¿Por qué se utiliza Python en la ciencia de datos?

La ciencia de datos es una disciplina que implica la utilización de métodos científicos, procesos y algoritmos para extraer conocimientos y percepciones de datos estructurados y no estructurados.

Dentro de esta ciencia, Python se ha convertido en el lenguaje de programación preferido de  muchos de los científicos de datos y analistas de datos actuales. 

Además, ya no sólo los profesionales dedicados a este campo lo prefieren sino que también ha sido empleado en la creación de los algoritmos de recomendación de Netflix o Spotify.

En este artículo te explicaremos las razones por las cuales Python es la elección principal como lenguaje de programación para la ciencia de datos.



¿Por qué se utiliza Python en ciencia de datos?

El aumento de las cantidades de datos que se almacenan de forma exponencial a todo el mundo, aumenta a su vez la necesidad de poseer herramientas y tecnologías que puedan ayudar a analizarlos y procesarlos. 

Entre todas las herramientas conocidas a día de hoy, Python se ha convertido en una de las elecciones predilectas de los profesionales a la hora de tener que seleccionar un lenguaje de programación.

Aunque se desarrolló a principios de los 90, su popularidad aumentó considerablemente en estos últimos años, donde algunos hitos como los siguientes lo demuestran:

• 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.

Se utiliza en diferentes sectores y campos que van desde la ingeniería hasta la robótica, por el simple hecho de que facilita la forma con la que se trabajan y analizan los datos consiguiendo resultados de manera efectiva y eficiente.

¿Qué características tiene este lenguaje?

Su facilidad de uso y sintaxis clara caracterizan a este lenguaje, permitiendo a los programadores escribir código de manera rápida y sencilla. Además, su naturaleza de lenguaje de alto nivel permite a los programadores centrarse en el problema en vez de en la implementación detallada y su legibilidad hace que sea ideal para la colaboración en equipo y para la creación de proyectos a largo plazo.

Otra ventaja clave de Python es su capacidad para poder trabajar con grandes conjuntos de datos de manera rápida y eficiente, lo que le convierte en la herramienta que necesitan los científicos de datos.

Por otro lado además, posee una amplia gama de bibliotecas y herramientas que facilitan la manipulación y el análisis de los datos, como por ejemplo: NumPy, Pandas y SciPy.

También permite trabajar con algoritmos de machine learning o aprendizaje automático. No hay que olvidar que esto es una parte fundamental de la ciencia de datos ya que permite realizar predicciones y tomar decisiones basadas en los propios datos.

Tiene bibliotecas que permiten la construcción de modelos de machine learning, donde las más populares son: scikit-learn, TensorFlow y Keras.

Su capacidad para visualizar datos de manera efectiva también lo caracteriza, en este caso sus bibliotecas más conocidas son: Mtplotlib, Seaborn y Plotly.

Por otro lado, es un lenguaje altamente adaptable y flexible que permite que los profesionales puedan trabajar con fuentes de datos diferentes y que, además los datos posean diferentes formatos, lo que permite poder integrarlo fácilmente con otras herramientas y plataformas de datos.

Y por último, a Python lo respalda una gran comunidad de usuarios que están constantemente desarrollando nuevas bibliotecas, herramientas y soluciones, por lo que sus recursos son muy amplios.

¿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.



En resumen:

Python es una de las mejores opciones para la ciencia de datos debido a su facilidad de uso y legibilidad, su capacidad para trabajar con grandes conjuntos de datos, la posibilidad de trabajar con algoritmos de machine learning y de visualización de datos, su adaptabilidad y flexibilidad y, sobre todo, su gran comunidad.

Ha demostrado ser una herramienta muy valiosa para esta disciplina y probablemente lo siga siendo durante mucho tiempo.

Si te interesa aprender ciencia de datos, debes considerar aprender y dominar este lenguaje de programación.