Lenguajes de Programación en Big Data: Cómo elegir el adecuado para tus necesidades

La llegada del Big Data al mundo empresarial está provocando importantes cambios ya que permite la realización de mejores estrategias de negocio. Debido a esto, no es de extrañar que la demanda de profesionales sea muy elevada, siendo cada vez más habitual que aquellos informáticos que quieran desempeñar su futuro laboral en este sector lleven a cabo un master en análisis de datos que le proporcione todo el conocimiento necesario para ello.

A la hora de analizar esa gran cantidad de información, y sacarle el máximo rendimiento, es importante elegir el lenguaje de programación que se utilizará para ello, entre las diferentes opciones que nos podemos encontrar.

Lenguajes de programación más utilizados en Big Data

Son muchos los lenguajes de programación que pueden ser utilizados dentro del Big Data, pero hay algunos que destacan sobre el resto. Veamos a continuación algunos de los más utilizados del momento.

Python

Python es un lenguaje de programación de alto nivel, de propósito general y fácil de aprender, que ha ganado popularidad en el ámbito de Big Data. Su amplia variedad de bibliotecas de análisis de datos, como Pandas, NumPy, Dask y TensorFlow, facilitan la manipulación, procesamiento y análisis de grandes conjuntos de datos. Python es una excelente opción para proyectos de aprendizaje automático, análisis de datos y desarrollo de algoritmos.

Ventajas

  • Se trata de un lenguaje de programación de uso general muy popular que cuenta con una amplia gama de módulos específicos y soporte comunitario.
  • Python es un lenguaje sencillo de aprender, siendo una de las opciones favoritas por aquellos que se inician en el mundo de la programación.
  • Paquetes como pandas, scikit-learn o Tensorflow convierten a Python en una opción muy sólida para el desarrollo de aplicaciones avanzadas de aprendizaje automático.

Desventajas

  • Al tratarse de un lenguaje de tipo dinámico, es necesario ser muy cuidadosos para evitar errores.
  • En el caso de los lenguajes de propósito general, hay alternativas más rápidas y seguras que Python.

R

R es un lenguaje de programación y un entorno de software para estadísticas y gráficos. Es ampliamente utilizado por los científicos de datos y los estadísticos para analizar y visualizar datos. R es especialmente útil en el análisis exploratorio de datos y en la construcción de modelos estadísticos y de aprendizaje automático. Aunque no es tan escalable como otros lenguajes, R sigue siendo una opción popular en la comunidad de análisis de datos debido a su amplia variedad de paquetes y bibliotecas.

Ventajas

  • Cuenta con una excelente gama de paquetes de código abierto y de alta calidad.
  • Dispone de una instalación básica que cuenta con funciones y métodos estadísticos integrales muy completos.
  • En comparación con otros lenguajes, la visualización de los datos es mucho mejor gracias al uso de bibliotecas como ggplot2.

Desventajas

  • No es un lenguaje que destaque por su rendimiento, siendo más lento que otros lenguajes.
  • R funciona muy bien para fines estadísticos y análisis de datos, pero no así para programaciones de propósito general.
  • Cuenta con ciertas características que pueden suponer un pequeño inconveniente para los programadores, como puede ser el uso de estructuras de datos no convencionales.

Java

Java es un lenguaje de programación de propósito general, orientado a objetos y de alto nivel, ampliamente utilizado en el procesamiento de Big Data. Su portabilidad, escalabilidad y rendimiento lo convierten en una opción popular en la industria. Java es el lenguaje principal utilizado en Hadoop, un marco de software de código abierto para almacenar y procesar conjuntos de datos de gran tamaño en clústeres de hardware.

Ventajas

  • Es un lenguaje fuertemente tipado, lo que garantiza la seguridad de tipos. En aplicaciones de Big Data esto es un factor muy importante.
  • Es un lenguaje compilado de alto rendimiento. Es posible escribir eficientes algoritmos pensados para el análisis de datos muy intensivos.

Desventajas

  • Para el análisis de aplicaciones estadísticas más dedicadas, la verbosidad de Java hace que sea una primera opción poco probable. Hay otros lenguajes que ofrecen una mayor productividad.
  • No dispone de muchas librerías para métodos estadísticos avanzados.

SQL

SQL es un lenguaje de programación de dominio específico utilizado para gestionar y consultar bases de datos relacionales. Aunque no es un lenguaje de programación de propósito general, SQL sigue siendo esencial en el mundo del Big Data, ya que muchas soluciones de Big Data, como Hive e Impala, utilizan SQL para consultar y analizar grandes conjuntos de datos.

Ventajas

  • Es posible realizar consultas muy eficientes para actualizar o manipular bases de datos relacionales
  • Cuenta con una sintaxis muy legible.
  • Es utilizada en multitud de aplicaciones, por lo que se suele estar familiarizado con él.

Desventajas

  • Las capacidades analíticas de SQL son muy limitadas.
  • Para los programadores que vienen de un contexto imperativo, la sintaxis declarativa de SQL puede presentar una importante curva de aprendizaje.
  • Existen diferentes tipos de implementación SQL como PostgreSQL o Maria DB, que cuentan con importantes diferencias, lo que al final puede suponer un problema.

MatLab

Se trata de un lenguaje de computación numérica que se viene utilizando en el mundo académico e industrial.

Ventajas

  • Es un lenguaje que ofrece muy buenos resultados cuando se trata de aplicaciones con requisitos matemáticos sofisticados.
  • Cuenta con sistemas de visualización de datos más atractivos que otras alternativas.

Desventajas

  • Es un lenguaje con licencia, por lo que es necesario pagar por su uso.
  • No es funcional para una programación de propósito general.

Cómo elegir el lenguaje de programación adecuado

Elegir el lenguaje utilizado para el análisis de datos suele ser uno de los aspectos más importantes. Para ello, es necesario tener en cuenta ciertos factores que nos pueden ayudar en su elección. Veamos algunos de los más importantes:

  • Requisitos del proyecto: Analice los requisitos específicos de su proyecto, como el tipo de análisis de datos, la velocidad de procesamiento necesaria y las necesidades de visualización. Por ejemplo, si necesita realizar un análisis estadístico avanzado, Python o R podrían ser la mejor solución. Si, por el contrario, se trata de un proyecto de procesamiento en tiempo real con alta concurrencia y escalabilidad, Scala podría ser la solución.
  • Infraestructura existente: También es importante conocer la infraestructura que ya existe en la organización para elegir el lenguaje de programación adecuado.
  • Habilidades del equipo de trabajo: Si el equipo de trabajo está familiarizado con un lenguaje de programación específico, quizás sería mejor utilizar ese lenguaje que no empezar con uno nuevo.
  • Facilidad de uso y mantenibilidad: Un lenguaje de programación fácil de usar y mantener puede mejorar la productividad y reducir los costes a largo plazo. Por ejemplo, Python destaca por una sintaxis limpia y fácil de leer.
  • Escalabilidad: Es recomendable antes de iniciar el proyecto, evaluar las necesidades de escalabilidad y rendimiento que se requerirá. Algunos lenguajes de programación, como Scala, son más escalables y ofrecen un mejor rendimiento en comparación con otros, como Python o R. Si el rendimiento y la escalabilidad son factores críticos en su proyecto de Big Data, es posible que desee elegir un lenguaje que pueda manejar grandes volúmenes de datos y procesamiento paralelo de manera eficiente.

Tendencias futuras en lenguajes de programación en Big Data

El avance continuo dentro del Big Data hace que se trate de una tecnología en constante movimiento. Esto también se ve reflejado en el uso de los distintos lenguajes de programación utilizados para el análisis de toda esa información.

Según los expertos, Python seguirá siendo una de las opciones más utilizadas dentro de este sector, siendo cada vez más utilizada por las empresas. Como ya hemos comentado anteriormente, parte de su éxito lo encontramos en su curva de aprendizaje, además de contar con una sintaxis muy limpia.

Pero que Python esté en continuo crecimiento de uso, no significa que no encontremos otras alternativas que ofrecen también muy buen rendimiento. Es el caso de Scala, una extensión de Java que permite obtener mejores resultados que Java utilizando un menor número de líneas de código. Gracias a esto, es posible crear un marco de trabajo de alto rendimiento para el manejo de grandes cantidades de información. Además, Scala también permite el uso de procesamiento concurrente y sincronizado.

Otra de las alternativas que viene pisando fuerte, es el lenguaje de programación Julia. Se trata de un lenguaje especializado en cálculo y análisis numérico. Además de esto, ofrece mucha versatilidad, admitiendo computación paralela y distribuida. Una de sus principales ventajas es que se trata de un lenguaje muy rápido.

La clave para conseguir los mejores resultados a la hora de llevar a cabo un proyecto de Big Data es acertar con la elección del lenguaje que se utilizará para ello. Conocer los más importantes, y aquellos que marcarán el futuro, puede ser de gran ayuda en este proceso.

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