¿Por qué Python es popular en la ciencia de datos?

Bienvenido, les saluda Miguel y aquí les traigo otro nuevo post.

El lenguaje de codificación de código abierto más utilizado en el mundo

Python es el lenguaje de programación preferido por los científicos de datos. Necesitan un lenguaje fácil de usar, con una biblioteca decente y una gran comunidad.

Los proyectos con comunidades inactivas generalmente tienen menos probabilidades de actualizar sus plataformas.

Entonces, ¿Por qué Python es popular en la ciencia de datos?

¿Por qué Python es la mejor opción?

Python se conoce desde hace mucho tiempo como un lenguaje de programación fácil de aprender, sintácticamente hablando. Python también tiene una comunidad activa y una gran selección de bibliotecas y recursos.

¿El resultado? Tiene una plataforma de programación que tiene sentido para usar con tecnologías emergentes como aprendizaje automático y ciencia de datos.

Los profesionales que trabajan con aplicaciones de ciencia de datos no quieren empantanarse con requisitos de programación complicados. Quieren utilizar lenguajes de programación como Python para realizar tareas sin complicaciones.

Python también permite a los desarrolladores implementar programas y ejecutar prototipos, lo que acelera significativamente el proceso de desarrollo.

Es por eso que Python es tan popular que el 48% de los científicos de datos han calificado a Python como su lenguaje de programación preferido.

¿Por qué la ciencia de datos y Python están estrechamente relacionados?

La ciencia de datos consiste en extrapolar información útil a partir de una gran cantidad de estadísticas, registros y datos. Estos datos generalmente no están clasificados y son difíciles de correlacionar con una precisión significativa. El aprendizaje automático puede establecer conexiones entre conjuntos de datos dispares, pero requiere sofisticación y potencia informática.

Python satisface esta necesidad al ser un lenguaje de programación versátil. Le permite crear una salida CSV para una fácil lectura de datos en hojas de cálculo. También puede utilizar salidas de archivo más complejas que pueden ser ingeridas por aprendizaje automático clústeres con fines computacionales.

Ejemplo:

El pronóstico del tiempo se basa en lecturas pasadas de registros meteorológicos que se remontan a un siglo. El aprendizaje automático puede ayudar a crear modelos predictivos más precisos basados ​​en eventos meteorológicos pasados.

Python puede hacer esto debido a que es liviano y eficiente en la ejecución de código, pero también es multifuncional. Además, Python puede admitir estilos de programación orientados a objetos, estructurados y funcionales, lo que significa que puede encontrar una aplicación en cualquier lugar.

Una de las principales razones por las que Python es popular es la cantidad de bibliotecas disponibles que se acercan a las 70,000 bibliotecas. Como se mencionó anteriormente, Python ofrece muchas bibliotecas orientadas a la ciencia de datos. Una simple búsqueda en Google revela muchas librerías en el Los 10 mejores paquetes de ciencia de datos.

La biblioteca de análisis de datos más popular es una biblioteca de código abierto llamada Pandas. Es un conjunto de aplicaciones de alto rendimiento que simplifica enormemente el análisis de datos en Python.

Python tiene las herramientas para realizar una variedad de funciones poderosas. No es de extrañar que los científicos informáticos hayan adoptado Python.

Prueba un curso interactivo

El aprendizaje interactivo es la nueva tendencia, y muchos lo ven como la mejor manera de aprender Python. Personalmente, aprecio mucho las características únicas que los cursos interactivos aportan al aprendizaje en línea. Entre estas características:

• Las lecciones de programación interactiva le permiten escribir código directamente en su navegador, siguiendo instrucciones claramente definidas.
• Cuando realiza un curso interactivo, recibe comentarios constantes sobre su código y su calidad de escritura.
• Las lecciones interactivas generalmente comienzan de manera simple, pero pasan rápidamente a conceptos más avanzados, mientras desarrollan sus conocimientos de manera lógica y racional.

Estoy seguro de que puede ver por qué los cursos interactivos de Python en línea son una de mis formas favoritas de aprender a programar en Python.

Si desea aprender los conceptos básicos de Python a través de un curso interactivo, consulte LearnPython.org Tutoriales interactivos de Python.

Esta capacitación de Python enseña los conceptos básicos y los conceptos básicos del lenguaje Python que necesita para comenzar. También cubre elementos más avanzados como funciones y bucles, al tiempo que le permite practicar lo que aprende en su navegador.

Pensamientos finales

Python todavía está en desarrollo, lo que significa que recibe actualizaciones y lanzamientos regulares. Por lo tanto, puede estar seguro de que aprender Python para la ciencia de datos es un buen uso de su tiempo.

A medida que los macrodatos y el aprendizaje automático se generalicen en empresas y gobiernos, aumentará la demanda de profesionales de Python más capacitados y es una buena habilidad para tener en su arsenal.

Gracias por leer este artículo.