Qué es la ciencia de datos Python
Si somos principiantes en programación, o si contamos experiencia con Java, C e inclusive Visual Basic, una pregunta que nos hacemos frecuentemente en el momento en que deseamos estudiar un nuevo lenguaje es: ¿Cuál me recomiendas? Y yo respondí: ¡es dependiente! Sí, el lenguaje de programación en el que te deseas transformar es dependiente de lo que vayas a realizar, ¿es una app de escritorio, o web, o móvil inteligente, o las dos? Y y si aparte de elegir si la app responde a distintas gadgets, asimismo te resulta interesante ese lenguaje de programación que te deja realizar análisis de datos, manipulación de datos y predicción.
Python es hoy día entre los idiomas de programación de código abierto mucho más empleados en Data Science, gracias a que es un lenguaje versátil, simple de estudiar y utilizar, maleable. Python te deja estructurar, adecentar, manejar, buscar, investigar y ver datos y lo realiza mediante librerías poderosísimas como PANDAS; Esta herramienta le facilita llevar a cabo todo el fluído de trabajo de análisis de datos en Python.
Python para ciencia de datos
para enseñar la utilización de python en ciencia de datos Me agrada este mapa que exhibe todo el desarrollo de ciencia de datos
Esto empieza en el momento en que contamos datos de la verdad y nosotros compendiamos los datos, los procesamos, los limpiamos y de ahí puede pasar a distintas análisis o modelos. Por último, pasan a ciertos modelos de datos o conclusiones analíticas.
¿Qué hacen los científicos de datos?
Los científicos de datos usan algoritmos de estudio automático para hacer modelos predictivos. Poco a poco más, observamos que los datos se usan como modelos en compañías conocidas.
Estos algoritmos se usa para sugerir series en Netflix, o modelos en Amazon. Para decirte cuánto va a tardar en llegar el Uber que solicitaste. Para enseñar los avisos que diseñó a los clientes del servicio con mucho más posibilidades de obtener. Asimismo son la base de sistemas complejos como los turismos autónomos de Tesla.
¿Por qué razón los científicos de datos emplean Python para la ciencia de datos?
Los científicos de datos tienen que lidiar con inconvenientes complejos, y el desarrollo de resolución de inconvenientes consta esencialmente de 4 pasos primordiales: recopilación y limpieza de datos, exploración de datos, modelado de datos y visualización de datos.
Python for Data Science les ofrece todas y cada una de las herramientas primordiales para efectuar este desarrollo de forma eficaz con bibliotecas dedicadas para cada paso que analizaremos mucho más adelante en el artículo.
¿Y cuál es preferible para la ciencia de datos?
Ahora se expone una tabla que señala las diferencias entre cada idioma. Hay un consenso en la red social de que Python es un lenguaje de producción y avance mucho más destinado a la solución, al paso que R tiene mucho más sentido a nivel de análisis estadístico. Los dos tienen una capacidad para manejar enormes conjuntos de datos y son simples de comprender y estudiar. Como es natural, la gente que emplean Python semejan ser las mucho más conocedoras de la tecnología, al paso que R tiene mucho más predominación en los campos académico y de investigación.
Fuente: Analytics Vidhya y CPE
