4 lenguajes de programación usados en Data Science en 2025

Startups

August 6, 2025

8 min

Lenguajes de programación más importantes para Data Science en 2025

Descubre los lenguajes de programación clave para Data Science en 2025: Python, R, SQL y Julia, esenciales para análisis y machine learning.

La ciencia de datos evoluciona a gran velocidad, y con ella los lenguajes de programación que utilizan los profesionales del sector. Para 2025, dominar ciertos lenguajes será clave para destacar en este campo competitivo. A continuación, repasamos los cuatro lenguajes más relevantes para Data Science en 2025 y por qué deberías incluirlos en tu repertorio.

1. Python: el lenguaje versátil por excelencia

Python se ha consolidado como el estándar en ciencia de datos gracias a su simplicidad, flexibilidad y potente ecosistema de librerías. Herramientas como Pandas, NumPy y Scikit-learn facilitan la manipulación, el análisis y el modelado de datos.

Además, su gran comunidad de usuarios permite encontrar soporte y recursos con facilidad. Por su sintaxis intuitiva y capacidad para machine learning e inteligencia artificial, Python seguirá dominando el sector en 2025.

2. R: el favorito para estadística y visualización

El lenguaje R continúa siendo fundamental para quienes trabajan con análisis estadístico avanzado y visualización de datos. Paquetes como ggplot2 y dplyr hacen que el análisis exploratorio y la construcción de modelos complejos sean más accesibles.

En un mundo donde la narración con datos es cada vez más importante, R sobresale por sus capacidades gráficas avanzadas, ideales para comunicar hallazgos de forma clara e impactante.

3. SQL: esencial para la gestión de datos

El Structured Query Language (SQL) es indispensable para cualquier profesional que trabaje con bases de datos. En ciencia de datos, SQL permite recuperar, manipular y gestionar grandes volúmenes de información de manera eficiente.

Con el aumento del big data en empresas de todos los sectores, SQL se mantiene como una habilidad crítica que todo data scientist debe dominar para extraer y analizar información relevante.

4. Julia: la estrella emergente

Aunque más reciente, Julia está ganando terreno gracias a su alto rendimiento en cálculos numéricos y análisis en tiempo real. Combina la velocidad de lenguajes como C con la facilidad de uso de Python, lo que la convierte en una opción atractiva para aplicaciones científicas y de machine learning intensivo.

Su adopción está creciendo en universidades y proyectos de investigación, y todo apunta a que su relevancia seguirá aumentando hacia 2025.

Conclusión: prepárate para el futuro de la ciencia de datos

De cara a 2025, dominar Python, R, SQL y Julia será esencial para destacar en el campo de Data Science. Cada uno ofrece ventajas únicas:

Python para machine learning y aplicaciones generales.
R para estadística y visualización.
SQL para el manejo eficiente de bases de datos.
Julia para cálculos intensivos y proyectos de alto rendimiento.

Invertir en estos lenguajes no solo ampliará tus oportunidades profesionales, sino que también te permitirá afrontar los retos de la ciencia de datos en el futuro.