Python vs R vs Scala para ciencia de datos

La ciencia de datos es un campo dinámico, fascinante y prometedor. La influencia y los casos de uso de la ciencia de datos siempre están creciendo y el conjunto de herramientas necesario para lograr estas aplicaciones se está expandiendo rápidamente. Como resultado, los científicos de datos deben conocer las mejores soluciones para cada tarea.

Aunque existen numerosos lenguajes que pueden ser útiles para un científico de datos , Python para la ciencia de datos es una de las soluciones de procesamiento de datos más utilizadas. Sin embargo, R y Scala también son algunas soluciones poderosas con bibliotecas poderosas. Queremos concentrarnos en los paquetes de ciencia de datos que mejor se adaptan al aprendizaje automático, basados ​​en el análisis de datos, la visualización del tamaño del proyecto y la investigación reproducible para ejecutar soluciones de aprendizaje automático adecuadas.

Aprendamos brevemente sobre el rendimiento de Scala vs Python vs R en este artículo.

¿Qué es Python?

Python es un lenguaje interpretado de alto nivel ampliamente utilizado que fue creado en 1991 por Guido van Rossum. Python es conocido por su facilidad de aprendizaje, legibilidad del código y comprensibilidad. Tiene una sintaxis que permite a los programadores expresar conceptos en menos líneas de código de lo que sería posible en lenguajes como C.

Además, Python es un lenguaje basado en intérpretes, por lo que es posible ejecutar el código inmediatamente después de haberlo escrito. Esto significa que la creación de prototipos puede ser muy rápida y no se requieren pasos específicos de edición/compilación/vinculación/ejecución. Además de módulos y paquetes, Python para la ciencia de datos también admite la reutilización de código y la modularidad del programa. Hay disponible una licencia gratuita con el intérprete de Python, así como con la extensa biblioteca estándar.

¿Qué es Scala?

Scala es un poderoso lenguaje de programación que combina las mejores características de la programación funcional y orientada a objetos. Creado por Martin Odersky y lanzado en 2004, Scala se ha convertido desde entonces en uno de los lenguajes más populares para desarrollar aplicaciones a gran escala.

Además, Scala es conocido por su sintaxis concisa y expresiva, lo que facilita la escritura de código que es confiable y fácil de mantener. Además, el sistema de tipos de Scala ayuda a evitar errores en tiempo de compilación, lo que lo convierte en una opción ideal para aplicaciones de misión crítica. Además, el soporte de Scala para la programación concurrente lo convierte en una excelente opción para desarrollar aplicaciones de alto rendimiento. Con su combinación de expresividad, seguridad y rendimiento, no sorprende que Scala se haya convertido en el lenguaje elegido por muchos desarrolladores.

¿Qué es R?

R Foundation for Statistical Computing proporciona lenguajes de programación y entornos de software gratuitos para gráficos y computación estadística. El software estadístico y el análisis de datos a menudo son desarrollados con el lenguaje R por estadísticos y mineros de datos. Los estudios de bases de datos de literatura académica y encuestas de mineros de datos muestran que la popularidad de R ha crecido sustancialmente en los últimos años. Aunque R se está volviendo cada vez más popular, todavía se lo considera un lenguaje difícil de dominar.

Sin embargo, esto probablemente se deba al hecho de que es un lenguaje de programación serio con altos estándares. Una vez que se entienden estos estándares, R puede ser bastante fácil de usar. Además, hay muchos recursos en línea disponibles para ayudar a los nuevos usuarios a comenzar con R. En general, R es una herramienta poderosa para el análisis de datos que vale la pena el esfuerzo que se requiere para aprenderla.

El ecosistema en los lenguajes de programación Python, Scala y R

Python tiene una comunidad bastante amplia que lo usa para muchas aplicaciones de ciencia de datos. El excelente ecosistema de paquetes de Python enfocados en el manejo de datos hace de este uno de los usos más fundamentales para el análisis de datos. Uno de estos paquetes, Pandas con NumPy, simplifica la importación, el análisis y la visualización de datos.

Scala es un lenguaje de programación de propósito general que puede usarse tanto para programación funcional como para paradigmas orientados a objetos. Le ofrece algunas capacidades únicas como inferencia de tipos, interpolación de cadenas, excelente escalabilidad y computación lenta. Además, la máquina virtual de Java puede ejecutar código Scala después de traducirse a bytes. El lenguaje de programación se usa con frecuencia en ciencia de datos, desarrollo web y aprendizaje automático.

Al poseer un rico ecosistema, el lenguaje de programación R se utiliza básicamente en técnicas básicas de aprendizaje automático y minería de datos. Es útil para el análisis estadístico de grandes conjuntos de datos, brinda una variedad de opciones para la exploración de datos y facilita el uso de distribuciones de probabilidad y la aplicación de diversas pruebas estadísticas.

Python vs R vs Scala

Resumiendo

Los lenguajes de programación son útiles en la ciencia de datos, ya que se ocupan de varias tareas de datos, como identificar, representar y extraer información ingeniosa de varias fuentes de datos. Ya sea el rendimiento de Python vs R o Scala vs R o Spark Scala vs Python , la elección de los lenguajes de programación depende en gran medida de las tareas.

Si bien puede usar Python o R para soluciones de procesamiento de datos pequeñas o medianas, Scala siempre es la opción cuando se trata de aplicaciones de procesamiento de datos más grandes para facilitar el mantenimiento. Como estos tres lenguajes de programación son específicos de la tarea, es crucial que un científico de datos conozca las fortalezas y debilidades de cada lenguaje. Puede ser abrumador aprender los tres a la vez, pero los tres lenguajes de programación cumplen su propósito con gracia y con soluciones fáciles de aprendizaje automático.

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