Articulo tomado y traducido de Towards Data Science
Como nuevo científico de datos, sabe que su camino comienza con los lenguajes de programación que necesita aprender. Entre todos los idiomas que puede seleccionar, Python es el más popular para todos los científicos de datos. En este artículo, cubriré 8 razones detrás de la popularidad de Python que lo ayudarán a comprender por qué a los programadores les encanta.
1. Sencillez
Python es uno de los lenguajes más fáciles de iniciar su viaje. Además, su sencillez no limita sus posibilidades funcionales.
¿Qué le da a Python tanta flexibilidad? Hay múltiples factores:
Python es un lenguaje gratuito y de código abierto
Esta es una programación de alto nivel
Python se interpreta
Tiene una comunidad enorme
Además, Python escribe rápido. Simplemente compare estos 2 ejemplos escritos en Java y Python:
Este ejemplo rápido muestra cómo puede beneficiarse de Python. En lugar de escribir 3 líneas de código, solo debe escribir 1. Imagínese cuánto tiempo puede ahorrar con tareas más complicadas.
2. Escalabilidad
Python es un lenguaje de programación que escala muy rápido. Entre todos los lenguajes disponibles, Python es líder en escalado. Eso significa que Python tiene cada vez más posibilidades.
La flexibilidad de Python es muy útil para cualquier problema de desarrollo en la aplicación
Cualquier problema puede resolverse fácilmente con las nuevas actualizaciones que se avecinan. Decir que Python ofrece las mejores opciones para los principiantes porque hay muchas formas de decidir el mismo problema.
Incluso si tiene un equipo de programadores que no son de Python, que conocen los patrones de diseño de C ++, Python será mejor para ellos en términos de tiempo necesario para desarrollar y verificar la corrección del código.
Sucede rápido porque no gasta su tiempo en encontrar fugas de memoria, trabaja para fallas de compilación o segmentación.
3. Bibliotecas y marcos
Debido a su popularidad, Python tiene cientos de bibliotecas y marcos diferentes, lo que es una gran adición a su proceso de desarrollo. Ahorran mucho tiempo manual y pueden reemplazar fácilmente toda la solución.
Como científico de datos, encontrará que muchas de estas bibliotecas se centrarán en el análisis de datos y el aprendizaje automático. Además, existe un gran soporte para Big Data. Supongo que debería haber un fuerte profesional por el que necesitas aprender Python como tu primer idioma.
Algunas de estas bibliotecas se dan a continuación:
Pandas
Es ideal para el análisis y el manejo de datos. Pandas proporciona control de manipulación de datos.
NumPy
NumPy es una biblioteca gratuita para computación numérica. Proporciona funciones matemáticas de alto nivel junto con manipulaciones de datos.
SciPy
Esta biblioteca está relacionada con la informática científica y técnica. SciPy se puede utilizar para la optimización y modificación de datos, álgebra, funciones especiales, etc.
4. Desarrollo web
Para que su proceso de desarrollo sea lo más fácil posible, aprenda Python. Hay muchas bibliotecas y marcos de Django y Flask que hacen que su codificación sea productiva y aceleran su trabajo.
Si compara PHP y Python, puede encontrar que la misma tarea se puede crear en unas pocas horas de código a través de PHP. Pero con Python, solo tomará unos minutos. Solo eche un vistazo al sitio web de Reddit: fue creado con Python.
Aquí están los frameworks Pythons Full Stack para desarrollo web:
Django
Pyramid
Web2py
TurboGears
Y aquí están los micro-frameworks de Pythons para el desarrollo web:
Flask
Bottle
CherryPy
Hug
Además, existe un marco alternativo que quizás desee considerar:
5. Comunidad enorme
Como mencioné antes, Python tiene una comunidad poderosa. Podría pensar que no debería ser una de las principales razones por las que necesita seleccionar Python. Pero la verdad es al revés.
Si no recibe el apoyo de otros especialistas, su camino de aprendizaje puede ser difícil. Es por eso que debe saber que esto no sucederá con su viaje de aprendizaje de Python.
Aquí hay una lista de algunas comunidades de Python:
Enlaces útiles oficiales de Python:
Tutorial oficial: http://docs.python.org/tutorial/
Referencia de idioma: http://docs.python.org/reference/
Compromiso y noticias diarias
Pythonware diariamente: http://www.pythonware.com/daily/
Planet Python: http://planet.python.org/
Tutoriales en video: http://showmedo.com/videotutorials/python
Facts: http://www.ibiblio.org/swaroopch/byteofpython/read/
Comunidades
Nodo Irc: http://www.python.org/community/irc/
StackOverflow: http://stackoverflow.com/questions/tagged/python?sort=newest
6. Automatización
El uso de marcos de automatización de Python como PYunit le brinda muchas ventajas:
No se requieren módulos adicionales para instalar. Vienen con la caja
Incluso si no tiene experiencia en Python, encontrará que trabajar con Unittest es muy cómodo. Es derivado y su principio de funcionamiento es similar al de otros marcos de xUnit.
Puede ejecutar experimentos singulares de una manera más sencilla. Simplemente debe indicar los nombres en la terminal. La salida también es compacta, lo que hace que la estructura se adapte a la ejecución de casos de prueba.
Los informes de prueba se generan en milisegundos.
5 marcos de Python para la automatización de pruebas:
Marco de robot
UnitTest
Pytest
Compórtate
Lechuga
7. Empleo y crecimiento
Python es un lenguaje único que tiene un crecimiento poderoso y abre múltiples oportunidades profesionales para los científicos de datos. Si aprende Python, puede considerar varios trabajos adicionales a los que podría querer realizar el cambio en el futuro:
Desarrollador Python
Gerente de producto
Educador
Asesores financieros
Periodista de datos
8. Salario
Si está buscando oportunidades de alto pago, Python tiene opciones masivas para usted.
Conclusión
Python es una base para cualquier científico de datos. Hay muchas razones para seleccionar este poderoso lenguaje de programación, por lo que depende de usted cuál será la razón principal. Definitivamente deberías considerar Python debido a sus posibilidades y mejora continua, lo que te ayudará a crear productos increíbles y ayudar a las empresas.
Gracias por compartir esta explicación