Cuando se habla de programación para los proyectos de ciencia de datos, a menudo se vienen a la mente dos lenguajes: Go (o Golang) y Python. Son opciones populares entre los desarrolladores y los científicos de datos, pero tienen características muy diferentes.
Python: La referencia para la ciencia de datos y la IA
Python es un lenguaje de programación orientado a objetos, desarrollado por Guido van Rossum. Es un lenguaje dinámicamente tipado y open source. Python es particularmente popular entre los científicos de datos y los equipos de desarrollo que se dedican a los proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático. Como lenguaje generalista, Python permite prototipar rápidamente modelos y algoritmos gracias a sus ricas bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-learn, o TensorFlow.
La flexibilidad de Python es una de las razones por las cuales se considera una excelente opción para la ciencia de datos. Python permite manejar datos variados, construir modelos de aprendizaje automático, gestionar servidores de aplicaciones web y realizar análisis de datos complejos.
Sin embargo, tiene limitaciones, especialmente en lo que respecta al rendimiento. Al ser un lenguaje interpretado, es relativamente lento en comparación con otros lenguajes compilados. Afortunadamente, para superar este defecto, es posible integrar C u otras optimizaciones, pero esto requiere habilidades adicionales.
A continuación se presenta un ejemplo simple que ilustra cómo leer un archivo CSV y realizar cálculos simples:
import pandas as pd
# Lectura del archivo CSV
df = pd.read_csv('data.csv')
# Cálculo del promedio de una columna
average = df['colonne_1'].mean()
print(f'Promedio de la columna: {average}')
# Filtrado de las filas según una condición
filtered_df = df[df['colonne_1'] > 50]
print(filtered_df)
Go: El competidor de alto rendimiento
Golang, a menudo llamado Go, es un lenguaje de programación desarrollado por Google. Go es estáticamente tipado y compilado, lo que le da una ventaja notable en términos de rendimiento frente a Python. Go es particularmente adecuado para proyectos que implican programas concurrentes y servicios web a gran escala.
Las goroutines y los channels de Go son herramientas potentes para la gestión de la concurrencia. A diferencia de los hilos clásicos, las goroutines son ligeras y permiten escribir programas altamente concurrentes sin preocuparse por la complejidad generada por los hilos.
Sin embargo, el ecosistema de Go para la ciencia de datos está menos desarrollado que el de Python. El número de bibliotecas y recursos simplemente no es comparable a los que se encuentran en Python.
El siguiente ejemplo muestra cómo leer un archivo CSV y realizar cálculos simples en Go. El código es más verboso que en Python pero se beneficia de una ejecución muy rápida, ideal para tareas donde el rendimiento es importante.
package main
import (
"encoding/csv"
"fmt"
"os"
"strconv"
)
// Punto de entrada del programa Go
func main() {
// Apertura del archivo CSV
file, err := os.Open("data.csv")
if err != nil {
fmt.Println("Error al abrir el archivo:", err)
return
}
defer file.Close()
reader := csv.NewReader(file)
records, err := reader.ReadAll()
if err != nil {
fmt.Println("Error al leer el archivo:", err)
return
}
sum := 0.0
count := 0
// Recorrido del archivo
for i, record := range records {
if i == 0 {
// Ignorar el encabezado
continue
}
value, err := strconv.ParseFloat(record[0], 64)
if err != nil {
fmt.Println("Error de conversión:", err)
continue
}
sum += value
count++
}
// Cálculo de promedio
average := sum / float64(count)
fmt.Printf("Promedio de la columna: %.2f\n", average)
}
¿Cuándo elegir Go o Python?
La elección entre Go y Python depende de las necesidades y características del proyecto. Aquí hay algunas situaciones donde cada lenguaje es más relevante:
- Ciencia de datos y Aprendizaje Automático: Python sigue siendo la opción de referencia. Para la modelización de datos, la creación de modelos de aprendizaje automático y los análisis exploratorios, Python es una herramienta poderosa y ampliamente adoptada por la comunidad científica.
- Servicios web de alto rendimiento: Go es una mejor opción si necesitas un servidor web eficiente, capaz de manejar una gran cantidad de solicitudes simultáneamente.
- Infraestructura y herramientas de sistema: Go destaca en el desarrollo de herramientas destinadas a los administradores de sistemas, y para la creación de programas que necesiten ejecución rápida con poca sobrecarga.
Python vs Go: evolución y popularidad
Python ha sido considerado durante mucho tiempo como el lenguaje de los científicos de datos, gracias a su sintaxis clara y sus numerosas herramientas para el procesamiento de datos y el aprendizaje automático.
Go, por su parte, sigue ganando popularidad. A menudo es escogido por los equipos de desarrollo que buscan rendimiento y paralelismo sin sacrificar la simplicidad del código. La capacidad de Go para manejar eventos concurrentes y compilar rápidamente programas eficientes lo convierte en una herramienta seria para las aplicaciones modernas, especialmente para las empresas que trabajan en la nube o en entornos distribuidos.
Tabla comparativa
La siguiente tabla muestra una comparación de estos dos lenguajes según varios criterios:
| Criterio |  |
 |
|
|---|---|---|---|
 |
Tipo | Estático, tipado fuerte | Dinámico, tipado débil |
 |
Rendimiento | Compilado | Interpretado |
 |
Concurrencia | Goroutines y channels, excelente para la concurrencia | Menos adecuado para la concurrenci |
 |
Curva de aprendizaje | Fácil, sintaxis concisa pero menos permisiva | Fácil, sintaxis simple |
 |
Ecosistema | Más restringido | Muy rico |
 |
Casos de uso | Servicios web performantes, herramientas de sistema | Ciencia de datos, Aprendizaje Automático, prototipado |
Conclusión: ¿Go o Python?
La elección entre estos dos lenguajes depende de la naturaleza del proyecto: para proyectos de ciencia de datos, aprendizaje automático o análisis de datos, Python es una elección probada. Si tu proyecto se centra en el rendimiento, la gestión de la concurrencia o el desarrollo de servicios web, entonces Go podría ser la solución más apropiada.
