¿Qué tipo de Python se utiliza en la ciencia de datos?

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 el científico de datos para varios proyectos/aplicación de la ciencia de datos. Python proporciona una gran funcionalidad para hacer frente a las matemáticas, las estadísticas y la función científica. Proporciona grandes bibliotecas para tratar con aplicaciones de ciencia de datos.

Una de las principales razones por las que Python es ampliamente utilizado en las comunidades científicas y de investigación es debido a su facilidad de uso y sintaxis simple que hace que sea fácil de adaptar para las personas que no tienen un fondo de ingeniería. También es más adecuado para el prototipado rápido.

Según ingenieros procedentes de la academia y la industria, los marcos de aprendizaje profundo disponibles con Python APIs, además de los paquetes científicos han hecho Python 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 prefieren Python también. Cuando se trata de áreas como construir algoritmos de detección de fraude y seguridad de red, los desarrolladores se inclinaron hacia Java, mientras que para aplicaciones como el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y el análisis de sentimientos, los desarrolladores optaron por Python, ya que proporciona una gran colección de bibliotecas que ayudan a resolver problemas empresariales complejos fácilmente, construir sistemas fuertes y aplicaciones de datos.

Las siguientes son algunas características útiles del lenguaje Python:

Utiliza la elegante sintaxis, por lo que los programas son más fáciles de leer.
Es un lenguaje fácil de acceder, lo que hace que sea fácil lograr que el programa funcione.
La gran biblioteca estándar y el apoyo comunitario.
El modo interactivo de Python hace que sea fácil de probar códigos.
En Python, también es fácil extender el código añadiendo nuevos módulos que se implementan en otro lenguaje compilado como C++ o C.
Python es un lenguaje expresivo que es posible incrustar en aplicaciones para ofrecer una interfaz programable.
Permite al desarrollador ejecutar el código en cualquier lugar, incluyendo Windows, Mac OS X, UNIX y Linux.
Es software libre en un par de categorías. No cuesta nada usar o descargar Pythons o añadirlo a la aplicación.

Bibliotecas de uso más común para la ciencia de datos :

Nuppy : Numpy es la biblioteca Python que proporciona la función matemática para manejar la matriz de grandes dimensiones. Proporciona varios métodos/función para Array, Métrica, y álgebra lineal. NumPy significa Numerical Python. Proporciona un montón de características útiles para las operaciones en n-arrays y matrices en Python. La biblioteca proporciona vectorización de operaciones matemáticas en el tipo de matriz NumPy, que mejoran el rendimiento y aceleran la ejecución. Es muy fácil trabajar con grandes matrices y matrices multidimensionales usando NumPy .
Pandas : Pandas es una de las bibliotecas de Python más populares para la manipulación y análisis de datos. Los Pandas proporcionan funciones útiles para manipular gran cantidad de datos estructurados. Los pandas proporcionan un método más fácil para realizar análisis. Proporciona grandes estructuras de datos y manipula tablas numéricas y series temporales de datos. Pandas es una herramienta perfecta para el forcejeo de datos. Pandas está diseñado para una manipulación, agregación y visualización de datos rápida y sencilla. Hay dos estructuras de datos en Pandas – Serie – Maneja y almacena datos en datos unidimensionales. DataFrame – Maneja y almacena datos de dos dimensiones.
Matplotlib : Matplotlib es otra biblioteca útil de Python 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 los datos de una manera más eficaz. Matplotlib permite hacer rápidamente gráficos de líneas, gráficos circulares, histogramas y otras figuras profesionales. Utilizando 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 popular biblioteca de Python para la ciencia de datos y la computación científica. Scipy proporciona una gran funcionalidad a la programación científica de matemáticas y computación. SciPy contiene submódulos para optimización, álgebra lineal, integración, interpolación, funciones especiales, FFT, procesamiento de señales e imágenes, solucionadores de ODE, Statsmodels y otras tareas comunes en ciencia e ingeniería.
Scikit – aprender : Sklearn es la biblioteca Python para el aprendizaje automático. Sklearn proporciona varios algoritmos y funciones que se utilizan en el aprendizaje automático. Sklearn está construido en NumPy, SciPy y matplotlib. Sklearn proporciona herramientas fáciles y sencillas para la extracción de datos y el análisis de datos. Proporciona un conjunto de algoritmos comunes de aprendizaje automático a los usuarios a través de una interfaz consistente. Scikit-Learn ayuda a implementar rápidamente algoritmos populares en conjuntos de datos y resolver problemas del mundo real.