En Big Data

En nuestro día a día estamos generando datos de una manera constante que pueden ser muy útiles para las empresas.

El Big Data es el término que hace referencia a este gran conjunto de datos, tanto estructurados como no estructurados, así como a las diferentes técnicas específicas del tratamiento de este gran volumen de información para que se convierta en útil para las compañías.  

El uso de Big Data está cambiando el mundo empresarial.  Con el Big Data las compañías pueden canalizar y analizar este aluvión de datos que reciben para poder enfocar mejor las estrategias de negocio, innovar en sus productos o servicios, crear valor, mejorar la gestión de inventartio, optimización de activos, reducción de gastos y superar a sus competidores.  

Para las empresas es muy importante, hoy en día, contar con soluciones de Big Data que les transformen los datos en valor. Para muchas compañías, puede suponer un problema el no tener personal ni medios dentro del equipo que pueda desarrollar código, existen algunas aplicaciones que permiten trabajar en Big Data sin tener ningún tipo de conocimiento de código.

Python y R los lenguajes favoritos en Big Data

Existen muchos lenguajes que son capaces de ejecutar operaciones de análisis de datos de una manera más eficaz que los lenguajes tradicionales (C++, C, Java). Entre estos idiomas podemos distinguir algunos habituales y otros que están emergiendo con mucha fuerza: Python, R, MATLAB, Julia y Octave. Además, cada vez existen más herramientas que no requieren de código para los proyectos en Big Data, aunque lo ideal para poder sacar el mayor partido a esta tecnología y conseguir que sea lo más adaptado a los proyectos es escribir el código propio. 

Y aquí es donde nos surge la pregunta, ¿qué lenguaje es mejor?

Los mejores y más extendidos lenguajes de programación para Big Data son Python y R.

Ambos son lenguajes fáciles y preparados para ser efectivas en el manejo de grandes volúmenes de información y son capaces de sacar de manera eficaz los datos que se necesitan para comprender el comportamiento y las tendencias de los flujos de los datos que se reciben. Elegir uno u otro va a depender de las necesidades del proyecto.

Lenguaje Python

Se ha convertido en una de las mejores opciones de los lenguajes de programación para los desarrolladores en Big Data.

¿Por qué?

El Big Data es un mundo muy complejo y lo que no se quiere es complicar más las cosas. Phyton destaca por su facilidad de uso y por tener una naturaleza dinámica sin perder la amplia capacidad y eficiencia para analizar los datos y convertirlos en información que aporte valor.

Destacar que Python cuenta con un soporte en una gran variedad de sistemas operativos lo que hace que puede procesar datos de cualquier fuente de manera nativa, que es un lenguaje que es compatible con algoritmos de alto rendimiento y es capaz de interactuar con tecnologías avanzadas como el análisis predictivo o la Inteligencia Artificial, entre otras.

Lenguaje Python

Beneficios de programar en Phyton

Las razones por las que utilizar Python en el desarrollo de los proyectos de Big Data son:

Código simple

El lenguaje Phyton utiliza menos líneas de código en comparación con otros idiomas de programación, por lo que hace posible que los programas funcionen con menos cantidad de código.

Es un idioma sencillo y fácilmente legible ya que sigue una estructura de anidación basada en sangría. Cuenta con una gran variedad de recursos de programación y una gran comunidad colaborativa dispuesta a ayudar a los usuarios y programar nuevas actualizaciones.

Además, Python es un lenguaje que automáticamente identifica y asocia diferentes tipos de datos. No tienen ningún tipo de limitación para el procesamiento de datos y puede calcular los mismos en máquinas, portátiles, nube y del escritorio.

Compatibilidad y Open Source

Phyton es un lenguaje de código abierto, es decir, que es leído por muchos desarrolladores por lo que cualquier abuso o código malicioso será descubierto de forma rápida. Podemos decir por tanto que se trata de un código muy seguro, que evite la pérdida de datos

Este código abierto lo hace compatible con múltiples plataformas y que se pueda ejecutar en distintos sistemas operativos como Windows o Linux.

Buen soporte de bibliotecas

Python ofrece la posibilidad de usar múltiples bibliotecas. Estas librerías son utilizadas para que los desarrolladores puedan realizar tareas sin necesidad de reescribir el código.

El lenguaje Phyton cuenta con paquetes de bibliotecas sobre análisis de datos, análisis estadístico, visualización de datos, computación numérica o aprendizaje automático, lo que lo hace ideal para el Big Data.

Las bibliotecas más importantes para el análisis de datos son:

  • Numpy
  • Pandas
  • Matplotlib
  • Seaborn

Alta velocidad y rendimiento

Programar con lenguaje Python permite desarrollar comandos y prototipos que ayudan a crear y ejecutar código de forma rápida y eficaz, sin perder la transparencia entre los códigos y los procesos diseñados.

Versatilidad

Python ayuda a mejorar el alcance del lenguaje, lo que le permite acelerar las operaciones de datos y simplificar las operaciones de datos a los usuarios.

Está orientado a objetos, por ello admite estructuras de datos avanzadas como listas, conjuntos o diccionarios. Además, ayuda a realizar operaciones de matriz y marcos de datos, entre otras.

Otra característica incorporada con Python es que admite el procesamiento de datos, es decir, puedes usar esta función para procesar datos que no estén estructurados y no sean convencionales.

Lenguaje R

El lenguaje R fue creado para realizar análisis estadísticos y gestión de datos, y ahora es uno de los lenguajes mejor valorados por los desarrolladores en Big Data.

¿Por qué?

Es un lenguaje destinado a gestionar datos, y se apoya en gran medida en modelos estadísticos y de computación, por lo que para el gran volumen de ellos que se mueve en Big Data es la herramienta perfecta.

El lenguaje R permite ordenar y generar datos, modificar, fusionar y distribuir de manera muy precisa conjuntos de datos y prepararlos para su formato representativo y entendible para el usuario. También cuenta con muchas herramientas que representan de una manera muy visual, a través de gráficas, todos los datos recogidos y analizados para que las empresas le puedan sacar valor.

Beneficios de lenguaje R

Las ventajas que aporta el lenguaje R en el desarrollo de proyectos en Big Data son:

Código limpio y abierto

Como Python, es un lenguaje de programación de código abierto que cuenta con una gran comunidad y una gran cantidad de bibliotecas.

El código es limpio, facilita la gestión de tanta cantidad de datos y te permite incluir todo lo necesario para que la analítica de datos se ajuste y personalice al máximo con lo que se quiere conseguir.

Este código abierto lo hace compatible con lenguajes de programación como Fortran, C o C++ y se puede ejecutar en distintos sistemas operativos como UNIX, Windows y MacOS.

Manejo y almacenamiento de datos efectivo

R es un lenguaje creado para el mundo estadístico y análisis de datos, por lo que ofrece una gran variedad de algoritmos e incluye modelos lineales y no lineales para la clasificación y agrupamiento de los datos y sea más fácil y rápido su posterior interpretación.

Además, el lenguaje R es un entorno que está compuesto por un conjunto de paquetes de software que se pueden usar para realizar cálculos y trazar gráficos para la manipulación de datos, algo muy útil en la investigación estadística.

Operaciones de aprendizaje automáticos

El lenguaje R te proporciona varios paquetes y funcionalidades que permiten realizar operaciones de aprendizaje automático, es decir, hacen que se desarrolle el reconocimiento de patrones o la capacidad de ir aprendiendo y hacer predicciones basadas en los datos. Con R, por ejemplo, se puede realizar la clasificación y la regresión.

Gráficos de calidad

Una de las grandes diferencias que tiene R con otros lenguajes es que  incluye gráficos más detallados de una manera más rápida y más atractivos y estéticos visualmente.

En estos gráficos se puede observar una comparativa entre distintos periodos de tiempo pudiendo ver la evolución exacta y permite crear paneles de control específicos de cada sector pudiendo así automatizar la realización de informes para que sea más fácil la gestión de la información.

Lenguaje R_Graficos

¿Python o R? ¿Qué lenguaje utilizo para mi proyecto en Big Data?

Ahora que ya conocemos todo lo que nos puede ofrecer cada uno de estos lenguajes hay que elegir en que idioma queremos programar. ¿cuál elegir?

Para ello hay que tener en cuenta tres puntos:

  1. Qué problema quiero resolver

Si quieres hacer un análisis estadístico exhaustivo tu lenguaje es R, mientras que si lo que buscas es analizar datos que provengan de diferentes plataformas te recomendamos que utilices Python.

  • Conocimientos del equipo humano

Si dentro de tu equipo tienes matemáticos o estadísticas es bastante probable que les resulte más fácil utilizar el lenguaje R, mientras que si en tu compañía dispones de personal no tan matemático, lo ideal es que utilicéis Python ya que es más fácil de leer y de aprender.

  • Las herramientas y plataformas en las que se va a integrar

A la hora de elegir el lenguaje hay que tener en cuenta el que mejor integración tenga con las plataformas con la que vaya a interactuar nuestro desarrollo.

En rasgos generales, Phyton es la más conocida y utilizada. Empresas como Dropbox, Pinterest o La NASA utilizan este lenguaje para gran cantidad de sus proyectos.

Por otro lado, el lenguaje R es más utilizado en sectores de finanzas, banca y el sector sanitario.

Ahora ya conoces todo lo necesario de los dos lenguajes de programación favorito y sus usos en la vida real toca la parte más difícil seleccionar qué lenguaje es el mejor para tus proyectos en Big Data.

En Avansis contamos con un equipo especializado en ambos lenguajes que pueden orientarte qué lenguaje es mejor para tu negocio. ¿Hablamos?

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