La posición del data scientist abarca muchas disciplinas científicas incluyendo matemáticas, estadísticas, informática y negocios. La ciencia de los datos está en constante evolución y la demanda de expertos en ciencias de datos está en aumento.

Una carrera exitosa en el campo requiere habilidades específicas de las cuales la competencia en uno o más lenguajes de programación es esencial. Así que con tantos lenguajes de programación para elegir, aquí hay te compartimos algunos de los mejores conocimientos que te harán avanzar como científico de datos.

Para empezar tenemos Python no es sólo uno de los lenguajes de programación más fáciles de aprender, sino que también es uno de los más populares utilizados en la ciencia de los datos. Sus  capacidades como una herramienta de análisis de datos están creciendo rápidamente y se considera un vehículo poderoso para el procesamiento a mediano escala de datos.

Aunque Python puede no ser el lenguaje de programación de mayor rendimiento para la minería de datos, lo que le falta en el rendimiento de alto nivel, lo compensa la flexibilidad y su amplio alcance.

Para los que comienzan, R no es sólo un lenguaje de programación, es una comunidad activa. Siempre se pueden encontrar nuevos elementos que se están desarrollando en línea con las tendencias del mercado y para satisfacer las necesidades del consumidor.

R se utiliza cuando los proyectos de datos se hacen a gran escala, ya que puede ser engorroso cuando se manejan grandes cantidades de información. Independientemente de eso, sus capacidades visuales son excelentes para presentar la investigación y los resultados, y se ha comparado con una versión mejorada de Microsoft Excel.

Java es eficaz en la ciencia de los datos, pero pierde puntos en su capacidad reducida en habilidades visuales en comparación con Python. Mientras que Python es una opción mucho mejor para mostrar datos, Java es el lenguaje base de muchos proyectos de minería de datos donde se requieren sistemas de datos sustanciales.

C ++ es uno de los idiomas menos populares en la ciencia de los datos debido a su naturaleza compleja y su dificultad para aprender. Aparte de eso, sigue siendo un lenguaje de programación útil para saber en ciencia de datos así que no se desespere si lo tiene en su juego de herramientas. Aunque es complicado aprender, C y C ++ puede ser útil si tiene necesidades más complejas que R. no puede cumplir, como proyectos que requieren salida en tiempo real.

Scala también está basada en Java y aunque no es tan eficiente como JavaScript, todavía funciona bien al construir algoritmos más complejos y si los requisitos del sistema necesitan ser más robustos.

Si estás mirando la ciencia de datos como una carrera profesional, no hay manera de que te olvides de R. y Python. Si eres competente en otros idiomas que no significa que estás en desventaja, pero la competencia en estos idiomas más populares será beneficioso para tu éxito como data scientist.