¿Qué idiomas deberían aprender los analistas de datos?

1. El lenguaje R es gratuito y de código abierto; está especialmente desarrollado para estadísticas y análisis de datos. La instalación básica también incluye funciones estadísticas integrales y funciones de visualización de datos muy poderosas.

2. Lenguaje Python: es un lenguaje de programación convencional con amplio soporte en línea; existen excelentes paquetes de software como Google Tensor Flow, que hacen que los marcos de aprendizaje automático tiendan a utilizar el lenguaje Python. Fácil de aprender y fácil de usar.

3. Lenguaje SQL: SQL es un lenguaje de programación y consulta de bases de datos que se utiliza para acceder a datos y consultar, actualizar y administrar sistemas de bases de datos relacionales. Es el lenguaje operativo de bases de datos relacionales más importante.

4. Lenguaje Java: Java es un representante de los lenguajes de programación estáticos orientados a objetos. Tiene las características de orientado a objetos, distribuido, independiente de la plataforma y portátil, multiproceso y dinámico. Actualmente respaldado por Oracle Corporation.

5. Lenguaje Scala: Un lenguaje de programación multiparadigma, similar a Java, apareció en 2004. Fue diseñado originalmente para implementar un lenguaje extensible e integrar varias características de programación orientada a objetos y programación funcional.

6.Lenguaje Julia: Es un lenguaje de programación dinámico de alto nivel y alto rendimiento para informática científica que acaba de aparecer hace unos años.