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

¿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 indicó anteriormente, Python es un lenguaje de programación de propósito general, lo que significa que se puede usar para casi cualquier cosa.

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

También puedes usar Python para el desarrollo de juegos con Pygame, Kivy, Arcade, etc.; 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. Python ha demostrado ser el mejor lenguaje de programación para Data Science y descubrirá por qué en este tutorial.

¿Qué es la ciencia de datos?

De acuerdo con 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. Cubre la preparación de datos para el análisis, incluida la limpieza, agregación y 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 usar datos anteriores para tomar decisiones, por ejemplo, el diagnóstico correcto o el tratamiento de una enfermedad. La industria 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: solo escriba imprimir(«¡Hola mundo!») y correr – es muy 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 ventaja que Python tiene sobre otros lenguajes de programación. Eres menos propenso a cometer errores y puedes notar errores fácilmente.

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

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

Python ofrece todas las bibliotecas

Necesitas mucha agua y solo tienes dos tazas sobre la mesa. Uno está lleno hasta la cuarta parte de agua, mientras que el otro está casi lleno. ¿Llevarías el vaso con mucha agua o el otro, aunque ambos tengan agua? Le gustaría tomar el vaso que contiene mucha agua porque realmente necesita agua. Esto está relacionado con Python, ofrece todas las bibliotecas que necesita 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 al 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 podría llamarse 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, el procesamiento 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 conectó 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. Fue construido 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 proporcionando 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 matices a diferentes partes de sus gráficos. Puede trazar gráficos agradables y personalizar la apariencia para mejorar la representación de los datos.

Visión artificial abierta – OpenCV

Tal vez desee crear un sistema de reconocimiento óptico de caracteres (OCR), un escáner de documentos, un filtro de imágenes, un sensor de movimiento, un sistema de seguridad o cualquier otra cosa relacionada con la visión por computadora, pruebe OpenCV. Esta increíble biblioteca gratuita proporcionada por Python le permite crear sistemas de visión por computadora en 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 usar sus datos y crear modelos de aprendizaje automático en solo unas pocas líneas de código.

Hay varias tareas de aprendizaje automático, como la regresión lineal (única y múltiple), la regresión logística, los k vecinos más cercanos, las bahías ingenuas, la regresión de vectores de soporte, la regresión de bosques aleatorios, la regresión polinomial, incluidas las tareas de clasificación y agrupación.

Aunque Python es simple por su sintaxis; hay herramientas que fueron diseñadas específicamente con la ciencia de datos en mente. El cuaderno Jupyter 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 código instantáneamente en celdas, agruparlos o incluso incluir documentación, según lo previsto 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 al soporte en la nube. Tienes acceso a más espacio, no tienes que preocuparte de que se llene el almacenamiento de tu computadora. 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 Para comenzar y tipo cmd. Haga clic con el botón derecho en el resultado y seleccione Ejecutar como administrador.
  1. Necesita PIP para instalar las bibliotecas Python de PyPi. Si ya lo tiene, no dude en omitir este paso; si no, lea cómo instalar PIP en su computadora.
  2. Modelo pip instalar numpy y presiona Iniciar sesión correr. Este proceso instalará NumPy en su computadora y ahora podrá 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 y escriba el instalación de tubería mando).

Es hora de usar Python para la ciencia de datos

Entre otros lenguajes de programación como R, C++ y Java; Python es lo 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 ya sabe qué ofrece Python y por qué las grandes empresas como Google, Meta, NASA, Tesla, etc., usan Python.

¿Este tutorial logró convencerte de que Python seguirá siendo el mejor lenguaje de programación para la ciencia de datos? Si es así, siga adelante y cree buenos proyectos de ciencia de datos; ayudar a hacer la vida más fácil.