¿Por qué se utiliza Python en Ciencia de Datos?

 

Si estás interesado/a en el desarrollo de proyectos de análisis de datos (y en el mundo de la ciencia de datos y big data en general), pronto descubrirás que Python es un lenguaje referente en este mundo, y es por lo general el lenguaje elegido por los profesionales de estas ramas para hacer su trabajo. Esta elección tiene desde luego sus motivos, que con el tiempo han ido proporcionando una sinergia más que interesante a esta relación, de la cual puedes tú también beneficiarte en tu camino como programador.

Las ventajas de Python como lenguaje

Empezando por las características intrínsecas de este lenguaje, debemos mencionar como puntos destacados que:

• Tiene una sintaxis sencilla, lo que lo convierte en un lenguaje fácil de entender, de aprender, y (muy importante) de desarrollar: podemos crear prototipos o modelos en muy poco tiempo utilizando Python
• Es un lenguaje interpretado en tiempo de ejecución (no compilado como otros lenguajes, tales como Java o C/C++), permitiendo una mayor flexibilidad en los desarrollos de proyectos
• Es multiplataforma, por lo que el código podrá ejecutarse en cualquier sistema operativo (Windows, Mac, Linux, etc.), con los intérpretes propios de cada uno
• Proporciona un fácil acceso a librerías de todo tipo, que son paquetes de código que podemos reutilizar para agilizar enormemente nuestros propios proyectos

Las ventajas derivadas de la comunidad de Python

Cuando hacemos referencia a la comunidad, nos referimos al conjunto de todos los aportes individuales, tanto de proyectos como (sobre todo) de creación de librerías y frameworks, que han ayudado a posicionar a Python como referente en este rubro, a través de:

• El desarrollo de una gran cantidad de librerías y paquetes especializados, dedicados a todas las etapas del proceso de ciencia de datos (tales como recolección, limpieza, exploración, modelado y visualización de datos)
• Estas librerías se pueden descargar de manera gratuita, y se mantienen actualizadas por los aportes de la comunidad
• La existencia de ambientes y gestores de paquetes específicos para este tipo de proyectos, y particularmente para el lenguaje, tales como los jupyter notebooks ("cuadernos"), que proporcionan un estándar de desarrollo para proyectos de datos, imparables al combinarse con entornos como Anaconda o Google Colab
• La gran disponibilidad de información al respecto: que un lenguaje sea referente te da la seguridad de que encontrarás respuestas a tus preguntas en caso de encontrar dificultades, y sabrás que estás aprendiendo un lenguaje compatible con el mercado y las posibilidades de empleo

Por lo tanto, si escoges este rubro, sabrás que en Python tendrás el respaldo que necesitas para resolver problemas de cualquier tipo, y la colaboración de una comunidad que muy pronto tú también podrás ayudar a desarrollar.