IDE de Python para ciencia de datos

Data Science es un campo que se utiliza para estudiar y comprender datos y sacar varias conclusiones con la ayuda de diferentes procesos científicos. Python es un lenguaje popular que es bastante útil para la ciencia de datos debido a su capacidad de análisis estadístico y su fácil lectura. Python también tiene varios paquetes para aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, visualización de datos, análisis de datos, etc. que lo hacen adecuado para la ciencia de datos. Algunos de los IDE de Python que se utilizan para la ciencia de datos son los siguientes:

1. Jupyter notebook: Jupyter notebook es un IDE de código abierto que se utiliza para crear documentos de Jupyter que se pueden crear y compartir con códigos en vivo. Además, es un entorno computacional interactivo basado en la web. El cuaderno Jupyter puede admitir varios lenguajes que son populares en la ciencia de datos, como Python, Julia, Scala, R, etc.
2. Spyder: Spyder es un IDE de código abierto creado y desarrollado originalmente por Pierre Raybaut en 2009. Se puede integrar con muchos paquetes de Python diferentes, como NumPy, SymPy, SciPy, pandas, IPython, etc. El editor de Spyder también admite la introspección de código. , finalización de código, resaltado de sintaxis, división horizontal y vertical, etc.
3. Sublime text: Sublime text es un editor de código patentado y admite una API de Python. Algunas de las características de Sublime text son las preferencias específicas del proyecto, la navegación rápida, los complementos de soporte para plataformas cruzadas, etc. Si bien Sublime text es bastante rápido y tiene un buen grupo de soporte, no está disponible de forma gratuita.
4. Visual Studio Code: Visual Studio Code es un editor de código desarrollado por Microsoft. Fue desarrollado usando Electron pero no usa Atom. Algunas de las características de Visual Studio Code son el control integrado de Git, la finalización inteligente de código, la compatibilidad con la depuración, el resaltado de sintaxis, la refactorización de código, etc. También es bastante rápido y liviano.
5. Pycharm: Pycharm es un IDE desarrollado por JetBrains y creado específicamente para Python. Tiene varias funciones, como análisis de código, probador de unidades integrado, depurador de Python integrado, soporte para marcos web, etc. Pycharm es particularmente útil en el aprendizaje automático porque admite bibliotecas como Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, NumPy, etc.
6. Rodeo: Rodeo es un IDE de código abierto desarrollado por Yhat para la ciencia de datos en Python. Entonces, Rodeo incluye tutoriales de Python y también hojas de trucos que se pueden usar como referencia si es necesario. Algunas de las características de Rodeo son el resaltado de sintaxis, el autocompletado, la fácil interacción con tramas y gráficos de datos, la compatibilidad integrada con IPython, etc.
7. Thonny: Thonny es un IDE desarrollado en la Universidad de Tartu para Python. Está creado para principiantes que están aprendiendo a programar en Python o para aquellos que lo están enseñando. Algunas de las características de Thonny son pasos de declaración sin puntos de interrupción, GUI de pip simple, números de línea, variables en vivo durante la depuración, etc.
8. Atom: Atom es un editor de código y texto de código abierto que se desarrolló con Electron. Tiene múltiples funciones, como una interfaz elegante, un navegador de sistema de archivos, varias extensiones, etc. Atom también tiene una extensión que puede admitir Python mientras se está ejecutando.
9. Geany: Geany es un editor de texto gratuito que admite Python y también contiene funciones IDE. Originalmente fue escrito por Enrico Tröger en C y C++. Algunas de las características de Geany son listas de símbolos, finalización automática, resaltado de sintaxis, navegación de código, compatibilidad con documentos múltiples, etc.