Python es un lenguaje de código abierto, interpretado, de alto nivel y proporciona un gran enfoque para la programación orientada a objetos. Es uno de los mejores lenguajes utilizados por los científicos de datos para varios proyectos/aplicaciones de ciencia de datos. Python proporciona una gran funcionalidad para hacer frente a las matemáticas, las estadísticas y la función científica. Proporciona excelentes bibliotecas para tratar con aplicaciones de ciencia de datos.
Una de las razones principales por las que Python se usa ampliamente en las comunidades científicas y de investigación es por su facilidad de uso y su sintaxis simple, lo que hace que sea fácil de adaptar para personas que no tienen experiencia en ingeniería. También es más adecuado para la creación rápida de prototipos.
Según ingenieros provenientes de la academia y la industria, los marcos de aprendizaje profundo disponibles con las API de Python, además de los paquetes científicos, han hecho que Python sea increíblemente productivo y versátil. Ha habido mucha evolución en los marcos de Python de aprendizaje profundo y se está actualizando rápidamente.
En términos de áreas de aplicación, los científicos de ML también prefieren Python. Cuando se trata de áreas como la creación de algoritmos de detección de fraude y seguridad de red, los desarrolladores se inclinaron por Java, mientras que para aplicaciones como el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y el análisis de sentimientos, los desarrolladores optaron por Python, porque proporciona una gran colección de bibliotecas que ayudan a resolver problemas complejos. problema de negocios fácilmente, construya un sistema sólido y una aplicación de datos.
Las siguientes son algunas características útiles del lenguaje Python:
- Utiliza la sintaxis elegante, por lo que los programas son más fáciles de leer.
- Es un lenguaje de fácil acceso, lo que facilita que el programa funcione.
- La gran biblioteca estándar y el apoyo de la comunidad.
- El modo interactivo de Python hace que sus códigos sean fáciles de probar.
- En Python, también es sencillo ampliar el código agregando nuevos módulos que se implementan en otro lenguaje compilado como C++ o C.
- Python es un lenguaje expresivo que se puede integrar en las aplicaciones para ofrecer una interfaz programable.
- Permite al desarrollador ejecutar el código en cualquier lugar, incluidos Windows, Mac OS X, UNIX y Linux.
- Es software libre en un par de categorías. No cuesta nada usar o descargar Pythons o agregarlo a la aplicación.
Bibliotecas más utilizadas para la ciencia de datos:
- Numpy : Numpy es una biblioteca de Python que proporciona una función matemática para manejar arrays de gran dimensión. Proporciona varios métodos/funciones para arrays, métricas y álgebra lineal.
NumPy significa Python numérico. Proporciona muchas funciones útiles para operaciones en n-arrays y arrays en Python. La biblioteca proporciona vectorización de operaciones matemáticas en el tipo de array NumPy, lo que mejora el rendimiento y acelera la ejecución. Es muy fácil trabajar con grandes arreglos y arrays multidimensionales usando NumPy . - Pandas : Pandas es una de las bibliotecas de Python más populares para la manipulación y el análisis de datos. Pandas proporciona funciones útiles para manipular una gran cantidad de datos estructurados. Pandas proporciona el método más fácil para realizar análisis. Proporciona grandes estructuras de datos y manipula tablas numéricas y datos de series temporales. Pandas es una herramienta perfecta para la disputa de datos. Pandas está diseñado para una manipulación, agregación y visualización de datos rápida y sencilla. Hay dos estructuras de datos en Pandas –
Series – Maneja y almacena datos en datos unidimensionales.
DataFrame : maneja y almacena datos bidimensionales. - Matplotlib : Matplotlib es otra biblioteca de Python útil para la visualización de datos. El análisis descriptivo y la visualización de datos es muy importante para cualquier organización. Matplotlib proporciona varios métodos para visualizar datos de una manera más efectiva. Matplotlib permite hacer rápidamente gráficos de líneas, gráficos circulares, histogramas y otras figuras de grado profesional. Usando Matplotlib, uno puede personalizar cada aspecto de una figura. Matplotlib tiene funciones interactivas como hacer zoom y planificar y guardar el gráfico en formato gráfico.
- Scipy : Scipy es otra biblioteca popular de Python para ciencia de datos y computación científica. Scipy proporciona una gran funcionalidad para las matemáticas científicas y la programación informática. SciPy contiene submódulos para optimización, álgebra lineal, integración, interpolación, funciones especiales, FFT, procesamiento de señales e imágenes, solucionadores de ODE, Statmodel y otras tareas comunes en ciencia e ingeniería.
- Scikit – aprender : Sklearn es una biblioteca de Python para el aprendizaje automático. Sklearn proporciona varios algoritmos y funciones que se utilizan en el aprendizaje automático. Sklearn se basa en NumPy, SciPy y matplotlib. Sklearn proporciona herramientas fáciles y sencillas para la extracción y el análisis de datos. Proporciona un conjunto de algoritmos comunes de aprendizaje automático a los usuarios a través de una interfaz coherente. Scikit-Learn ayuda a implementar rápidamente algoritmos populares en conjuntos de datos y resolver problemas del mundo real.