Como profesor de programación, muchos de mis alumnos, incluso compañeros de trabajo, tienen indecisión a la hora de elegir qué lenguaje de programación aprender; y suelen preguntar:
¿Qué lenguaje de programación elegir para analizar datos?
La respuesta perfecta para todo el mundo sería "depende...". Si, es un poco inconclusa, pero sería la genérica por excelencia. ¿Y de qué depende? Pues de ti. Empecemos....
- Lenguaje SAS
Es idóneo si has estudiado ingeniería, física, química o alguna carrera técnica. Aquí es probable que hayas visto en la carrera algo de programación, algún uso de SPSS o Stata. Claro, si tienes conocimientos de lo que es un condicional, crear bucles y arrays. Entonces la pregunta sería, ¿dónde quieres trabajar? En el mundo de finanzas (banca y seguros), farmacéutica, servicios de marketing o retail... SAS es el champion de los lenguajes de programación en la analítica de datos y modelos estadísticos.
La curva de aprendizaje de SAS es la más pequeña de las tres herramientas, gracias a su interfaz gráfica, que la hace muy fácil de manejar para aquellos perfiles que NO son técnicos. Y cuyo nivel de aprendizaje estimado es de 1 mes para sacar pequeños informes y conclusiones (de complejidad sencilla - media).
- Lenguaje R
Otro lenguaje de programación que le sigue de cerca es el lenguaje R (R-studio es la plataforma más popular a la hora de trabajar). Otro lenguaje de programación estadístico, y no es casualidad que sea R es porque es el primo pobre de los paquetes estadísticos, ya que es open source. Programa colaborativo, de código abierto y con todo lo necesario para hacer un análisis profundo de los datos.
Este lenguaje de programación, al igual que SAS, es de origen estadístico, por lo que todos aquellos que vengan de carreras técnicas les irá como anillo al dedo. Eso sí, lo "gratuito" de este lenguaje se paga con "no es tan sencillo de aprender", cuya curva de aprendizaje se torna en torno a los 2 meses y que, por otro lado, salvo que se trabaje en un servidor R no está pensado para grandes volúmenes de datos.
- Python
Vayamos a por nuestro último lenguaje de programación, Python, este es más orientado para perfiles que sean más informáticos. Lenguaje mucho más extendido y conocido que los lenguajes de programación estadísticos. Muy buena herramienta que trabaja también en código abierto y que es colaborativa. Gracias a los Notebooks de python se puede seguir y enseñar multitud de cosas. Muy extendido para aplicar modelos de machine learning y aplicar técnicas de IA tanto generativa como prescriptiva.
Se supone que la curva de aprendizaje de python es rápida, igual que SAS, aunque dependerá. Ya que si vienes de carreras con mayor peso matemático, será mucho más familiar los paquetes estadísticos que los informáticos, y luego, dependerá de cómo veas la lógica.
SAS es un lenguaje procedimental, muy similar al SQL, por lo que si sabes un lenguaje similar será tu herramienta mejor a la hora de analizar datos. Ahora bien si estás más familiarizad@ con lenguajes orienta objetos, entonces la elección debería ser R o Python.
- Más razones para elegir un lenguaje u otro
El uso para el que lo quieras destinar es otro aspecto a tener en cuenta. Si es gran volumen de datos sería SAS o Python, a R le falta siempre de un amigo que procese los datos para ganar potencia ya sea Bash (por ejemplo) para paralelizar los procesos.
Por último, pero no por ello menos importante, el coste o impacto económico de la herramienta. SAS lo tienen la mayoría de empresas grandes (con buenas condiciones laborales, convenios, etc) porque la licencia es cara (es el iphone de la tecnologia de datos) vs. Python y/o R que puede que esté o no en las empresas grandes, pero que generalmente lo tendrán start-ups y empresas medianas. Las formaciones de SAS son muy exclusivas, mientras que de los otros lenguajes son más económicos (siempre y cuando no nos focalicemos en la parte de machine learning, que es otro cantar).
Espero que este artículo te haya resuelto la duda sobre que lenguaje de programación elegir y resulte más fácil. De todas formas, siempre te puedes poner en contacto conmigo para asesorarte en cualquiera de estas herramientas, ya que doy formación en todas ellas.
