¿Por qué se utiliza Python en Data Science?
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¿Por qué se utiliza Python en Data Science?

Si quieres saber a qué se debe la alta demanda de Python en Data Science y cómo se utiliza, no te pierdas esta nueva entrada a nuestro blog.


Nodd3r
28 de Marzo de 2022 . 4 min
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Según Computer Hoy, Python es uno de los lenguajes más populares de mundo y ha creado el algoritmo de recomendación de Netflix y el software que controla los coches autodirigidos.

Python es un lenguaje de programación que permite el desarrollo web y de aplicaciones.

¿Qué es Data Science?

Data Science o Ciencia de Datos es una disciplina científica que se encarga de analizar conjuntos de datos para obtener información sobre ellos.

Demanda de Python en ciencia de datos

Python es uno de los lenguajes de programación más demandados en ciencia de datos debido a su simplicidad, incluso las personas que no tienen experiencia en ingeniería pueden adaptarse fácilmente a Python.

Python comparte una sólida historia en el campo de la ciencia de datos:

  • En el año 2016, Python superó a R en Kaggle, una plataforma gratuita que pone a disposición de los usuarios problemas para que puedan resolverlos con ciencia de datos.
  • En el año 2017, Python superó a R en la encuesta anual de científicos de datos de KDNuggets.
  • En el año 2018, alrededor del 66% de los científicos de datos afirmaron que usaban Python a diario, lo que lo convirtió en el lenguaje número uno para los profesionales de análisis.

Según los expertos, es uno de los lenguajes que más popularidad ha adquirido en los últimos años y cuya tendencia sigue en alza.

¿Por qué se utiliza Python en Data Science?

Python es un lenguaje versátil y fácil de usar. En términos de escalabilidad, Python tiene una ventaja sobre otros lenguajes de programación como R y es que ofrece más de un enfoque para resolver diferentes problemas. En términos de velocidad, Python, también destaca entre otros como Matlab y Stata.

Algunas de las características importantes de Python son:

  • La sintaxis es bastante simple de usar y, por lo tanto, cualquiera puede aprender Python en menos tiempo.
  • Tiene una gran biblioteca (coloquialmente también llamada librería). Una biblioteca o librería es un conjunto de módulos que están relacionados entre sí. Se puede utilizar una y otra vez para diferentes programas.
  • Tiene una comunidad muy fuerte que ayuda a mantener las bibliotecas y los marcos (frameworks) actualizados.
  • Las bibliotecas y los marcos (frameworksse pueden descargar y utilizar de forma gratuita.
  • Python es un lenguaje de programación interpretado, es decir, se convierte primero en un código de bytes que contiene instrucciones de bajo nivel y luego lo ejecuta el intérprete de Python.
  • Es multiplataforma, lo que significa que una vez que el código está escrito en Python, puede ejecutarse en cualquier sistema operativo: Windows, Mac, Linux, etc. Ten en cuenta que los intérpretes de Python dependen de la plataforma.
  • Permite automatizar tareas.

¿Cómo se utiliza Python en Data Science?

Python proporciona bibliotecas (o librerías) como NumPy, pandas, SciPy, matplotlib, etc., con las que podemos trabajar en ciencia de datos fácilmente. 

  • Numpy: es un acrónimo de Numerical Python. Es una biblioteca de Python que brinda soporte a funciones matemáticas mediante las cuales los programadores pueden usar arreglos (arrays) de mayores dimensiones. Consta de funciones útiles que facilitan el trabajo con arreglos (arrays) y matrices.
  • Pandas: es una de las bibliotecas más populares entre los desarrolladores de Python. El objetivo principal de esta biblioteca es analizar y manipular los datos con la ayuda de las funciones incluidas en ella. Una gran cantidad de datos estructurados también se pueden manejar fácilmente con esta biblioteca. Pandas admite dos tipos de estructura de datos:
    • Series: contiene datos unidimensionales.

    • DataFrame: contiene datos bidimensionales.


  • SciPy: es otra biblioteca popular de Python que se usa específicamente para llevar a cabo tareas de ciencia de datos. También es útil en el campo de la computación científica. Proporciona funcionalidad para resolver problemas matemáticos científicos y tareas de programación informática. Consta de sub-módulos para llevar a cabo las siguientes tareas:

  • Procesamiento de señales e imágenes

  • Mejoramiento

  • Integración

  • Interpolación


  • Matplotlib: es una biblioteca muy especial de Python. Se utiliza para la visualización de datos. La visualización de datos es crucial para cualquier empresa. Esta biblioteca no se limita a dibujar gráficos circulares, gráficos de barras, histogramas, sino que también es capaz de hacer figuras de alto nivel. La personalización es otra característica de esta biblioteca, ya que cualquier parte de la figura se puede personalizar.


Conclusión

Python es un lenguaje de programación muy versátil y sencillo que actualmente tiene una alta demanda. Es un requisito indispensable si quieres trabajar como data scientist.


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