7 ventajas de usar Python para Data Science

¿Puedes adivinar cuál es el lenguaje más utilizado en el universo de Data Science? Bueno, a juzgar por el título de este artículo, ya debes saber qué es, y si todavía te lo preguntas, es Python.

Según un análisis de StackOverflow,

“El uso de Python de más rápido crecimiento es para la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la investigación académica”.

Detrás de este seguimiento masivo de Python se encuentran numerosas razones. La razón principal es que Python es muy fácil de aprender. Cuando se trata de ciencia de datos, Python es una herramienta ingeniosa con una amplia gama de beneficios. Dado que es de código abierto, es flexible y mejora continuamente. Además, Python tiene una variedad de bibliotecas útiles y no hay que olvidar que se puede integrar con otros lenguajes (como Java), así como con estructuras existentes. Para resumir, Python es una excelente herramienta de ciencia de datos.

¡Le daremos 6 razones sólidas para respaldar nuestro reclamo!

1. ¡Sencillez!

Cuando se habla de la popularidad de Python tanto en la comunidad de programación como en la de ciencia de datos, lo primero que viene a la mente es su simplicidad. Una de las mejores características de Python es su inherente simplicidad y legibilidad que lo convierte en un lenguaje fácil de usar para principiantes. Tiene una sintaxis ordenada y lúcida, por lo que ofrece una curva de aprendizaje más corta que la mayoría de los otros idiomas. De hecho, podría escribir un programa mucho más rápido en Python que probablemente podría hacerlo con otros lenguajes como C++ o Java.

Python ahorra tiempo, ya que le permite ir directamente a la parte de investigación sin tener que pasar horas leyendo la documentación. Hoy en día, Python se usa ampliamente para el análisis de datos, el análisis estadístico, el desarrollo web, el procesamiento de texto y mucho más.

2. Bibliotecas: ¡hay una para cada necesidad!

Si bien la simplicidad de Python lo convierte en la primera opción para muchos, su variedad de bibliotecas fantásticas lo hace aún más atractivo para los profesionales de la ciencia de datos. A lo largo de los años, Python se ha enriquecido con la inclusión de bibliotecas que mejoran aún más su funcionalidad. Hay tantas bibliotecas que seguramente encontrará una hecha a medida para satisfacer sus necesidades de ciencia de datos.

Echemos un vistazo a algunas de las bibliotecas de Python más populares:

NumPy es una de las primeras bibliotecas en encontrar un caso de uso en Data Science. Incorpora funciones matemáticas de alto nivel que operan en arreglos y matrices multidimensionales y es excelente para la computación científica.

Pandas se construyó sobre NumPy. Es la biblioteca de análisis de datos de Python y se puede usar para todo, desde importar datos de hojas de Excel hasta procesar conjuntos de datos para análisis de series temporales.

SciPy es el equivalente científico de NumPy. Cuenta con todas las herramientas necesarias para la integración numérica y el análisis efectivo de datos científicos. Matplotlib es una biblioteca de gráficos 2D que viene equipada con todas las herramientas necesarias para la visualización de datos de ofertas. Scikit-Learn y PyBrain son bibliotecas ML equipadas con módulos para desarrollar redes neuronales.

Además de estas bibliotecas, también existen otras bibliotecas como SymPy (aplicaciones estadísticas); Shogun, PyLearn2 y PyMC (aprendizaje automático); Bokeh, ggplot, Plotly, prettyplotlib y seaborn (visualización y trazado de datos) y csvkit, PyTables, SQLite3 (formato y almacenamiento de datos), por nombrar algunos.

3. Enfoque multiparadigma.

Una gran ventaja de Python es que, a diferencia de los lenguajes OOP, no tiene un enfoque limitado: es un lenguaje de programación multiparadigma. Entonces, por ejemplo, mientras esté en Java, se le pedirá que cree una clase OO separada para imprimir 'Hello World', no tiene que hacerlo en Python. Con un enfoque multiparadigma, Python admite estilos de programación funcional, procedimental y tanto orientado a objetos como orientado a aspectos.

4. Integración de aplicaciones empresariales (EAI).

Python es una excelente herramienta para la integración de aplicaciones empresariales (EAI). Como mencionamos anteriormente, Python es altamente integrable en aplicaciones, incluso aquellas escritas en otros lenguajes de programación. Por lo tanto, permite una fácil integración con otros lenguajes, lo que facilita el proceso de desarrollo web. Por ejemplo, puede invocar componentes CORBA/COM y también llamar directamente desde y hacia código Java, C++ o C. El fuerte vínculo de integración de Python con Java, C y C++ lo convierte en una excelente opción para la creación de scripts de aplicaciones.

Además, Python también es una herramienta útil para las pruebas de software debido a sus sólidas capacidades de integración y procesamiento de texto. Viene con su marco de prueba de unidad único y también se puede usar para desarrollar aplicaciones de escritorio GUI sofisticadas.

5. El cuaderno Jupyter.

Al trabajar con Python, todos los programadores están familiarizados con The Jupyter Notebook. Es una aplicación web de código abierto que permite a los codificadores escribir código expresivo. El Jupyter Notebook es una herramienta útil para Data Science y ML. Le permite exhibir sus hallazgos e incrustar los resultados (visualizaciones) en el mismo documento que su código.

Entre los muchos servicios que giran en torno a The Jupyter Notebook se encuentra Google Colaboratory, que le otorga ventajas gratuitas de computación en la nube junto con acceso a GPU de alto rendimiento para ejecutar Jupyter Notebook. Dado que Google Colab se sincroniza directamente con las aplicaciones de Google Drive, puede almacenar sus datos y cuadernos en su Google Drive.

6. Comunidad: ¡siempre hay alguien en quien confiar!

¿Qué podría ser más asombroso acerca de Python que las cosas que ya hemos mencionado hasta ahora?

Obtenga una certificación en ciencia de datos de las mejores universidades del mundo. Únase a nuestros programas Executive PG, programas de certificación avanzada o programas de maestría para acelerar su carrera.

La comunidad Python.

Para bien o para mal, la comunidad de Python siempre estará ahí para ti. No hay problema, problema o pregunta que los entusiastas y voluntarios de Python no puedan resolver o responder. Todo lo que necesitas hacer es preguntar. Esta es una de las características más encomiables de las comunidades de código abierto: siempre están abiertas a las discusiones.

Si está atascado en algún lugar de su código o en algo, puede estar seguro de que alguien en algún lugar se ha enfrentado a un problema similar antes. Entonces, siempre hay una solución. Puede conectarse con expertos de Python y miembros de la comunidad en plataformas en línea como Reddit y StackOverflow, o puede asistir a reuniones/conferencias y otras reuniones.

En resumen, Python ha demostrado ser un cambio de juego para la ciencia de datos. Está repleto de herramientas y características tan útiles que lo convierten en la primera opción de muchos científicos de datos y analistas de datos en todas partes.

Si bien estamos convencidos de que las razones anteriores son suficientes para mostrarle las ventajas de Python para la ciencia de datos, ¡debe probarlo usted mismo para creerlo!