¿Por qué Python es popular para la ciencia de datos?

Python es un popular lenguaje de programación de alto nivel que se utiliza principalmente para la ciencia de datos, la automatización, el desarrollo web y la inteligencia artificial. Es un lenguaje de programación de propósito general que admite programación funcional, programación orientada a objetos y programación procedimental. A lo largo de los años, se sabe que Python es el mejor lenguaje de programación para la ciencia de datos, y las grandes empresas de tecnología lo utilizan comúnmente para tareas de ciencia de datos.

En este tutorial, aprenderá por qué Python es tan popular para la ciencia de datos y por qué seguirá siendo popular en el futuro.

¿Para qué se puede utilizar Python?

Como se dijo anteriormente, Python es un lenguaje de programación de propósito general, lo que significa que se puede usar para casi todo.

Una aplicación común de Python en el desarrollo web es donde se usa Django o Flask como backend para un sitio web. Por ejemplo, el backend de Instagram se ejecuta en Django y es una de las implementaciones más grandes de Django.

También puedes usar Python para el desarrollo de juegos con Pygame, Kivy, Arcade, etcétera; aunque rara vez se usa. El desarrollo de aplicaciones móviles no se queda fuera, Python ofrece muchas bibliotecas de desarrollo de aplicaciones, como Kivy y KivyMD, que puede usar para desarrollar aplicaciones multiplataforma; y muchas otras bibliotecas como Tkinter, PyQt, etc.

La charla principal de este tutorial es la aplicación de Python en Data Science. Se ha demostrado que Python es el mejor lenguaje de programación para Data Science y sabrá por qué en este tutorial.

¿Qué es la ciencia de datos?

De acuerdo a Oráculo, la ciencia de datos combina múltiples campos, incluidas las estadísticas, los métodos científicos, la inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos, para extraer valor de los datos. Abarca la preparación de datos para el análisis, incluida la limpieza, la agregación y la manipulación de los datos para realizar análisis de datos avanzados.

La ciencia de datos es aplicable en diferentes industrias y está ayudando a resolver problemas y descubrir más sobre el universo. En la industria de la salud, la ciencia de datos ayuda a los médicos a utilizar datos anteriores para tomar decisiones, por ejemplo, el diagnóstico o el tratamiento adecuado para una enfermedad. El sector de la educación no se queda atrás, ahora puede predecir que los estudiantes abandonarán la escuela, todo gracias a la ciencia de datos.

Python tiene una sintaxis simple

¿Qué más puede hacer que la programación sea mucho más fácil que tener una sintaxis intuitiva? En Python, solo necesita una línea para ejecutar su primer programa: simplemente escriba imprimir(“¡Hola mundo!”) y corre, así de fácil.

Python tiene una sintaxis muy simple y hace que la programación sea mucho más fácil y rápida. No hay necesidad de llaves al escribir funciones, ningún punto y coma es su enemigo, y ni siquiera necesita importar bibliotecas antes de escribir el código básico.

Esta es una de las ventajas que Python tiene sobre otros lenguajes de programación. Tienes menos tendencias a cometer errores y puedes notar errores fácilmente.

Amplia comunidad

La ciencia de datos es un campo complejo que no puede hacer sin necesidad de ayuda. Python ofrece toda la ayuda que necesitas a través de su amplia comunidad. Siempre que te quedes atascado, solo navega y tu respuesta te está esperando. Desbordamiento de pila es un sitio web muy popular donde se publican preguntas y respuestas a problemas de programación.

Si su problema es nuevo, lo cual es raro, puede hacer preguntas y las personas estarán dispuestas a brindarle respuestas.

Python ofrece todas las bibliotecas

Necesitas agua con urgencia y solo tienes dos tazas sobre la mesa. Uno tiene un cuarto lleno de agua mientras que el otro está casi lleno. ¿Llevarías la copa con mucha agua o la otra, aunque ambas tengan agua? Querrías llevar la taza que contiene mucha agua porque realmente necesitas agua. Esto se relaciona con Python, ofrece todas las bibliotecas que necesitaría para la ciencia de datos, definitivamente no querrá usar otro lenguaje de programación con solo unas pocas bibliotecas disponibles.

Tendrá una gran experiencia trabajando con estas bibliotecas porque son realmente fáciles de usar. Si necesita instalar alguna biblioteca, busque el nombre de la biblioteca en PyPI.org y siga las instrucciones hacia el final de este artículo para instalar la biblioteca.

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Python numérico - NumPy

NumPy es una de las bibliotecas de ciencia de datos más utilizadas. Te permite trabajar con tareas numéricas y científicas en Python. Los datos se representan mediante matrices o lo que puede denominar listas, que pueden tener cualquier dimensión: matriz unidimensional (1D), matriz bidimensional (2D), matriz tridimensional (3D), etc.

pandas

Pandas también es una biblioteca de ciencia de datos popular que se utiliza en la preparación de datos, el procesamiento de datos y la visualización de datos. Con Pandas, puede importar datos en diferentes formatos, como CSV (valores separados por comas) o TSV (valores separados por tabuladores). Pandas funciona como Matplotlib porque te permite hacer diferentes tipos de gráficos. Otra característica interesante que ofrece Pandas es que le permite leer consultas SQL. Entonces, si se ha conectado a su base de datos y desea escribir y ejecutar consultas SQL en Python, Pandas es una excelente opción.

Matplotlib y Seaborn

Matplotlib es otra biblioteca increíble que ofrece Python. Ha sido desarrollado sobre MatLab, un lenguaje de programación utilizado principalmente con fines científicos y de visualización. Matplotlib le permite trazar diferentes tipos de gráficos con solo unas pocas líneas de código.

Puede trazar gráficos para visualizar cualquier dato, ayudándole a obtener información de sus datos o brindándole una mejor representación de los datos. Otras bibliotecas como Pandas, Seaborn y OpenCV también usan Matplotlib para trazar gráficos sofisticados.

Seaborn (no Seaborne) es como Matplotlib, solo que tiene más opciones: dar diferentes colores o tonos a diferentes partes de sus gráficos. Puede trazar gráficos agradables y personalizar el aspecto para mejorar la representación de datos.

Visión artificial abierta - OpenCV

Tal vez desee crear un sistema de reconocimiento óptico de caracteres (OCR), escáner de documentos, filtro, sensor de movimiento, sistema de seguridad o cualquier otra cosa relacionada con la visión artificial, debe probar OpenCV. Esta increíble biblioteca gratuita que ofrece Python le permite crear sistemas de visión por computadora con solo unas pocas líneas de código. Puede trabajar con imágenes, videos o incluso con la transmisión e implementación de su cámara web.

Scikit-learn - Sklearn

Scikit-learn es la biblioteca más popular utilizada específicamente para tareas de aprendizaje automático en ciencia de datos. Sklearn ofrece todas las utilidades que necesita para hacer uso de sus datos y crear modelos de aprendizaje automático en solo unas pocas líneas de código.

Hay varias tareas de aprendizaje automático como regresión lineal (simple y múltiple), regresión logística, k-vecinos más cercanos, bayes naive, regresión de vectores de soporte, regresión de bosque aleatorio, regresión polinomial, incluida la clasificación y la agrupación Tareas.

Aunque Python es simple debido a su sintaxis; hay herramientas que han sido diseñadas específicamente con la ciencia de datos en mente. Jupyter notebook es la primera herramienta, es un entorno de desarrollo creado por Anaconda, para escribir código Python para tareas de ciencia de datos. Puede escribir y ejecutar instantáneamente códigos en celdas, agruparlos o incluso incluir documentación, según lo dispuesto por su capacidad de reducción.

Una alternativa popular es Google Colaboratory, también conocido como Google Colab. Son similares y se usan para el mismo propósito, pero Google Colab tiene más ventajas debido a su compatibilidad con la nube. Tiene acceso a más espacio, sin tener que preocuparse de que el almacenamiento de su computadora se llene. También puede compartir sus cuadernos, iniciar sesión en cualquier dispositivo y acceder a él, o incluso guardar su cuaderno en GitHub.

Cómo instalar cualquier biblioteca de ciencia de datos en Python

Dado que ya tiene Python instalado en su computadora, esta sección paso a paso lo guiará a través de cómo instalar cualquier biblioteca de ciencia de datos en su computadora con Windows. NumPy se instalará en este caso, siga los pasos a continuación:

1. imprenta Comienzo y tipo cmd. Haga clic derecho en el resultado y elija Ejecutar como administrador.

1. Necesita PIP para instalar las bibliotecas de Python desde PyPi. Si ya lo tiene, no dude en omitir este paso; si no, por favor lea como instalar PIP en tu computadora.
2. Escribe pip instalar numpy y presiona Ingresar correr. Este proceso instalará NumPy en su computadora y ahora puede importar y usar NumPy en su computadora. Este proceso debería parecerse a la captura de pantalla que se muestra a continuación, ignore la advertencia y los espacios en blanco. (Si usa Linux o macOS, simplemente abra una terminal e ingrese el instalar pip mando).

Es hora de usar Python para la ciencia de datos

Entre otros lenguajes de programación como R, C++ y Java; Python se destaca como el mejor para la ciencia de datos. Este tutorial lo ha guiado a través de por qué Python es tan popular para la ciencia de datos. Ahora sabe lo que ofrece Python y por qué las grandes empresas como Google, Meta, NASA, Tesla, etcétera, usan Python.

¿Este tutorial logró convencerlo de que Python seguirá siendo el mejor lenguaje de programación para la ciencia de datos? En caso afirmativo, continúe y cree buenos proyectos de ciencia de datos; ayudar a hacer la vida más fácil.

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