¿Cuál es mejor Python o ciencia de datos?

Sus productores definen el lenguaje Python como “...un lenguaje de programación de alto nivel y orientado a objetos con semántica dinámica. Es de alto nivel incorporado estructuras de datos , combinado con mecanografía dinámica y encuadernación dinámica, lo hacen muy atractivo para Desarrollo rápido de aplicaciones , así como para su uso como lenguaje de scripting o pegamento para conectar componentes existentes.”

Python es un lenguaje de programación de propósito general, lo que significa que puede ser utilizado en el desarrollo de aplicaciones web y de escritorio. También es útil en el desarrollo de complejas aplicaciones numéricas y científicas. Con este tipo de versatilidad, no sorprende que Python sea uno de los de más rápido crecimiento lenguajes de programación en el mundo .

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Entonces, ¿cómo hace Python jibe con el análisis de datos? Vamos a echar un vistazo de cerca en cuanto a por qué este lenguaje de programación versátil es una necesidad para cualquier persona que quiere un carrera en el análisis de datos Hoy en día o está buscando algunas vías probables de mejora. Una vez que hayas terminado, tendrás una mejor idea de por qué deberías elegir Python para el análisis de datos.

En este artículo, cubriremos los siguientes temas en detalle:

Sinopsis del análisis de datos
Diferencia entre el análisis de datos y la ciencia de los datos
¿Por qué es esencial la pitón para el análisis de datos?

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Resumen del análisis de datos

¿Qué hace un analista de datos? ¿De todos modos? Un poco de actualización sobre el papel de un analista de datos puede ayudar a hacer más fácil responder a la pregunta sobre por qué Python es un buen ajuste. Cuanto mejor entiendas un trabajo, mejores opciones tomarás en las herramientas necesarias para hacer el trabajo.

Analistas de datos son responsables de interpretar los datos y analizar los resultados utilizando técnicas estadísticas y presentando informes en curso. Desarrollan e implementan análisis de datos, sistemas de recopilación de datos , y otras estrategias que optimizan la eficiencia y calidad estadística. También son responsables de la adquisición de datos de fuentes de datos primarias o secundarias y del mantenimiento de bases de datos.

Los analistas de datos realizan análisis de ciclo de vida completo para incluir requisitos, actividades y diseño, así como desarrollar capacidades de análisis y presentación de informes. También supervisan los planes de control de rendimiento y calidad para identificar mejoras.

Por último, utilizan los resultados de las anteriores responsabilidades y deberes para trabajar mejor con la administración para priorizar las necesidades empresariales y de información.

Sólo hay que echar un vistazo a esta lista de tareas pesadas para ver que tener una herramienta que puede manejar cantidades masivas de datos de forma fácil y rápida es una necesidad absoluta. Teniendo en cuenta la proliferación de Big Data (y todavía está en aumento), es importante poder manejar cantidades masivas de información, limpiarla y procesarla para su uso. Python se ajusta a la factura ya que su simplicidad y facilidad de realizar tareas repetitivas significa que se necesita menos tiempo para tratar de averiguar cómo funciona la herramienta.

Análisis de datos Vs. Ciencia de datos

Antes de adentrarse demasiado en por qué Python es tan esencial para análisis de datos , es importante en primer lugar establecer la relación entre el análisis de datos y la ciencia de datos, ya que este último también tiende a beneficiarse mucho del lenguaje de programación. En otras palabras, muchas de las razones de Python es útil para ciencias de los datos también terminan siendo razones por las que es adecuado para el análisis de datos.

Los dos campos tienen una superposición significativa, y sin embargo también son bastante distintivos, cada uno a su derecha. La principal diferencia entre una analista de datos y científico de datos es que los conocimientos significativos del primer cura a partir de datos conocidos, mientras que el último se ocupa más de las hipótesis, el qué-si. Los analistas de datos manejan el día a día, utilizando datos para responder a las preguntas que se les presentan, mientras que los científicos de datos tratan de predecir el futuro y enmarcar esas predicciones en nuevas preguntas. O para decirlo de otra manera, los analistas de datos se centran en el aquí y ahora, mientras que los científicos de datos extrapolan lo que podría ser.

A menudo hay situaciones en las que las líneas se desdibujan entre las dos especialidades, y es por eso que las ventajas que Python otorga a la ciencia de datos pueden potencialmente ser las mismas de las que disfruta el análisis de datos. Por ejemplo, ambas profesiones requieren conocimientos de ingeniería de software, habilidades de comunicación competentes, conocimientos básicos de matemáticas y una comprensión de algoritmos. Además, ambas profesiones requieren conocimientos de lenguajes de programación como R, SQL y, por supuesto, Python.

Por otra parte, una científico de datos idealmente debe poseer una fuerte perspicacia empresarial, mientras que el analista de datos no tiene que preocuparse por dominar ese talento en particular. Sin embargo, los analistas de datos deben ser competentes con herramientas de hoja de cálculo como Excel.

En cuanto a Sueldos ir, un analista de datos de nivel inicial puede obtener un salario anual de $60,000 en promedio, mientras que el salario medio del científico de datos es de $122.000 en los EE.UU. y Canadá, con gerentes de ciencia de datos ganando $176.000 en promedio.

¿Por qué es Python esencial para el análisis de datos?

Es flexible

Si quieres probar algo creativo que nunca se ha hecho antes; entonces Python es perfecto para ti. Es ideal para los desarrolladores que quieren script aplicaciones y sitios web.

Es fácil de aprender

Gracias al enfoque de Python en la simplicidad y legibilidad, cuenta con una curva de aprendizaje gradual y relativamente baja. Esta facilidad de aprendizaje hace de Python una herramienta ideal para programadores iniciales. Python ofrece a los programadores la ventaja de usar menos líneas de código para realizar tareas de las que uno necesita cuando usa idiomas antiguos. En otras palabras, usted pasa más tiempo jugando con él y menos tiempo tratando con código.

Es de código abierto

Python es de código abierto, lo que significa que es libre y utiliza un modelo basado en la comunidad para el desarrollo. Python está diseñado para funcionar en entornos Windows y Linux. Además, se puede portar fácilmente a múltiples plataformas. Hay muchas bibliotecas Python de código abierto como la manipulación de datos, Visualización de datos , Estadística, Matemáticas, Aprendizaje automático , y Procesamiento del lenguaje natural , por nombrar sólo unos pocos (aunque ver más abajo para más información sobre esto).

Está bien sustentado

Cualquier cosa que puede salir mal saldrá mal, y si usted está usando algo que usted no necesita pagar, conseguir ayuda puede ser un gran desafío. Afortunadamente, Python tiene un gran seguimiento y es muy utilizado en círculos académicos e industriales, lo que significa que hay un montón de bibliotecas de análisis útiles disponibles. Los usuarios de Python que necesitan ayuda siempre pueden recurrir a Stack Overflow, listas de correo y código y documentación contribuidos por el usuario. Y cuanto más popular sea Python, más usuarios aportarán información sobre su experiencia de usuario, y eso significa que más material de soporte está disponible sin costo alguno. Esto crea una espiral autoperpetua de aceptación por un número creciente de analistas de datos y científicos de datos. ¡No es de extrañar que la popularidad de Python esté aumentando!

Por lo tanto, para resumir, estos puntos, Python no es demasiado complejo de usar, el precio es correcto (gratis!), y hay suficiente apoyo por ahí para asegurarse de que no va a ser llevado a una parada chirriante si surge un problema. Eso significa que este es uno de esos raros casos en los que “obtienes lo que pagas” ciertamente no se aplica!

Algunos pensamientos adicionales

Python es una parte valiosa de la caja de herramientas del analista de datos, ya que está hecha a medida para llevar a cabo tareas repetitivas y manipulación de datos, y cualquiera que haya trabajado con grandes cantidades de datos sabe con qué frecuencia entra en ella la repetición. Al tener una herramienta que maneja el trabajo gruñido, los analistas de datos son libres de manejar las partes más interesantes y gratificantes del trabajo.

Los analistas de datos también deben tener en cuenta la amplia variedad de otras bibliotecas de Python disponibles por ahí. Estas bibliotecas, como NumPy , Pandas , y Matplotlib , ayudar al analista de datos a llevar a cabo sus funciones, y debe ser mirado una vez que tenga los fundamentos de Python clavado.

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Aprender Python para la ciencia de datos

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Acerca del autor

John Terra vive en Nashua, New Hampshire y ha estado escribiendo por cuenta propia desde 1986. Además de su volumen de trabajo en la industria del juego, ha escrito artículos para Inc.Magazine y Computer Shopper, así como revisiones de software para ZDNet. Más recientemente, ha realizado un extenso trabajo como bloguero profesional. Sus pasatiempos incluyen correr, jugar y consumir cervezas artesanales. Su refrigerador es compatible con Wi-Fi.