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


Python tiene muchos usos, pero ¿ha considerado usarlo para proyectos de ciencia de datos?

Python es un popular lenguaje de programación de alto nivel que se utiliza principalmente para ciencia de datos, automatización, desarrollo web e inteligencia artificial. Es un lenguaje de programación de propósito general que admite programación funcional, programación orientada a objetos y programación de procedimientos. 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 puede usarse para casi todo.

Una aplicación común de Python en el desarrollo web es cuando se utiliza Django o Flask como backend de 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 puedes 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 la ciencia de datos. Se ha demostrado que Python es el mejor lenguaje de programación para ciencia de datos y sabrá por qué en este tutorial.

¿Qué es la ciencia de datos?

Según Oracle, la ciencia de datos combina múltiples campos, incluidas estadísticas, métodos científicos, inteligencia artificial (IA) y análisis de datos, para extraer valor de los datos. Abarca 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 ayuda 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 educativo no se queda fuera: ahora se puede predecir el abandono escolar de los estudiantes, 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 print(“Hello World!”) y ejecútelo; es 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 tu enemigo y ni siquiera necesitas importar bibliotecas antes de escribir el código básico.

Esta es una ventaja que tiene Python sobre otros lenguajes de programación. Tiene menos tendencia a cometer errores y puede notar errores fácilmente.

Amplia comunidad

La ciencia de datos es un campo complejo que no se puede realizar sin necesitar ayuda. Python ofrece toda la ayuda que necesitas a través de su amplia comunidad. Siempre que te quedes atascado, simplemente navega y tu respuesta te estará esperando. Stack Overflow es un sitio web muy popular donde se publican preguntas y respuestas sobre problemas de programación.

Si su problema es nuevo, lo cual es poco común, puede hacer preguntas y la gente estará dispuesta a brindarle respuestas.

Python ofrece todas las bibliotecas

Necesitas agua con urgencia y sólo tienes dos tazas sobre la mesa. Uno está lleno hasta una cuarta parte de agua mientras que el otro está casi lleno. ¿Llevarías el vaso con mucha agua o el otro, aunque ambos tengan agua? Querrás llevar el vaso que contiene mucha agua porque realmente necesitas agua. Esto se puede relacionar 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 al final de este artículo para instalar la biblioteca.

Python numérico - NumPy

NumPy es una de las bibliotecas de ciencia de datos más utilizadas. Le permite trabajar con tareas numéricas y científicas en Python. Los datos se representan mediante matrices o lo que usted puede denominar listas, que pueden estar en 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, procesamiento y visualización de datos. Con Pandas, puede importar datos en diferentes formatos, como CSV (valores separados por comas) o TSV (valores separados por tabulaciones). Pandas funciona como Matplotlib porque te permite realizar 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, lo que le ayudará a obtener información valiosa de sus datos o le brindará una mejor representación de los datos. Otras bibliotecas como Pandas, Seaborn y OpenCV también utilizan 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 bonitos y personalizar el aspecto para mejorar la representación de los datos.

Visión por computadora abierta - OpenCV

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

Aprendizaje de ciencias - Sklearn

Scikit-learn es la biblioteca más popular que se utiliza específicamente para tareas de aprendizaje automático en ciencia de datos. Sklearn ofrece todas las utilidades que necesita para utilizar 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 ingenuos, regresión de vectores de soporte, regresión de bosque aleatorio, regresión polinómica, incluidas tareas de clasificación y agrupación.

Python ofrece muchas herramientas de ciencia de datos

Aunque Python es simple debido a su sintaxis; Existen herramientas que han sido diseñadas específicamente teniendo en cuenta la ciencia de datos. 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 rebajas.

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 soporte en la nube. Tiene acceso a más espacio y no tiene 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. Pulsa Inicio y escribe cmd. Haga clic derecho en el resultado y elija Ejecutar como administrador.

  1. Necesita PIP para instalar bibliotecas Python desde PyPi. Si ya lo tienes, no dudes en omitir este paso; De lo contrario, lea cómo instalar PIP en su computadora.
  2. Escribe pip install numpy y presiona Entrar para ejecutar. Este proceso instalará NumPy en su computadora y ahora podrá importar y usar NumPy en su computadora. Este proceso debería ser similar 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 comando pip install).

Es hora de utilizar Python para la ciencia de datos

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