La importancia de Python para Data

La ciencia de datos se ha convertido en una de las disciplinas más populares del siglo 21. Con una gran demanda de científicos y analistas de datos en las industrias, se requieren personas que posean habilidades que les permita ser competentes en este campo, siendo una de ellas la experiencia en programación, por tanto, quién desee incursionar en el mundo del análisis de datos debe ser capaz de tomar la decisión correcta sobre cuál lenguaje aprender. En este artículo, os ilustraré por qué Python es una excelente opción.

1. Es fácil de aprender, leer y usar: Python es un lenguaje de alto nivel, esto quiere decir que su sintaxis es parecida al idioma que hablamos los humanos y por tanto es más sencillo y comprensible, esto deriva en que se puedan crear programas complejos con menos líneas de código.

2. Es gratis, de código abierto y tiene una comunidad sumamente grande: las ventajas de un lenguaje de código abierto es que el funcionamiento es transparente de cara a los usuarios y que cualquier experto en el mundo puede aportar mejoras. Sin embargo, lo más importante es la inmensa presencia que tiene la comunidad, gracias a esta se consiguen infinidad de recursos online para aprender y resolver dudas.

GRÁFICO PYTHON

 

3. Muchas librerías disponibles: se pueden desarrollar proyectos de forma rápida y ágil gracias a la existencia de cientos de librerías que se encuentran disponibles de forma online y gratuita. Utilizar este tipo de recursos permite a los programadores ahorrar tiempo en desarrollos al no tener que empezarlos desde 0. Algunas de las librerías más populares en data son:

  • Python Pandas:  Proporciona estructuras de datos y herramientas diseñadas para analizar múltiples tipos de datos. Funciona con datos incompletos, desordenados y sin etiquetar, tiene múltiples funciones que permiten reestructurar, fusionar y dividir fácilmente conjuntos de datos.

Python Pandas

  • Numpy: Es la librería por excelencia para tratar con matrices, muchas de las librerías utilizan matrices Numpy cómo sus entradas y salidas básicas. Está optimizada para que las operaciones se hagan con suma rapidez.

Numpy

  • Scikit – Learn: Es la librería más popular en Python para aprendizaje automático – Machine Learning- , incluye algoritmos de clasificación, regresión y análisis de grupos.

Scikit-Learn

4. Capacidad para representar los datos visualmente: Una de las mayores ventajas para los usuarios de Python es que es relativamente sencillo crear visualizaciones que se adecúen a las exigencias particulares. Las librerías de visualización más populares son Matplotlib y Seaborn.

Veamos algunos ejemplos de visualizaciones creadas con estas librerías que requieren pocas líneas de código:

Correlograma

Correlograma

Histograma con curva de densidad

Histograma con curva de densidad

Gráfico de pendiente

Gráfico de pendiente

Diagrama de caja

Diagrama de caja

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