Linea del tiempo programación

En la década de 2000, Python y R se consolidaron como los lenguajes preferidos para la ciencia de datos. Python, con su fuerte soporte para la Programación Orientada a Objetos, permite crear modelos y herramientas de análisis de datos de manera modular y reutilizable, adaptándose a la creciente demanda de manejar y extraer valor de grandes volúmenes de información.

2000

Python (adopta la P.O.O.): Aunque Python fue creado en 1991 por Guido van Rossum, es en los 90s cuando adopta completamente la P.O.O. Su simplicidad y versatilidad lo convierten en un favorito para la enseñanza y desarrollo rápido.

1995

Java: Sun Microsystems lanza Java, un lenguaje diseñado para ser independiente de la plataforma, con un fuerte enfoque en la P.O.O. Java se convierte rápidamente en uno de los lenguajes más populares debido a su portabilidad y facilidad de uso.

1995

En 1983, Bjarne Stroustrup creó C++, una extensión del lenguaje C que incorporó características de la Programación Orientada a Objetos(P.O.O). Esto permitió a los desarrolladores mantener la eficiencia de C, pero con un enfoque más organizado y modular para escribir software.

1980s

Smalltalk, creado por Alan Kay, Dan Ingalls y Adele Goldberg en Xerox PARC, refinó la Programación Orientada a Objetos (P.O.O.) al ofrecer un entorno de desarrollo totalmente basado en este paradigma. Su objetivo era hacer que los programadores pudieran pensar y crear software de manera más intuitiva, reflejando mejor el mundo real.

1970s

Ole-Johan Dahl y Kristen Ny gaard.creadores de simula67, considerado el primer lenguaje de la programación, creado originalmente para simulaciones, pero su estructura y conceptos (como clases y objetos) establecieron las bases para la P.O.O.

1960s

Linea del tiempo

Historia de la programación

Ingalls, D. (1981). The Early History of Smallt alk. Worrydream. https://worrydream.com/EarlyHistoryOfSmalltalk/

Vasay, A. (2022, March 24). I time-traveled to 1979 and met the C++ inventor. Coder Schmoder. https://www.coderschmoder.com/i-time-traveled-to-1979-and-met-the-c-inventor/

IONOS. (2023, October 17). Python vs. Java: Comparativa. https://www.ionos.mx/digitalguide/paginas-web/desarrollo-web/python-vs-java/

Optimal Virtual Employee. (2023). What is Python? [Image]. Retrieved from https://www.optimalvirtualemployee.com/blog/what-is-python

Coders' Moder. (2022). Bjarne Stroustrup [Image]. Coders' Moder. Retrieved from https://www.coderschmoder.com/wp-content/uploads/2022/03/Bjarne.jpg

DataCamp. (2024). Data science process [imagen]. DataCamp. https://images.datacamp.com/image/upload/v1714743233/image_013d519503.png

DataCamp. (n.d.). Python vs. R for data science: What’s the difference? DataCamp. https://www.datacamp.com/es/blog/python-vs-r-for-data-science-whats-the-difference

1000 Marcas. (n.d.). Java logo [Image]. 1000 Marcas. https://1000marcas.net/wp-content/uploads/2020/11/Java-logo-600x375.png

Goldberg, K. (n.d.). Smalltalk [Image]. https://oylenshpeegul.github.io/asopl/Kay_Goldberg_Ingalls-Smalltalk.jpg

Dahl, O.-J., & Nygaard, K. (n.d.). Simula [Photograph]. University of Oslo. https://www.uio.no/om/aktuelt/rektorbloggen/bilder/dahl-nygaard-simula.jpg

Computer History Museum. (2020, December). Smalltalk-80 GUI [Image]. https://computerhistory.org/wp-content/uploads/2020/12/Smalltalk-80-GUI.jpg

2020s: Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos: La P.O.O. continúa siendo relevante en la creación de modelos de IA, herramientas de procesamiento de datos, y frameworks de aprendizaje automático.

2020s

2020s: P.O.O. en la nube y DevOps: La P.O.O. sigue siendo fundamental en el desarrollo de aplicaciones distribuidas, microservicios y soluciones en la nube, donde la modularidad y reutilización de código son esenciales.

2020s

Ciencia de Datos y Machine Learning: Herramientas como TensorFlow, PyTorch, y scikit-learn, basadas en P.O.O., permiten a los desarrolladores y científicos de datos crear modelos complejos de manera modular y mantenible.

2010

Década de 2010: Desarrollo de software moderno : La POO se establece como un pilar en el desarrollo de software, desde aplicaciones empresariales hasta juegos y sistemas embebidos. Su combinación con paradigmas como la programación funcional también se populariza.

2010

Linea del tiempo

Historia de la programación

Autor. (s.f.). Ejemplos de software [Imagen]. https://ejemplo.com.ar/wp-content/uploads/2023/08/ejemplos-de-software-de-1200x720.jpg

Instituto de Datos Sociales y Políticas Públicas. (2020, May 18). [Image of a blog post titled "Instituto de Datos - May 18"]. https://i2ds.org/wp-content/uploads/2020/05/InstitutoDatosMayo18Blog-1024x675.png

Amazon Web Services. (n.d.). What is data science? Amazon. https://aws.amazon.com/es/what-is/data-science/

[Image]. (n.d.). Google Images. https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcTMaHLmLTDq3v_V8fKGqPb4bnDIldA00rj6iA&s

León, M. (2024, June 7). La estrecha relación entre DevOps y Cloud. Arsys. https://www.arsys.es/blog/la-estrecha-relacion-entre-devops-y-cloud

[Big data illustration]. (2020). Diario Vasco. https://s2.ppllstatics.com/diariovasco/www/multimedia/202002/11/media/Gbigdata.jpg

Amazon Web Services. (n.d.). The difference between data science and AI. Amazon Web Services. Retrieved September 12, 2024, from https://aws.amazon.com/es/compare/the-difference-between-data-science-and-ai/

Gachuz Paredes Juan AntonioGrupo 203Programacion para la ciencia de Datos

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