Hay tantos lenguajes de programación que es difícil sorprenderse cuando la gente discute sobre cuál es el mejor. Esto es especialmente cierto cuando los desarrolladores discuten qué lenguaje es mejor para trabajar con las últimas tendencias; dado que no existe una opción predeterminada, todos tienen voz y voto al respecto. La ciencia de datos no es (…)
Hay tantos lenguajes de programación que es difícil sorprenderse cuando la gente discute sobre cuál es el mejor. Esto es especialmente cierto cuando los desarrolladores discuten qué lenguaje es mejor para trabajar con las últimas tendencias; dado que no existe una opción predeterminada, todos tienen voz y voto al respecto. La ciencia de datos no es una excepción.
Python, R, Java, SQL e incluso Scala son lenguajes de programación que los científicos de datos utilizan a diario. Todos ellos son opciones perfectas para proyectos de ciencia de datos, ya que tienen sus fortalezas y debilidades cuando se trata de grandes cantidades de datos. Sin embargo, si encuestara a una amplia gama de científicos de datos, descubriría que la mayoría de ellos señalan a Python como el mejor lenguaje para trabajar en el campo de la ciencia de datos. ¿Por qué? Hay varias razones para esto, algunas de las cuales se enumeran a continuación.
Pero primero, repasemos algunos conceptos básicos de la ciencia de datos.
¿Qué lenguaje de programación utilizar en ciencia de datos?
Ahora vivimos en la era de los datos, donde las empresas pueden recopilar grandes cantidades de información sobre sus clientes, mercados, competidores e incluso industrias enteras. Utilizando algoritmos avanzados de ciencia de datos, las empresas pueden examinar estos datos y analizarlos para obtener información valiosa para sus estrategias, desde comprender las fluctuaciones estacionales hasta descubrir brechas en el mercado para un nuevo producto.
Naturalmente, crear algoritmos para realizar esta compleja tarea no es nada fácil. En primer lugar, está el hecho de que los datos sin procesar (es decir, datos sin procesar recopilados a través de múltiples canales) están llenos de ruido e información irrelevante. Y luego, es necesario definir las acciones que seguirá el algoritmo (definiendo el alcance del algoritmo y sus pasos precisos para el análisis).
Hacerlo requiere lidiar con diferentes variables y ser capaz de establecer un conjunto de datos de entrenamiento con la suficiente precisión para obtener buenos resultados. Entonces, dado que todo el proceso de creación de la plataforma que analiza los datos es un desafío en sí mismo, está claro que los ingenieros de software buscarían un lenguaje de programación potente pero fácil de usar. En otras palabras, esta es la razón por la que verá tantos desarrolladores de Python en el mundo de la ciencia de datos.
Ahora, repasemos brevemente qué hace de Python un excelente aliado para las empresas de desarrollo de software especializadas en ciencia de datos.
Por qué Python es el favorito para la ciencia de datos
Por supuesto, Python no es el único lenguaje de programación que enfrenta los desafíos inherentes a la ciencia de datos. Sin embargo, cualquiera que se aventure en este campo por primera vez se beneficiaría enormemente de trabajar con ella. La primera y más notable ventaja de Python para la ciencia de datos es su capacidad para crear aplicaciones capaces de entrenar modelos de aprendizaje automático y limpiar datos. Ambas tareas son probablemente los aspectos más desafiantes de la ciencia de datos, y Python permite a los desarrolladores hacerlo fácilmente.
Es más, la naturaleza de código abierto de Python ha garantizado una comunidad próspera a su alrededor, llena de soluciones preexistentes para resolver muchos problemas relacionados con la ciencia de datos. El uso de Python le permite utilizar herramientas y marcos creados por otros desarrolladores de Python, incluidos algunos para incrustar código estadístico e integrar datos con aplicaciones basadas en web. Todo esto hace que sea mucho más fácil desarrollar soluciones basadas en Python para la ciencia de datos.
Entre estas soluciones prediseñadas, ya hay muchas bibliotecas de ciencia de datos disponibles en la comunidad Python. Bibliotecas como StatsModels y Scipy son algunas de las favoritas entre los desarrolladores dedicados a la ciencia de datos. Afortunadamente, la comunidad de Python trabaja en nuevas bibliotecas todos los días, lo que proporciona funciones adicionales prediseñadas para los aspirantes a científicos de datos.
Los beneficios relacionados con la comunidad implican que cada vez que encuentre un problema en el desarrollo de la ciencia de datos con Python, puede recurrir a recursos en línea para obtener ayuda. Hay muchos foros, sitios especializados y subreddits donde puede pedir ayuda a desarrolladores experimentados de Python con problemas específicos. Debido a que la comunidad Python es grande, es probable que encuentres las respuestas que buscas.
Esto no es todo. Python está muy considerado como uno de los lenguajes más fáciles de aprender. Por lo tanto, no importa si eres un principiante en el mundo del desarrollo de software: aún puedes aprender Python y aprovechar sus bibliotecas para ponerte al día rápidamente con la comunidad de ciencia de datos. El lenguaje es una alternativa mucho más accesible a otros lenguajes utilizados en ciencia de datos, especialmente R y MATLAB.
Por último, cabe mencionar que Python ofrece una notable escalabilidad para todo tipo de proyectos. Esto no es nada de lo que burlarse, ya que los proyectos y plataformas de ciencia de datos a menudo necesitan manejar grandes cantidades de datos y usuarios simultáneamente. Python ofrece un rendimiento superior y una respuesta rápida a tareas concurrentes, lo que lo hace perfecto para desarrollar algoritmos para ciencia de datos (que, por definición, deben ser lo suficientemente potentes como para analizar conjuntos masivos de datos en poco tiempo).
Ciencia de datos y más
Si eres un aspirante a científico de datos, necesitas aprender Python. Dados los beneficios inherentes de este tipo de proyectos, su suave curva de aprendizaje y la cantidad de herramientas y bibliotecas prediseñadas para ayudarlo con cualquier proyecto, los científicos de datos han hecho de Python su lenguaje de programación preferido.
Pero eso no es todo. Python tiene una ventaja adicional que cualquier desarrollador de software puede aprovechar. Dado que Python es multipropósito, se usa ampliamente para algo más que ciencia de datos. Por lo tanto, aprenderlo hoy no sólo abrirá puertas al campo de la ciencia de datos, sino también a otras oportunidades interesantes, desde el desarrollo web hasta la programación de juegos.
Entonces no busques más. Si está comenzando su carrera en ciencia de datos, no necesita buscar más allá de Python para encontrar el lenguaje de programación perfecto para manejar cada proyecto que pueda imaginar.
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