¿Por qué los Data Scientist prefieren Python?
Podemos definir Python como un lenguaje de programación con múltiples cualidades y características, por listar algunas, podemos decir que Python es:
- Es de código abierto
- Es un lenguaje multiparadigma
- Principalmente orientado a objetos
- Es un lenguaje de alto nivel
A partir de su creación, con el paso del tiempo nos fueron llegando nuevas actualizaciones , hasta que en los últimos años, se fue consolidado como uno de los lenguajes más utilizados.
Python y sus múltiples Bibliotecas
La versatilidad de Python para desarrollar aplicaciones es lo que ha llevado su uso más allá de los desarrolladores, llegando así a grupos de investigación de diferentes universidades del mundo que han desarrollado bibliotecas para todo tipo de áreas como física, matemáticas, biologia 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.
Por ello, 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) prefieren Python para desarrollar todos sus proyectos de Data.
Python y Data Science
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:
- Extracción de datos
- Procesamiento de los datos
- Aplicación de algoritmos, los cuales pueden ser de machine learning, deep learning o NLP
- Terminando con la evaluación de los resultados.
Entonces nos preguntarnos: ¿Qué herramientas computacionales se pueden utilizar para desarrollar cada uno de los bloques?, la respuesta es simple, Python, ya que 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. |
| Plotly | Crea gráficos interactivos con calidad de publicación |
Por eso, si quieres iniciar en el mundo de Data Science, empieza por aprender a utilizar Python y sacarle todo el jugo