Cómo elegir el mejor lenguaje de programación para su proyecto de ciencia de datos

La batalla entre lenguajes de programación siempre ha sido un tema candente en el mundo de la tecnología. Y dado lo rápido que avanza la tecnología, tenemos un nuevo lenguaje de programación o marco cada pocos meses.

Esto hace que sea cada vez más difícil para los desarrolladores, analistas e investigadores elegir el mejor lenguaje que hará que sus tareas se realicen de manera eficiente y al mismo tiempo incurra en el menor costo.

Pero creo que tendemos a buscar las razones equivocadas para elegir un idioma. Hay una serie de factores que conducen a la elección de un idioma determinado. Y con los proyectos de ciencia de datos que inundan el mercado, la pregunta NO es "cuál es el mejor lenguaje", sino "¿cuál se adapta a los requisitos y el entorno de su proyecto (entorno de trabajo)?"

Entonces, con esta publicación, le presentaré el conjunto correcto de preguntas que debe hacerse para decidir cuál es el mejor lenguaje de programación para su proyecto de ciencia de datos.

Lenguajes de programación más utilizados para la ciencia de datos

Python y R son los lenguajes más utilizados para el análisis estadístico o proyectos centrados en el aprendizaje automático. Pero hay otros, como Java, Scala o Matlab.

Tanto Python como R son lenguajes de programación de código abierto de última generación con un gran apoyo de la comunidad. Y seguimos aprendiendo sobre nuevas bibliotecas y herramientas que nos permiten alcanzar mayores niveles de rendimiento y complejidad.

Pitón

Python es conocido por su sintaxis fácil de aprender y legible. Con un lenguaje de uso general (de todos los oficios) como Python, puede crear ecosistemas científicos completos sin preocuparse mucho por la compatibilidad o problemas de interfaz.

El código Python tiene bajos costos de mantenimiento y posiblemente sea más robusto. Desde la negociación de datos hasta la selección de funciones, el raspado web y la implementación de nuestros modelos de aprendizaje automático, Python puede hacer casi todo con el soporte de integración de todas las principales API de aprendizaje profundo y aprendizaje automático como Theano, TensorFlow y PyTorch.

R

R fue desarrollado por académicos y estadísticos hace más de dos décadas. R hoy permite a muchos estadísticos, analistas y desarrolladores realizar sus análisis de manera eficaz. Tenemos más de 12000 paquetes disponibles en CRAN (un repositorio de código abierto).

Dado que se desarrolló teniendo en cuenta a los estadísticos, R es a menudo la primera opción para todos los análisis científicos y estadísticos básicos. Hay un paquete en R para casi todos los tipos de análisis que existen.

Además, el análisis de datos se ha hecho muy fácil con herramientas como RStudio que le permiten comunicar sus resultados con informes concisos y elegantes.

4 preguntas para ayudarlo a elegir el idioma MEJOR adecuado para su proyecto

Entonces, ¿cómo toma la decisión correcta para su trabajo?

Intente responder estas 4 preguntas:

1. ¿Qué idioma / marco se prefiere en su organización / industria?

Observe la industria en la que trabaja y el idioma más utilizado por sus compañeros y competidores. Podría ser más fácil si habla el mismo idioma.

Este es un análisis realizado por David Robinson, un científico de datos. Es un reflejo de la popularidad de R en cada industria, y puede ver que R se usa mucho en la academia y la salud.

Entonces, si eres alguien que quiere dedicarse a la investigación, la academia o la bioinformática, podrías considerar R sobre Python.

La otra cara de esta moneda involucra industrias de software, organizaciones impulsadas por aplicaciones y empresas basadas en productos. Es posible que deba utilizar la pila tecnológica de la infraestructura de su organización o el idioma que utilizan sus colegas / equipos.

Y la mayoría de estas organizaciones / industrias tienen su infraestructura basada en Python, incluida la academia también:

Por lo tanto, como aspirante a científico de datos, debe concentrarse en aprender el idioma y la tecnología que tienen más aplicaciones y que pueden aumentar sus posibilidades de conseguir un trabajo.

2. ¿Cuál es el alcance de su proyecto?

Esta es una pregunta importante, porque antes de elegir un idioma, debe tener una agenda para su proyecto.

Por ejemplo, ¿qué sucede si simplemente desea resolver un problema estadístico a través de un conjunto de datos, realizar algunos análisis multivariados y preparar un informe o un tablero que explique los conocimientos? En este caso, R podría ser una mejor opción. Tiene algunas bibliotecas de visualización y comunicación realmente poderosas.

Por otro lado, ¿qué pasa si su objetivo es primero realizar un análisis exploratorio, desarrollar un modelo de aprendizaje profundo y luego implementar el modelo dentro de una aplicación web? Entonces, los marcos web de Python y el soporte de todos los principales proveedores de la nube lo convierten en un claro ganador.

3. ¿Qué experiencia tiene en el campo de la ciencia de datos?

Para un principiante en la ciencia de datos que tiene un conocimiento limitado de las estadísticas y los conceptos matemáticos, Python podría ser una mejor opción porque le permite codificar los fragmentos de un algoritmo con facilidad.

Con bibliotecas como NumPy, puede manipular matrices y codificar algoritmos usted mismo. Como principiante, siempre es mejor aprender a construir cosas desde cero en lugar de utilizar bibliotecas de aprendizaje automático.

Pero si ya conoce los fundamentos de los algoritmos de aprendizaje automático, puede elegir cualquiera de los lenguajes y empezar a utilizarlos.

4. ¿Cuánto tiempo tienes disponible y cuál es el costo de aprender?

La cantidad de tiempo que puede invertir constituye otro caso para su elección. Dependiendo de su experiencia con la programación y el tiempo de entrega de su proyecto, puede elegir un idioma sobre otro para comenzar en el campo.

Si hay un proyecto de alta prioridad y no conoce ninguno de los idiomas, R podría ser una opción más fácil para comenzar, ya que necesita experiencia limitada o nula con la programación. Puede escribir modelos estadísticos con unas pocas líneas de código utilizando bibliotecas existentes.

Python (a menudo la elección del programador) es una excelente opción para comenzar si tiene algo de ancho de banda para explorar las bibliotecas y aprender sobre métodos para explorar conjuntos de datos. (En el caso de R, esto se puede hacer rápidamente dentro de Rstudio).

Otro factor importante es que hay más Mentores de Python en comparación con R. Si eres alguien que necesita ayuda con su proyecto de Python / R, puedes buscar un Mentor de Codificación aquí y usando este enlace también obtendrás $ 10 de crédito al firmar para usarse en la primera reunión de mentores.

Conclusión

En pocas palabras, la brecha entre las capacidades de R y Python se está reduciendo. La mayoría de los trabajos se pueden realizar en ambos idiomas. Y ambos tienen ecosistemas ricos para respaldarlo.

La elección de un idioma para su proyecto dependerá de:

  • Su experiencia previa con Data Science (estadísticas y matemáticas) y programación.
  • El dominio del proyecto en cuestión y el grado de procesamiento estadístico o científico requerido.
  • El alcance futuro de su proyecto.
  • El lenguaje / marco que tiene más soporte en sus equipos, organización e industria.

Puedes ver la versión en video de este blog aquí,

Ciencia de datos con Harshit

Con este canal, planeo lanzar un par de series que cubran todo el espacio de la ciencia de datos. He aquí por qué debería suscribirse al canal:

  • La serie cubriría todos los tutoriales de calidad requeridos / exigidos sobre cada uno de los temas y subtemas, como los fundamentos de Python para la ciencia de datos.
  • Matemáticas explicadas y derivaciones de por qué hacemos lo que hacemos en ML y Deep Learning.
  • Podcasts con científicos e ingenieros de datos de Google, Microsoft, Amazon, etc., y directores ejecutivos de empresas impulsadas por big data.
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