Fuente: Google & Coursera
Python frente a otros lenguajes de programación
Python es uno de los lenguajes de programación más populares entre los profesionales de los datos, lo que lo convierte en un gran complemento para tu caja de herramientas de Analítica de datos ASÍ COMO hemos investigado anteriormente, el uso de Python de la sintaxis para comunicar comandos y realizar tareas refleja el lenguaje hablado. Esto hace que Python sea un lenguaje de programación mucho más fácil de aprender. La estructura de Python es similar a la de muchos otros lenguajes de programación, pero también hay que tener en cuenta algunas diferencias clave.
En esta lectura, aprenderás cómo se compara Python con otros lenguajes de programación que utilizan los profesionales de los datos, como R, Java y C++.
Cinco consideraciones sobre los lenguajes de programación
Python no es el único lenguaje de programación utilizado para el análisis de datos, pero es uno de los más utilizados y potentes. Muchos profesionales de los datos utilizan incluso más de un lenguaje de programación. Cada lenguaje tiene sus ventajas y sus inconvenientes. Para los fines de este curso, examine las siguientes consideraciones: velocidad, accesibilidad, variables, enfoque de ciencia de datos y paradigma de programación.
Velocidad
Hay muchos factores que contribuyen a la velocidad de ejecución de un programa, como el tiempo de compilación, el tiempo de ejecución, el hardware, las dependencias instaladas y la eficiencia del propio código. En general, los lenguajes de programación de bajo nivel son más rápidos, pero son más difíciles de aprender y trabajar con ellos.
Accesibilidad
La facilidad de aprendizaje se refiere a la facilidad con la que los principiantes pueden empezar a utilizar un lenguaje. El aprendizaje de nuevos lenguajes de programación puede resultar complicado en función de su sintaxis y estructura general. La sintaxis es la estructura de las palabras clave, los símbolos, la colocación y la puntuación. La semántica añade significado a esas estructuras mediante el uso de variables y objetos. Además, esas variables ayudan a añadir flexibilidad a los programas y objetos donde se alojan los datos.
Variables
La información del código se almacena en variables. Una variable es un contenedor con nombre que almacena valores en un lugar reservado de la memoria del ordenador. La forma en que un lenguaje de programación utiliza las variables repercutirá en las operaciones básicas de un sistema o en la velocidad del núcleo. Algunos lenguajes utilizan variables estáticas para mantener un valor durante toda la ejecución de un programa. Otros enfocan las variables como dinámicas, permitiendo que los valores se determinen cuando se ejecuta un programa. Algunos lenguajes permiten incluso variables declarativas, que permiten a un programa determinar dónde debe colocarse una variable.
Enfoque de Ciencia de datos
Los lenguajes de programación tienen características individuales y pueden servir mejor para diferentes tareas en el análisis de datos; esto significa que los programadores suelen utilizarlos para tareas específicas de Ciencia de datos.
Paradigma de programación
Los lenguajes de programación pueden ser orientados a objetos, funcionales o imperativos. Los lenguajes de programación orientados a objetos se modelan en torno a objetos de datos. Los lenguajes de programación funcionales se modelan en torno a funciones. Los lenguajes imperativos se modelan en torno a sentencias de código que pueden alterar el estado del propio programa.
Comparación de lenguajes de programación
Python, R, Java y C++ son cuatro de los lenguajes de programación más utilizados para el análisis de datos. El siguiente gráfico los compara utilizando cinco consideraciones: velocidad, accesibilidad, variable, enfoque de ciencia de datos y paradigma de programación.
Características por software | Python | R | Java | C++ |
|---|---|---|---|---|
Velocidad | Más lento | Depende de la configuración y los complementos | Más rápido | Muy rápido |
Accesibilidad | Fácil de aprender | Complejo | Fácil de aprender | Complejo |
Variable | Dinámico | Dinámico | Estática | Declarativo |
Ciencia de datos | Aprendizaje automático y análisis automatizado | Análisis exploratorio de datos y creación de amplias bibliotecas estadísticas | Utilizado en proyectos con activos de código abierto | No tan utilizado, pero con implementaciones muy potentes |
Paradigma de programación | Orientado a objetos | Lenguaje funcional | Orientado a objetos | Multiparadigma (imperativo y orientado a objetos) |
Puntos clave
Existen varios lenguajes de programación que pueden utilizarse para el Análisis de datos. Cada uno tiene sus ventajas e inconvenientes. Aprender a trabajar con diferentes lenguajes le dará la oportunidad de ampliar sus conocimientos sobre datos y acceder a nuevas herramientas para su análisis. Sin embargo, en este programa de certificación, Python será su único objetivo. Como se mencionó anteriormente, Python es un lenguaje de programación orientado a objetos, fácil de aprender, que utiliza variables dinámicas; aunque a veces requiere más tiempo para ejecutarse, es una gran herramienta para el aprendizaje automático y el análisis automatizado.
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