¿Por qué es Python popular en Data Science?

Se ha preguntado ¿Por qué es Python popular en Data Science? Me encontraba haciendo un curso de Linkedin Learning sobre big data para los negocios y mencionan a este lenguaje de programación como uno de los “infaltables” para entender este ecosistema. Me propuse averiguar más al respecto y este es el resumen ejecutivo al respecto.
Python es el lenguaje de programación preferido para los científicos de datos. Necesitan un lenguaje fácil de usar, con una disponibilidad decente de bibliotecas y una gran comunidad. Los proyectos con comunidades inactivas generalmente tienen menos probabilidades de actualizar sus plataformas. Pero entonces, ¿por qué Python es tan reputado en Data Science?
Analizamos por qué Python es tan “famoso” en Data Science y cómo puede usarlo en sus proyectos de Big Data y Machine Learning.

¿Por qué Python es el mejor? ¿Cuál es su valor agregado?

Python se conoce desde hace mucho tiempo como un lenguaje de programación open source (de código abierto), amigable con la sintaxis.
De hecho, es mucho más fácil de entender que ciertos lenguajes como C, C ++ e incluso Java. Tome la declaración de variables como un ejemplo. Python determina el tipo de variables implícitamente, sin necesidad de especificarlo claramente cómo debería hacerse en C, o de asignar memoria y administrar punteros.
Python es un lenguaje de programación orientado a objetos, que le brinda las grandes ventajas de este concepto: modularidad, abstracción, productividad y reutilización, seguridad, etc.
Python también tiene una comunidad activa y una gran selección de bibliotecas y recursos. El resultado ? Tiene una plataforma de programación que tiene sentido utilizar con tecnologías emergentes como el aprendizaje automático y la ciencia de datos.
Los profesionales que trabajan con aplicaciones de ciencia de datos no quieren verse empantanados en complicados requisitos de programación. Quieren usar lenguajes de programación como Python para realizar tareas sin problemas.
Python también permite a los desarrolladores implementar programas y ejecutar prototipos, acelerando enormemente el proceso de desarrollo.

Es por eso que Python es tan célebre y sonado, tanto así que el 48% de los científicos de datos han clasificado a Python como su lenguaje de programación preferido, eso es cierto en todos los idiomas y geografías de nuestro planeta.

La ciencia de datos consiste en extrapolar información útil de grandes cantidades de estadísticas, registros y datos. Estos datos generalmente no están clasificados y son difíciles de correlacionar con una precisión significativa. El aprendizaje automático puede vincular conjuntos de datos dispares, pero requiere potencia y sofisticación 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 una hoja de cálculo. También puede usar salidas de archivos más complejas que pueden ser ingeridas por clústeres de aprendizaje automático para fines de cálculo.

Ejemplo:

El pronóstico del tiempo se basa en lecturas anteriores de informes meteorológicos centenarios. El aprendizaje automático puede ayudar a crear modelos predictivos más precisos basados en eventos climáticos pasados. Python puede hacer esto porque es ligero y eficiente para ejecutar 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 razones principales por las que Python es prominente, es la cantidad de bibliotecas disponibles, que son alrededor de 70,000. Como se mencionó anteriormente, Python ofrece muchas bibliotecas orientadas a la ciencia de datos. Una simple búsqueda en Google revela muchas bibliotecas en los 10 paquetes principales 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 simplifican enormemente el análisis de datos en Python.

Python tiene las herramientas necesarias para realizar una variedad de funciones poderosas. No es de extrañar que los especialistas de TI hayan adoptado Python.

Pensamientos finales

Python todavía está en desarrollo, lo que significa que recibe actualizaciones y versiones 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 el big data y el aprendizaje automático se vuelven más frecuentes en las empresas y los gobiernos, aumentará la demanda de profesionales más calificados para Python.

¿Por qué no comenzar a aprender Python hoy?

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