Por qué nos encanta Python para la ciencia de datos

Gran parte de nuestro foco en ciencia de datos lo ponemos en Python para ciencia de datos. Amamos tanto la ciencia de datos y Python, que estamos desarrollando un Centro de Excelencia de Python en Barcelona, para atraer, capacitar y colocar talento experimentado en proyectos locales y remotos. Veamos por qué Python para ciencia de datos nos gusta tanto, especialmente cuando lo comparamos con otros lenguajes.

Lenguajes de programación para ciencia de datos

En primer lugar, veamos por qué los lenguajes de programación son necesarios para la ciencia de datos.

Lo primero que debemos saber: los datos siempre han utilizado algún tipo de lenguaje de programación para funcionar. Por ejemplo, las bases de datos relacionales usan formas de SQL (incluido T-SQL) para decirle a la base de datos qué hacer con los ceros y unos que componen los datos en la base de datos. Porque los datos son solo eso: campos estáticos con (a menudo) información estructurada. Eso es todo.

Lo segundo que debemos saber: en la ciencia de datos, se manipulan cantidades extremadamente grandes de datos (Big Data) mediante algoritmos matemáticos complejos. Si bien SQL implica comandos simples para fusionar filas de datos, agregar o eliminar datos y crear “vistas” simples, los lenguajes de programación de ciencia de datos avanzados manipulan datos de maneras que serían muy costosas y francamente imposibles de hacer manualmente o en una hoja de cálculo.

Algunos de los lenguajes de programación disponibles para ciencia de datos son:

  • R
  • Python
  • Matlab
  • Java
  • Hadoop
  • Julia
  • Scala
  • Rubin

Python es perfecto. Y no solo porque, encuesta tras encuesta, Python figura como el lenguaje más buscado y más popular.

Python se utiliza para:

  • GUI de escritorio
  • Scripting
  • Desarrollo web
  • Desarrollo de juegos
  • Aprendizaje automático
  • Ciencia de datos
  • Análisis de datos
  • Inteligencia artificial
  • Internet de las Cosas (IoT)
  • Visión por ordenador
  • Web Scraping
  • Procesamiento del lenguaje natural
  • Computación científica y numérica
  • Desarrollo de aplicaciones de software
  • Programación de red

Por qué Python para ciencia de datos

Python es un gran lenguaje de programación para el trabajo de ciencia de datos. Veamos por qué nos encanta Python para el trabajo de ciencia de datos:

Python es fácil de aprender

Desde una perspectiva de programación, Python es uno de los lenguajes más fáciles de aprender. Esto significa que también es uno de los mejores para crear equipos más grandes de desarrolladores. Debido a esta facilidad de aprendizaje, es probable que Python se esté utilizando en todo tipo de organizaciones.

(Aprender ciencia de datos es un asunto diferente, por supuesto)

Python es flexible

Se ejecuta en casi todas las plataformas, incluidas Windows y MacOS. Como lenguaje de programación, funciona lo suficientemente bien para una variedad de usos, lo que lo hace versátil y flexible.

Los líderes de la industria confían en Python

Google, YouTube, Instagram, NASA, IBM, Netflix, Spotify, Uber, Pinterest, Reddit y muchos otros usan Python.

Python es eficiente en código

Para lo que podemos lograr en R, usaremos mucho menos código escribiéndolo en Python.

Python tiene muchas bibliotecas y herramientas de ciencia de datos:

  • NumPy y Pandas
  • Scikit Learn para aprendizaje automático
  • PyBrain
  • Tensorflow
  • PyMySQL para bases de datos MySQL
  • Python Notebook para programación interactiva
  • Matplotlib para visualización de datos
  • Además de muchas otras

La razón final, por supuesto, es que estamos construyendo un Centro de Excelencia de Python en Barcelona, dedicado a resolver problemas complejos de ciencias de datos para empresas locales y globales.

Si desea que un experto le ayude a determinar por dónde empezar y qué necesita en términos de datos, personal, herramientas y presupuesto, podemos ayudarle.

Fuente:https://sites.google.com/view/learn-python-data-science/home

Por qué Python para ciencia de datos