que Python es una opción perfecta para el ETL y la Data Analytics, mientras que R es el lenguaje de la Data Science.

    El lenguaje de programación Scala es bastante útil

    El último lenguaje de programación de esta lista se llama Scala, un lenguaje que también es de código abierto de alto nivel que forma parte del ecosistema de la máquina virtual Java (JVM, por sus siglas en inglés). Scala es básicamente la abreviatura de escalabilidad (scalability en inglés), lo que define su utilidad cuando se trata de Big Data. Según opiniones de expertos, es el mejor para analizar el Big Data de las organizaciones.

    Aunque no lo creas, el lenguaje de programación Scala es increíblemente popular en la industria financiera y puedes hacer mucho con menos código en Scala que en Java. No obstante, Scala puede saturarse con facilidad, por lo que puede ser lento en comparación con Java. Además, no está tan probado ni es tan versátil.

    Aparte de SQL, Python y R, lenguajes como Java y Scala no son los idóneos para el análisis de Big Data. Esto debido a que son más bien lenguajes de programación puros que carecen de complementos sintácticos. En comparación con Python, también hay menos bibliotecas de análisis de datos disponibles en su entorno.

    Por último, vale la pena destacar que Apache Spark, el cual es un marco de computación en clúster para aplicaciones de Big Data, está completamente escrito en Scala. Por ello, si se trata de un lenguaje de sintaxis de moda y actual como Python o de lenguajes más convencionales como Java y R, la elección del lenguaje de programación adecuado para el Big Data depende realmente de tus preferencias y las necesidades de tu organización. Si quieres saber sobre las nuevas tecnologías para el tratamiento de grandes cantidades de datos. El Máster en Big Data y Business Analytics dictado por esta casa de estudios es el indicado para que profundices tus conocimientos en esta área.

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