¿Por qué los Data Scientists usan la programación en Python?

¿Te has preguntado alguna vez por qué los Data Scientist prefieren utilizar la programación en Python frente a otros lenguajes? Te contamos qué ventajas tiene para estos profesionales y por qué motivo se ha convertido en su preferido a la hora de poder realizar su trabajo.

Entre las funciones de los Data Scientists está la de resolver problemas complicados relacionados con los datos. Así pues, estos profesionales deben realizar procesos de resolución que cuentan con cuatro fases:

  • Recolección y limpieza de datos
  • Exploración de datos
  • Modelado de datos
  • Visualización de datos

Para poder realizar estas cuatro fases, es necesario utilizar un lenguaje adecuado. Python es capaz de proporcionar las herramientas necesarias para la resolución de los problemas de forma eficiente. Esto se debe a las bibliotecas avanzadas de Deep learning, las estadísticas o las numéricas que incorpora este lenguaje.

¿Cómo ayuda la programación en Python en cada uno de los procesos?

Python se presenta como un lenguaje eficaz a la hora de resolver problemas en cada una de sus fases. A continuación te mostramos cómo intervienen en cada uno de estos pasos.

Recopilación y limpieza de datos

Python es un lenguaje versátil que permite trabajar con muchos tipos de datos en diferentes formatos tales como JSON, TSV o CSV. Lo mejor es que podrás importar directamente las tablas a su código sin necesidad de realizar procesos complicados. Esto se consigue gracias a las bibliotecas integradas para poder consultar y extraer datos. Además de extraer los datos, Python permite reemplazar valores para realizar una limpieza adecuada de los mismos.

Exploración de datos

Una vez que los datos están extraídos y recopilados es posible explorarlos para sacar de ellos sus propiedades y poder clasificarlos según convenga al Data Scientists. Una vez clasificados se puede realizar un análisis a través de Python. Esto se logra gracias a las bibliotecas que permiten su manipulación de manera sencilla y efectiva.

Modelado de datos

Como ya hemos señalado anteriormente Python cuenta con multitud de bibliotecas avanzadas que ayudan al Data Scientist a aprovechar todas las ventajas del aprendizaje automático y modelar los datos necesarios. En este apartado encontrarás herramientas como Numpy, que permite un modelado numérico, Scikit-learn que permite aplicar algoritmos de aprendizaje automáticos o SciPy para realizar cálculos científicos de manera sencilla. Este paso permite visualizar e interpretar los datos recopilados para poder procesar correctamente la información.

Visualización e interpretación de datos

Entre las ventajas de Python destacan sus herramientas para la visualización de datos ya que tiene muchas posibilidades. Cuenta con bibliotecas como Plotly o Matplotlib que permiten generar gráficos que hacen que sea más sencillo visualizar los resultados.

Estas son las principales razones por las que los Data Scientist recurren al lenguaje de programación Python para la resolución de los problemas que pueden surgir en sus proyectos. Además de las bibliotecas anteriormente citadas, sin duda su principal ventaja es la sencillez de este lenguaje que permite realizar el trabajo de una forma más simple que con otras herramientas. Por otro lado, se trata de un lenguaje abierto que cuenta con una gran comunidad tras él y que hace que los inconvenientes que puedan surgir en su uso se resuelvan fácilmente y de manera eficaz.

 

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