Python es un lenguaje de programación de alto nivel y orientado a objetos que admite patrones de programación estructurados y funcionales. Debido a sus características, Python puede procesar y correlacionar conjuntos de datos grandes y complejos de manera rápida y eficiente. Es por eso que las startups unicornio como Uber, PayPal y Facebook han elegido Python como el lenguaje de programación que usaron para crear sus aplicaciones. También es la razón por la que más desarrolladores se están tomando el tiempo para aprender Python para la ciencia de datos. Aquí hay otras razones por las que los desarrolladores (e incluso los no desarrolladores) están invirtiendo en Python para cursos y certificaciones de ciencia de datos.
1. Es fácil aprender Python para la ciencia de datos.
Antes de crear un código usando cualquier lenguaje de programación, necesita saber dos cosas: los comandos a usar y el orden en cómo deben escribirse.
Estos dos parámetros son los que hacen que la codificación sea una tarea muy tediosa de completar.
Si se equivoca con alguno de estos requisitos, su programa no se ejecutará.
Lo que hace que la codificación sea aún más complicada es que muchos de los comandos utilizados para crear códigos utilizando lenguajes de programación populares como Java y Ruby no son sencillos.
Por ejemplo, si va a crear un código en Java para imprimir la frase "Hola mundo" en la pantalla, el código se vería así:
public class Main
{
public static void main(String args[])
{
System.out.println("Hello, World");
}
}Debe saber de memoria lo que significa cada uno de estos comandos, por qué es necesario incluirlos en el código y por qué deben colocarse en este orden.
De lo contrario, será difícil corregir el código si el programa no se ejecuta de la forma deseada.
Es por eso que un programador puede tardar mucho en aprender, dominar y utilizar para crear programas.
Python, por otro lado, usa comandos que son más sencillos en comparación con otros lenguajes. La sintaxis utilizada para encadenar comandos para crear un fragmento de código también es más natural.
Entonces, usando nuevamente el ejemplo de creación de un código que imprimirá la frase "Hola mundo" en la pantalla, así se verá cuando lo cree usando Python:
print ("Hello World")Tenga en cuenta que el código no solo es más corto sino también más fácil de entender. Incluso alguien sin experiencia en programación sabrá lo que hará este código.
Es por eso que a los programadores les resulta más fácil aprender Python para la ciencia de datos en comparación con otros lenguajes de programación.
2. Los científicos de datos prefieren usar Python.
Los científicos de datos son responsables de organizar, limpiar y simplificar conjuntos de datos sin procesar grandes y complicados.
También se encargan de analizar los datos para encontrar soluciones que sean efectivas y simples.
El uso de un lenguaje de programación como Python ayuda a facilitar su trabajo porque su sintaxis y los requisitos de programación son más fáciles de usar y comprender en comparación con otros lenguajes.
Otra razón por la que los científicos de datos prefieren aprender Python para la ciencia de datos es que Python admite las tres bibliotecas de ciencia de datos más importantes: NumPy, Pandas y Matplotlib.
Estas bibliotecas ya están incluidas en Juptyer Notebook, una herramienta que la mayoría de los programadores de Python utilizan para codificar.
3. La ciencia de datos es cada vez más solicitada.
Los tomadores de decisiones clave confían en los datos para tomar decisiones mejores y más rentables para sus negocios.
Los macrodatos se están volviendo cada vez más accesibles para empresas de todos los tamaños y en todas las industrias.
Es por eso que las empresas ahora buscan formas de utilizarlos para aumentar sus ganancias y escala.
Como resultado, ahora hay una mayor demanda de científicos de datos. Los expertos de IBM predijeron que la necesidad de científicos de datos aumentaría un 20% en el año 2020.
Además de eso, muchas empresas, como Citigroup, ahora requieren que los empleados de diferentes departamentos aprendan Python para la ciencia de datos para ayudarlos a encontrar brechas en el mercado y hacer mejores predicciones.
De hecho, muchas vacantes como esta función de Analista financiero en Google ahora requieren que un candidato esté bien versado tanto en Python como en análisis de datos, un subconjunto de la ciencia de datos.
Consejos para aprender Python rápidamente para la ciencia de datos.
1. Elija el curso correcto.
Debido a que la demanda de ciencia de datos y habilidades de Python está creciendo, no será un desafío encontrar un curso en línea.
La tendencia natural es optar por un curso de desarrollador de Python.
El problema con esta ruta es que Python es un lenguaje de programación tan versátil que puede terminar aprendiendo sobre el desarrollo de sitios web y aplicaciones en lugar de aplicaciones de ciencia de datos.
Si desea acelerar el aprendizaje de cómo usar Python para la ciencia de datos, opte por un curso sobre ciencia de datos con Python como uno de los lenguajes de programación incluidos en los módulos.
De esa manera, comprenderá cómo funciona la ciencia de datos y los diferentes tipos de programación de Python que se usan comúnmente para la ciencia de datos.
Al mismo tiempo, también se familiarizará con los otros lenguajes de programación utilizados por los científicos de datos, ampliando aún más sus conocimientos y habilidades.
2. Manténgase activo en las comunidades de Python.
Cuando se trata de aprender cualquier lenguaje de programación, la experiencia es uno de los mejores profesores.
Al unirse a una comunidad de Python, puede conocer a otros programadores de Python que estarán encantados de responder sus preguntas y compartir ideas sobre cómo hacer que su programa sea más eficiente.
3. Practica, practica, practica.
Aprender Python para la ciencia de datos es como aprender a jugar al ajedrez: se necesita un momento para aprender, pero toda una vida para dominarlo. Y la única forma de hacerlo es mediante la práctica.
GitHub es un gran lugar donde puedes encontrar diferentes programas creados con Python que puedes replicar o incluso mejorar.
También puede cargar sus programas completos aquí e invitar a otros programadores de Python a revisar y brindarle comentarios sobre su trabajo.
Como beneficio adicional, su cuenta en GitHub puede servir como cartera en línea que puede mostrar cuando solicita un trabajo o presenta una oferta para un proyecto.
Una amplia puerta de oportunidad le espera cuando aprenda Python para la ciencia de datos.
La ciencia de datos se está convirtiendo rápidamente en un componente vital en muchas empresas de diversas industrias debido a la abrumadora cantidad de datos a los que ahora se puede acceder fácilmente.
Como resultado, ahora existe una demanda masiva de personas que puedan ayudarlos a tomar estos grandes conjuntos de datos y simplificarlos de una manera que puedan comprender y usar al tomar decisiones comerciales críticas.
Tomarse el tiempo para aprender Python para la ciencia de datos también lo equipa con las habilidades que estas empresas están buscando, lo que lo convierte en el candidato principal que querrían contratar.
La puerta ahora se ha abierto para ti. La pregunta es: ¿tomará medidas para superarlo?
Conviertete en un programador más sociable