4 lenguajes de programación usados en Data Science en 2025

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.

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.

“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.

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.

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.

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.

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.

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.