Los lenguajes de programación como Python y R, son fundamentales en la investigación científica, ya que permiten analizar grandes volúmenes de información de manera rápida y efectiva, consideró el doctor Arturo Yee Rendón investigador de la Facultad de Informática Culiacán de la Universidad Autónoma de Sinaloa (UAS), subrayó que estas herramientas organizan datos complejos y generan gráficos que facilitan la comprensión de los resultados, siendo Python ideal para simplificar el trabajo con datos y R para crear visualizaciones avanzadas que revelan patrones clave.
El miembro del Sistema Nacional de Investigadores del Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y Tecnologías, señaló que cada lenguaje de programación tiene sus pros y contras, y su elección depende de las necesidades del proyecto, “por ejemplo, Matlab es ideal para simulaciones matemáticas por su facilidad de uso, aunque resulta costoso y menos eficiente con grandes volúmenes de datos; el lenguaje denominado Julia, por su parte, es rápido y eficaz para cálculos complejos, pero aún está en desarrollo pero carece de algunas herramientas.
Por otro lado, Yee Rendón, explicó que el aprendizaje automático es una tecnología que permite a las computadoras aprender de los datos para hacer predicciones o identificar patrones, también se integra con lenguajes como Python y R.
“En este caso, Python tiene programas que permiten entrenar a las computadoras para que identifiquen patrones en los datos, como el comportamiento de las personas o tendencias sociales, (…), R también ofrece herramientas que permiten a los investigadores usar estos métodos de manera efectiva en áreas como las ciencias sociales, ayudándoles a entender mejor los datos que están estudiando”, expuso.
La reproducibilidad es clave en la investigación científica, afirmó, para lograrla es crucial documentar los códigos con instrucciones claras y usar herramientas que controlen las versiones del trabajo, permitiendo que otros repitan los experimentos y obtengan los mismos resultados.
El doctor Arturo Yee Rendón destacó por último que los lenguajes de programación no se limitan a las ciencias exactas como la informática o la física, sino que también son valiosos en campos como las ciencias sociales, biología y economía; estos lenguajes permiten a los investigadores analizar datos complejos con mayor eficiencia y hacer predicciones más precisas, impulsando el avance en diversas disciplinas.
