De SQL a Julia Otros lenguajes de programación en Ciencia de Datos

De SQL a Julia Otros lenguajes en Ciencia de Datos

Python podría ser el lenguaje de codificación principal para científicos de datos y practicantes de aprendizaje automático, pero los beneficios de convertirse en un políglota de programación son tan claros como siempre. Los proyectos en los que trabajan los equipos de datos atraviesan plataformas y arquitecturas, y poder cambiar a lenguajes menos comunes, pero a veces más eficientes, puede ser una ventaja poderosa.

Para nuestros aspectos destacados de esta semana, elegimos artículos recientes que abarcan una amplia gama de lenguajes, proyectos y flujos de trabajo. Estas publicaciones te invitan a remangarte y comenzar a experimentar con algo de código, y podrían inspirarte a expandir aún más tus conocimientos.

  • El lenguaje de consulta de bases de datos SQL apenas es una entidad desconocida; ha estado presente durante décadas y sigue siendo una puerta de entrada común a la codificación para muchos profesionales de datos. La descripción general de Iffat Malik Gore sobre las funciones de ventana es una excelente introducción (o repaso, según sea el caso) a un elemento clave del vocabulario de SQL.
  • Si tu trabajo se basa en estadísticas, es probable que ya te hayas encontrado con R en la práctica. Sin embargo, los casos de uso del lenguaje podrían ser más versátiles de lo que piensas, como lo deja claro Jenna Eagleson con un útil tutorial práctico sobre cómo utilizar R para abordar desafíos comunes en la analítica de personas.
  • Las bibliotecas de Python han sido tan dominantes en el ámbito de la visualización de datos que es fácil olvidar que también puedes crear gráficos elegantes en otros lenguajes. El análisis profundo de Mahmoud Harmouch sobre las opciones de visualización de Rust se centra en la biblioteca Plotters y sus potentes características.
Foto de Markus Spiske en Unsplash
  • Preparar tus datos para un proyecto de análisis o modelado es un paso crucial, independientemente del lenguaje en el que estés trabajando. Emma Boudreau nos guía a través del proceso de filtrado de datos en Julia, un lenguaje que aún puede ser relativamente especializado, pero cuya popularidad entre los científicos de datos ha explotado en los últimos años.
  • El control de versiones es un componente esencial en cualquier proceso de desarrollo de software, y Git, aunque no es un lenguaje de programación en sí mismo, es el sistema preferido para trabajar y colaborar en código en los muchos lenguajes que admite. Si todavía estás en las primeras etapas de tu trayectoria de codificación, leer la guía completa de Khuyen Tran sobre cómo utilizar Git como científico de datos es un siguiente paso sensato.

Para ampliar tus horizontes en otras direcciones, nos emociona compartir algunos de nuestros destacados más recientes:

  • ¿Cómo evolucionó el ecosistema de startups en respuesta a la creciente presencia de la IA? Viggy Balagopalakrishnan ofrece perspicaces ideas basadas en la última cohorte de Y Combinator.
  • Lambert T Leong, PhD presenta investigaciones recientes en la intersección de la atención médica y el aprendizaje profundo, con el objetivo de predecir la mortalidad por cualquier causa basada en imágenes de composición corporal.
  • Si has oído hablar de Code Interpreter, el complemento ChatGPT, y quieres ver de qué se trata el revuelo, el recorrido del proyecto de Natassha Selvaraj es el lugar al que debes ir.
  • Para una explicación clara, completa y atractiva de la ley de los grandes números y cómo funciona, no te pierdas el nuevo análisis profundo de Sachin Date.
  • ¿Cuál sería el impacto ambiental de miles de millones de personas utilizando herramientas de IA generativa todos los días? Kasper Groes Albin Ludvigsen aborda una pregunta espinosa, oportuna y crucial.

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