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¿Por qué los Data Scientist utilizan Python?

5 de agosto de 2020 10:00:00 CEST

En pocas palabras podemos definir Python como un lenguaje de programación con múltiples cualidades y características, por listar algunas, destacaremos que: 

  • Es de código abierto
  • Es un lenguaje multiparadigma
  • Principalmente orientado a objetos 
  • Es un lenguaje de alto nivel

La popular anécdota sobre el nacimiento de Python cuenta que su creador, Guido Van Rossum, desarrolló el lenguaje en una semana de Navidad a finales de los años 80 sin ninguna pretensión, como un pasatiempo. A partir de su creación, las actualizaciones fueron llegando con el paso del tiempo, hasta que en los últimos años, se ha consolidado como uno de los lenguajes más utilizados, cosa que Van Rossum nunca se imaginó. 

Van Rossum buscó en la creación de Python un lenguaje que fuera intuitivo, entendible y de código abierto, para que, tanto programadores avanzados en otros lenguajes y no programadores, pudieran adaptarse rápidamente a su sintaxis y desarrollar programas de forma rápida y fácil. A raíz de estas premisas proviene su potencial, ya que logra sobresalir respecto a lenguajes como C, C++ y Java. 

Hoy en día existe una fundación llamada Python Software Foundation, que se encarga de administrar la evolución del lenguaje con apoyo de grandes compañías tecnológicas como son: Google, Microsoft, Amazon y Facebook entre otras.

¿Qué son las bibliotecas en Python?

La versatilidad de Python para desarrollar múltiples aplicaciones es lo que ha llevado su uso más allá de los desarrolladores, llegando a grupos de investigación de diferentes universidades del mundo que han desarrollado bibliotecas para todo tipo de áreas como biología, física, matemáticas e ingenierías entre otras. 

Estas bibliotecas son paquetes que cuentan con una gran cantidad de funciones, herramientas y algoritmos programados que ahorran mucho tiempo de programación y con una estructura muy fácil de entender para poder utilizarlas.

A partir de lo anterior, Python no solo se puede ver como un lenguaje de programación para desarrollar software, páginas web, aplicaciones de escritorio o móviles, sino que también para desarrollar herramientas científicas. Por ende, los Data Scientist (científicos de datos) están destinados a ir de la mano con Python para desarrollar todos sus proyectos de Data.

Python en Data Science 

Como ya sabemos, el Data Science se encarga de analizar, transformar datos y extraer información de utilidad para la toma de decisiones. Gracias a Python estas tareas se pueden llevar a cabo sin la necesidad de tener conocimientos avanzados de programación, con pocas líneas de código y en entornos de programación amigables que facilitan la programación y visualización de resultados. 

En el desarrollo de un proyecto de Data Science existen diferentes bloques para completar dicho proyecto, algunos de los bloques más relevantes son: 

  1. Extracción de datos 
  2. Procesamiento de los datos
  3. Aplicación de algoritmos, los cuales pueden ser de machine learning, deep learning o NLP (Natural Language Processing)
  4. Terminando con la evaluación de los resultados

Lo que nos lleva a preguntarnos: ¿Qué herramientas computacionales se pueden utilizar para desarrollar cada uno de los bloques?, la respuesta siempre será Python, porque cuenta con una gran cantidad de bibliotecas disponibles para cada uno, además de la gran comunidad de programadores que dan soporte en diferentes foros de programación. 

Algunos ejemplos de estas bibliotecas son: 

Nombre Funcionalidad principal
Tensorflow Creación de redes neuronales artificiales. 
Seaborn Visualización de datos. 
Pandas Manipulación de conjuntos de datos
NLTK Resolver problemas en el área del Procesamiento del Lenguaje Natural. 
NumPy Computación de datos en forma de matrices multidimensionales.
Scikit-learn Procesamiento de datos y algoritmos de machine learning.

 

Descubriendo Kaggle

Podemos encontrar muchos ejemplos de proyectos de Data Science en la página web de  Kaggle, donde se presentan competiciones de diferentes empresas para que los Data Scientist publiquen su propuesta de solución, y, los mejores resultados, obtienen un premio.

Lo más interesante de la página es que podemos observar los proyectos de los participantes y encontrar que la mayoría de los proyectos son desarrollados en Python.


Si quieres aprender a utilizar Python y sacarle todo el jugo a la ciencia de datos, no lo dudes, echa un vistazo a nuestro Data Science Bootcamp.

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