¿Tienes formación en informática? Entonces quizá deberías plantearte una carrera en Data Science. Estarás en la primera línea de la innovación tecnológica. Muchas de las tecnologías que están dando forma al futuro como la inteligencia artificial o el metaverso existen gracias a quienes se dedican a analizar y trabajar con datos. Y lo mejor es que este sector está en pleno auge: se estima que en 2030 tendrá un valor de 378.700 millones de dólares.
Ahora bien, si de verdad quieres dedicarte al análisis de datos, hay una habilidad que necesitas sí o sí: programar. Y no vamos a engañarte, puede imponer un poco al principio. Además, con tantos lenguajes por ahí, cuesta saber por dónde empezar.
Pero no te preocupes: en este artículo te presentamos algunos de los lenguajes más usados en 2025 para que puedas lanzarte con confianza. También responderemos dudas habituales sobre programación en Data Science y repasaremos algunas de las tendencias más actuales.
Python
Seguro que te suena. Y no es de extrañar: es el lenguaje de programación más popular del mundo. Según el índice TIOBE, ocupa ese puesto desde 2001. Empresas como Google, YouTube o Spotify lo utilizan a diario. Así que si estás pensando en adentrarte en el mundo del data engineering, Python es una de las mejores puertas de entrada.
Ventajas de Python
Perfecto para principiantes: es uno de los lenguajes más fáciles de aprender. Incluso si lees código que ha escrito otra persona, lo entenderás sin demasiado problema.
Comunidad enorme: al tener tantos usuarios, existen miles de recursos gratuitos, tutoriales y foros donde puedes resolver dudas o mejorar tus habilidades.
Ideal para trabajar con IA: desde arte generado por algoritmos hasta motores de recomendación, Python es el estándar para proyectos de inteligencia artificial.
Muy compatible: a diferencia de otros lenguajes, Python funciona bien en casi todos los sistemas operativos. Así no tienes que preocuparte por si tu código se ejecutará o no en otras plataformas.
Buenísimo para construir APIs: si estás desarrollando una aplicación que necesita intercambiar datos entre diferentes servicios, Python es una herramienta muy potente para crear APIs eficaces.
Inconvenientes de Python
No es el mejor para móviles: ni iOS ni Android lo soportan bien. Si tu proyecto está pensado para móviles, es mejor buscar otra opción.
Consume bastante memoria: realizar tareas complejas con Python requiere mucha memoria, lo que puede afectar el rendimiento en ciertos casos.
Testear puede ser lento: antes de lanzar cualquier software, hay que hacer pruebas. En Python, ese proceso puede alargarse si interactúas con muchos sistemas diferentes.
Java
Otro clásico. Java lleva con nosotros desde 1995 y sigue siendo una apuesta segura para quienes quieren trabajar en aplicaciones web o análisis de datos. Es robusto, seguro y muy extendido.
Ventajas de Java
“Escríbelo una vez, ejecútalo donde sea”: ese es el lema con el que se creó. Y es cierto: tu código puede funcionar igual en Mac, Linux o Windows.
Alta seguridad: incluye múltiples herramientas de protección. Por ejemplo, puedes definir qué clases pueden acceder a qué funciones, lo que minimiza riesgos de seguridad.
Gestión eficiente de memoria: divide la memoria en dos zonas (pila y montón), lo que permite un uso más eficiente de los recursos.
Inconvenientes de Java
Es más lento que otros lenguajes: cada línea de código debe convertirse en código máquina, lo que ralentiza la ejecución.
No tiene opción de copia de seguridad: si pierdes código, estás vendido. Java prioriza el almacenamiento, pero no te da herramientas para hacer copias automáticas.
Cuesta leerlo: comparado con Python, Java es mucho más “verboso”. Cada función o tarea suele ocupar varias líneas, lo que complica la lectura y la comprensión.
JavaScript
Sí, suena parecido a Java, pero son lenguajes completamente distintos. JavaScript es uno de los más utilizados a nivel mundial. De hecho, lo usa casi el 70% de los desarrolladores, y se aplica en sectores de todo tipo.
Ventajas de JavaScript
Versatilidad total: puedes usarlo para casi cualquier cosa. Desde webs y videojuegos hasta apps y animaciones. Si necesitas un lenguaje polivalente, aquí lo tienes.
Interfaces potentes: permite crear interfaces de usuario detalladas, interactivas y modernas, con funciones como zoom inteligente o menús adaptables.
Fácil de aprender: junto con Python, es uno de los lenguajes más accesibles, especialmente para quienes desarrollan para la web.
Muy potente con Node.js: gracias a Node.js, puedes usar JavaScript también en el backend. Y con herramientas como node-fetch, es muy fácil gestionar solicitudes HTTP, crear proxies y asegurar la comunicación cliente-servidor.
Inconvenientes de JavaScript
No se comporta igual en todos los navegadores: lo que funciona perfectamente en Chrome puede romperse en Edge. La única solución es testear en todos los navegadores que vayan a usar tus usuarios.
Código visible = riesgo de seguridad: como el código JavaScript se ejecuta en el navegador, cualquiera puede verlo. Esto puede dar pie a ataques si no se gestiona bien.
SQL
¿Te has preguntado cómo las empresas acceden tan rápido a la información que guardan? La respuesta es SQL, el lenguaje que permite consultar, modificar y gestionar datos en bases de datos. Toda persona que trabaje con datos debe saber SQL.
Ventajas de SQL
Responde en segundos: puedes lanzar consultas y recibir resultados al instante, incluso con grandes volúmenes de datos.
No necesitas saber mucho para empezar: con unas cuantas instrucciones básicas como SELECT, INSERT o DELETE, ya puedes hacer mucho.
Es un estándar global: ha sido aprobado por organismos como ANSI e ISO, así que está perfectamente documentado y reconocido internacionalmente.
Inconvenientes de SQL
Poco control para el desarrollador: debido a las restricciones internas de las empresas, muchas veces no puedes acceder libremente a los datos o a ciertas funciones de la base de datos.
Puede ser caro: algunas versiones, como SQL Server Enterprise, tienen precios altos. Por ejemplo, puede costarte más de 5.000 dólares al año.
¿Y ahora qué?
Si estás pensando en cambiar de carrera, el análisis de datos es un camino lleno de oportunidades. Es normal que al principio te dé respeto lo de “aprender a programar”, pero con tantas opciones accesibles (y tanto contenido gratuito online), el primer paso no tiene por qué ser complicado.
Cualquiera de los lenguajes que has visto aquí puede servirte para empezar tu camino en Data Science. Solo necesitas elegir uno… y lanzarte.
Sobre la autora
Juliette Carreiro es especialista en contenido digital con más de cinco años de experiencia en SEO, estrategia editorial y marketing online. Lleva más de dos años en Ironhack, donde escribe sobre tecnología, reconversión profesional y el impacto de la IA en el futuro del trabajo. Ha ayudado a marcas como Ironhack a conectar con su audiencia a través de historias que combinan datos, claridad y propósito.
