5 razones para elegir Python para la ciencia de datos: qué fácil es

Con Data Science emergiendo como la nueva opción de carrera para el siglo XXI, está atrayendo tanto a jóvenes aspirantes como a profesionales como una polilla a la llama. Si bien una carrera en ciencia de datos es muy prometedora, la parte en la que los principiantes tienden a desviarse al principio.

Si recién está comenzando con Data Science, la pregunta que primero aparecerá en su mente es:

¿Dónde empiezo?

Pondremos fin a su confusión. Comienzas con Python .

Ahora, podrías preguntar: ¿Por qué aprender Python? ¿Qué tiene de especial ?

¿Por qué elegir Python para la ciencia de datos?

Puede parecer un cliché, pero Python es una opción perfecta para los principiantes que intentan iniciarse en la ciencia de datos. Hay numerosas razones para esto. Pero antes de profundizar en esas razones, veamos algunas estadísticas para respaldar nuestra afirmación.

Según un estudio reciente, Python es la opción de lenguaje de programación más popular entre los científicos de datos.

Python ha estado en la cima durante bastante tiempo, nada sorprendente al respecto.

¿Por qué?

Un informe de Cloud Academy sostiene que:

“Se sabe que Python es un lenguaje intuitivo que se usa en varios dominios de la informática... Es fácil trabajar con él, y la comunidad de ciencia de datos se ha esforzado para crear la tubería que necesita para resolver problemas computacionales complejos. También podría ser que más empresas estén poniendo en producción proyectos y productos de datos. R no es un lenguaje de programación de propósito general como Python”.

Es un lenguaje intuitivo con un vocabulario simple repleto de bibliotecas con todas las funciones (también llamadas marcos) que ayuda a producir los resultados deseados más rápido que cualquier otro lenguaje. Python es un lenguaje de alto nivel que es independiente en sí mismo: no necesita ninguna experiencia previa en programación para aprender Python. Y la mejor parte: puede hacerlo todo.

¡Aquí hay 5 razones que le mostrarán por qué Python es ideal para principiantes!

1. Fácil de aprender

La principal razón por la que Python es una elección perfecta para principiantes es su simplicidad y su suave curva de aprendizaje. Su sintaxis es muy simple y amigable para principiantes.

2. Escalabilidad

Python es un lenguaje altamente escalable y también es mucho más rápido que otros lenguajes como R, Stata y Matlab. Su escalabilidad mejora aún más su cociente de flexibilidad, que es extremadamente útil en la resolución de problemas y el desarrollo de aplicaciones.

3. Amplia variedad de bibliotecas.

Cuando se trata de bibliotecas, nada puede vencer a Python. El lenguaje también es una opción apropiada para el desarrollo de juegos. Python viene con una gran cantidad de bibliotecas de Data Science y Data Analytics, incluidas Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, StatsModels y muchas más. Gracias a un lienzo tan amplio de bibliotecas, Python siempre puede encontrar excelentes soluciones para abordar problemas específicos.

4. Comunidad ActivePython

Una comunidad activa y sólida respalda a Python. No importa cuál sea su problema (¡estamos hablando de problemas de codificación aquí, no de problemas de la vida!), siempre puede contar con el ecosistema de Python para que lo ayude y lo apoye. La comunidad de Python contribuye regularmente, desarrolla bibliotecas y crea nuevas herramientas de Python. Esta es una de las principales razones de la popularidad de Python.

5. Múltiples opciones de visualización

Python está cargado con varias opciones de visualización. Un buen ejemplo de ello: Matplotlib, que además ha proporcionado la base para el desarrollo de otras bibliotecas como Pandas Plotting, Seaborn y ggplot, por nombrar algunas. Estos marcos de visualización enriquecidos le permiten dar sentido a los datos disponibles y también visualizar sus hallazgos a través de gráficos circulares, diagramas gráficos, gráficos e incluso diagramas interactivos listos para la web.

¿Cómo aprender Python para Data Science?

Ahora le mostraremos cómo aprender Python en unos simples pasos.

1. Configura tu máquina.

No es posible que aprendas Python sin preparar tu máquina para ello, ¿verdad?

La forma más conveniente de hacerlo es descargar Anaconda de Continuum.io, y estará listo para comenzar, ya que está equipado con casi todo lo que necesitará en el futuro.

2. Comience con los conceptos básicos de Python.

La mejor manera de comenzar a aprender Python sería encontrar un curso de Python adecuado diseñado específicamente para Data Science. Los cursos de Python le presentan los fundamentos de Python, incluidas variables, tipos de datos, funciones, bucles, operadores, declaraciones condicionales, entre otras cosas. No solo necesitará comprender cuáles son estos conceptos, sino también aprender sobre su propósito específico.

3. Póngase cómodo con las bibliotecas de Python.

Como mencionamos antes, las bibliotecas de Python son inmensamente útiles en la programación. Entonces, una vez que haya dominado los fundamentos del lenguaje, debe pasar a la siguiente mejor opción: las bibliotecas de Python. Algunas de las bibliotecas más utilizadas son Pandas, NumPy, SciPy, PyTorch, Theano, Scikit-Learn, Keras y Eli5.

4. Análisis, manipulación y visualización de datos maestros con Pandas.

Si desea trabajar con Python, debe conocer los detalles de Pandas. Viene con una estructura de datos de alto rendimiento, conocida como "DataFrame", que funciona mejor para diferentes tipos de datos tabulares. Además de eso, también tiene muchas herramientas útiles para leer/escribir datos, manejar datos faltantes, filtrar datos, limpiar datos sin procesar, fusionar conjuntos de datos y visualizar datos. Una vez que conozca a Pandas de adentro hacia afuera, su eficiencia aumentará a pasos agigantados.

Pero hay un problema: Pandas incorpora muchas funcionalidades para realizar la misma tarea. Su objetivo debe ser encontrar las mejores prácticas.

5. Trabaja en proyectos mini Python.

Para cuando llegue a este paso, habrá conocido todos los conceptos básicos de Python, sus bibliotecas y sus usos. Ahora es el momento de poner en práctica sus conocimientos teóricos: trabajar en proyectos de Python. No tienes que construir algo demasiado complicado; puede comenzar a trabajar con API y desarrollar pequeñas aplicaciones con Python. También puede intentar automatizar pequeñas tareas rutinarias con Python.

En pocas palabras: ¡trate de hacer un buen uso de su conocimiento y construya algo!

6. Sigue practicando y mejorando.

“La práctica hace al hombre perfecto.”

Es lo mismo para Python que para todo lo demás. Con la práctica regular, perfeccionará sus habilidades de programación. Cuanto más practiques, mejor te irá. Además de desarrollar proyectos personales de ciencia de datos, siempre puede participar en competencias de Kaggle, inscribirse en cursos avanzados en línea, asistir a conferencias/seminarios de tecnología y ciencia de datos, leer revistas y libros, etc. abierto a la idea de aprender!

Para concluir…

Siga estos pasos y siga practicando religiosamente, y seguramente dominará Python en unos tres meses. Sin embargo, debe recordar que Python está evolucionando todos los días, incluso mientras hablamos: alguien en algún lugar está contribuyendo activamente a la comunidad de Python. La curva de aprendizaje fácil de Python, su factor de alta escalabilidad y, por supuesto, su simplicidad lo convierten en un lenguaje para principiantes. Y como ocurre con la programación, una vez que domines un lenguaje de programación, aprender otros lenguajes ya no será una tarea ardua.

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¡Feliz aprendizaje!