Lenguajes de Programación
Subforo Enfocado A Lenguajes De Programación
Dominar varios lenguajes de programación resulta esencial para cualquier buen analista de datos, no sólo para optimizar procesos de análisis y representación sino que también para proyectos personales que deseen realizar relacionados con la materia:
Lenguajes A Tratar
Pese a estar a completa elección del usuario, estos son algunos de los lenguajes más utilizados en data science:
- Python: lenguaje de propósito general, de alto nivel, orientado a objetos. Fácil de leer, tiene muchas bibliotecas disponibles para análisis de datos.
{print("Python")} - R: Lenguaje estadístico y gráfico orientado a la estadística y la visualización de datos.
{print("R")} - Julia: de alto rendimiento, con énfasis en la simplicidad y coherencia. Adecuado para data science, la ingeniería numérica y la investigación.
{println("Julia")} - SAS: utilizado para el análisis de datos, gestión de informes y automatización de procesos.
{data null; put 'SAS'; run; } - MATLAB: orientado a matrices, con funciones integradas para cálculo, optimización, análisis de señales y filtrado de imágenes.
{disp('MATLAB');}
Se recomienda hacer uso del icono '{}' en el editor para introducir el código.
Herramientas Recomendadas
Existen varias plataformas online gratuitas que facilitan la ejecución de código y que se pueden usar en conjunción con esta web para aprender programación enfocada a la ciencia de datos:
- Google Colab: se trata de entorno gratuito de desarrollo en la nube que permite ejecutar y compartir aplicaciones de Python mediante el uso de Jupyter Notebooks. Se integra con Google Drive para facilitar el almacenamiento de archivos.
- Replit: Permite escribir, ejecutar y compartir código en tiempo real, con un enfoque en la colaboración y el aprendizaje interactivo. Es compatible con más de 50 lenguajes, como Python, R o Julia.
Se pretende que los usuarios compartan sus conocimientos, hagan preguntas y colaboren con otros miembros de la comunidad en este subforo. Mejorando sus habilidades en los diferente lenguajes de programación y construyendo una comunidad de aprendizaje sólida y enriquecedora en torno a la programación y la ciencia de datos.
