Python orientado al Data Science

La ciencia de datos es una disciplina que implica la utilización de métodos científicos, procesos y algoritmos para extraer conocimientos y percepciones de datos estructurados y no estructurados.

Dentro de esta ciencia, Python se ha convertido en el lenguaje de programación preferido de muchos de los científicos de datos y analistas de datos actuales.

Además, ya no sólo los profesionales dedicados a este campo lo prefieren sino que también ha sido empleado en la creación de los algoritmos de recomendación de Netflix o Spotify.

En este artículo te explicaremos las razones por las cuales Python es la elección principal como lenguaje de programación para la ciencia de datos.

El aumento de las cantidades de datos que se almacenan de forma exponencial a todo el mundo, aumenta a su vez la necesidad de poseer herramientas y tecnologías que puedan ayudar a analizarlos y procesarlos.

Entre todas las herramientas conocidas a día de hoy, Python se ha convertido en una de las elecciones predilectas de los profesionales a la hora de tener que seleccionar un lenguaje de programación.

Aunque se desarrolló a principios de los 90, su popularidad aumentó considerablemente en estos últimos años, donde algunos hitos como los siguientes lo demuestran:

En el año 2016, Python superó a R en Kaggle, una plataforma gratuita que pone a disposición de los usuarios problemas para que puedan resolverlos con ciencia de datos. En el año 2017, Python superó a R en la encuesta anual de científicos de datos de KDNuggets. En el año 2018, alrededor del 66% de los científicos de datos afirmaron que usaban Python a diario, lo que lo convirtió en el lenguaje número uno para los profesionales de análisis. Se utiliza en diferentes sectores y campos que van desde la ingeniería hasta la robótica, por el simple hecho de que facilita la forma con la que se trabajan y analizan los datos consiguiendo resultados de manera efectiva y eficiente.