Los tres mosqueteros de la ciencia de datos

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La semana pasada, cuando explicamos Por qué Excel es el Cardenal Richelieu de la Ciencia de Datos, se abrió un interesante debate sobre qué paquetes o qué lenguajes estaban del lado de los buenos: ¿Cuáles eran los tres mosqueteros que todo científico de datos debería conocer y utilizar? En realidad, en programación la elección de un lenguaje u otro siempre es complicada porque intervienen desde factores técnicos a simples preferencias personales. Eso hace que muchos piensen que el SPSS es algo cool cuando, dejémonos de tonterías, tras su elegante vestimenta de tablas rectangulares se esconde la mismísima Milady de Winter.

Por eso, para ofrecer una visión profunda sobre la cuestión y orientarnos en el mundillo, nos pusimos a investigar sobre qué lenguajes estaban partiendo la pana en el mundo del análisis, la minería y la ciencia de datos.

Empezaremos con la encuesta que hace todos los años O’Reilly (una de las editoriales técnicas más importantes del mundo). Según su informe de 2013 – que se publica todos los eneros – los lenguajes más usados son:

mainlang

La encuesta de KDnuggets (una web de recursos muy usada por la comunidad datera) arroja unos datos ligeramente diferentes. Según esta encuesta a sus usuarios los lenguajes más usados son:

lengaujes

Como podéis ver la muestra de KDnuggets no es muy amplia, pero combinada con O’Reilly encontramos que los tres mosqueteros de la Ciencia de Datos son R, Python y SQL (éste último algo que, aunque lógico por lo que tiene de manejo de bases de datos, no se nos habría ocurrido en un principio).

En KDnuggets nos ofrecen además un gráfico sobre como se relacionan los tres lenguajes:

languages-data-mining-r-python-sql

Ah, por cierto, si R, Python y SQL son los tres mosqueteros aún nos falta saber quien es el pequeño D’Artagnan que siempre va con ellos: y es Julia, el lenguaje con mayor crecimiento porcentual, la gran promesa de la programación estadísitca y que poco a poco se va a cercando a ser lo suficientemente estable como para hacerse mainstream.

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