Se trata de un lenguaje de programación multiparadigma. Esto quiere decir que lo puedes utilizar diferentes elementos y modos de programación, como programación imperativa, funcional y de orientación de objetos. Asimismo, Python cuenta con una licencia de código abierto, lo que permite que desarrolladores y programadores de todas partes del mundo puedan participar en el proyecto.

Asimismo, es uno de los lenguajes de programación más recomendados para proyectos de Data Science, ya que cuenta con funcionalidades matemáticas, estadísticas y científicas para cualquier aplicación dentro de esta materia.

Se trata de un código de programación que basa su filosofía en la legibilidad de su código y que fue creado en 1991 por Guido Van Rossum. Fue señalado como el sucesor del lenguaje de programación ABC. Fue diseñado para leerse con facilidad, de forma que utilizara palabras simples en lugar de símbolos.

Si se compara con el lenguaje analógico de la filosofía de Unix, los comandos «!» y «&&» se escriben «not» y «and» respectivamente. Igualmente, el contenido de los bloques de código, como las funciones o los bucles, pueden utilizarse con espacios o tabuladores. Es otra de las características que lo diferencian de otros como el lenguaje C, donde se debe utilizar llaves «{}» para indentar el código.

Asimismo, también se puede ordenar el contenido en diferentes líneas, indicando una barra invertida «\» para señalar que la instrucción continúa en la siguiente línea. También incluye otros elementos como los siguientes.

  • Comentarios: Es útil para introducir información adicional dentro del código, se añaden utilizando 3 apóstrofes de apertura y 3 de cierre, o añadiendo el símbolo numeral «#».
  • Variables: Estos son dinámicos por lo que no es necesario especificar cuál es el tipo previamente, para asignarlos se utiliza el símbolo igual «=». Una de las ventajas es que estas variables pueden tener caracteres alfanuméricos.
  • Tipos de datos: Se puede ordenar la información en cadenas, secuencias, conjuntos, mapping números enteros, números complejos, entre otros.

Características de Python

También es importante mencionar que en Python se puede utilizar Pandas. Este es un código que permite crear tablas para organizar datos.

A través de éste, los Data Scientist suelen crear dataframes o datasets, de forma que puedan establecer recuadros con la información que van recolectando del Big Data. Pero esta es sólo una de sus características más importantes, algunas adicionales son las siguientes.

  • Permite varios estilos. Esto significa que los programadores no tienen que adecuarse a un solo tipo de paradigma, más bien contiene varios estilos, como la programación orientada a objetos, la programación imperativa y funcional.
  • Administra la memoria utilizando conteo de referencia y tipado dinámico.
  • Parte de su filosofía incluye la resolución dinámica de nombres, esto se refiere al enlazado de un método y un nombre de variable.
  • También destaca por su facilidad de extensión. Esto quiere decir que puede incluirse en un nuevo módulo utilizando C o C++.
  • Incluye un estándar de modo interactivo donde se pueden escribir las instrucciones en un intérprete de comandos, de forma que los resultados se muestran inmediatamente.
  • Particularmente recomendado para entender el cómo hacer link building

¿Qué se puede programar utilizando Python?

Como ya se ha dicho anteriormente, este lenguaje puede ser utilizado para diferentes aplicaciones en áreas como el Data Science. No obstante, también cuenta con otros usos como los siguientes.

Inteligencia artificial

Gracias a su facilidad y rapidez de escritura, Python es utilizado constantemente para generar proyectos de inteligencia artificial, de forma que permite plasmar ideas complejas en muy pocas líneas de código.

Lo mejor es que gracias a que cuenta con un proyecto de código abierto los programadores pueden acceder a soporte gratuito, especialmente para aprender a utilizarlo en aplicaciones de inteligencia artificial.

Asimismo, esta también suele ser utilizada constantemente para los proyectos de Data Science, sobre todo para la creación de algoritmos que permitan generar datos estadísticos y matemáticos.

Big Data

Es uno de los lenguajes más utilizados para la extracción de información, es útil para empresas e investigaciones a partir del Big Data. Como ya se ha dicho, puede utilizar códigos como Pandas para recopilar, organizar y analizar la información de forma fácil y rápida.

Desarrollo web

Utiliza un framework como Django para crear estructuras y códigos  en pocas líneas. También suele ser una ventaja para crear aplicaciones más dinámicas y seguras. Igualmente, suele ser utilizado para obtener datos de otras páginas o para realizar desarrollos de páginas web y conseguir información de la competencia para generar estudios de mercado. Aplicaciones como Instagram y Pinterest han sido construidas utilizando este tipo de framework.

Python en el Data Science

Este lenguaje programático puede utilizarse para diferentes funcionalidades en materia de Data Science. En pocas palabras, se puede utilizar para analizar textos, información de diferentes bases de datos y programar algoritmos para el Machine Learning o aprendizaje automático.

Lo más ventajoso de utilizarlo en la ciencia de datos es que contiene varias bibliotecas que pueden ser empleadas para diversas tareas, especialmente dirigidas a la obtención y organización de datos, alguna de ellas son TensorFlow, Skitlearn, Pandas y Keras.

De esta forma, los científicos pueden realizar diferentes tareas con mayor eficiencia. Por ejemplo, anteriormente se mencionó que Panda permite organizar datos, pero también se utiliza para limpiar u optimizar archivos CSV con diferentes filas y columnas. Mientras que con TensorFlow se pueden desarrollar redes de aprendizaje automático de forma sencilla.

Ventajas y desventajas de Python

Ventajas

  • Simple y rápido: Los programadores pueden adaptar rápidamente sus patrones, especialmente cuando se trata de proyectos que requieren de rapidez y agilidad.
  • Flexible: Cuenta con muchas herramientas, por lo que los usuarios no deben preocuparse por detalles, especialmente en el momento de la importación.
  • Limpio y ordenado: Con un código de fácil legibilidad también permite que sea más ordenado y con una estructura limpia, a diferencia de otros lenguajes cuyos módulos no suelen estar bien organizados.
  • Incluye una comunidad: Al ser de código abierto, participa una gran comunidad de desarrolladores y programadores, lo que permite que tenga actualizaciones constantes y un mejor acceso a soporte.

Desventajas

  • Es necesario haber tenido una formación previa en otro tipo de lenguaje para poder utilizarlo.
  • Python no cuenta con un soporte en la mayoría de los servidores, y cuando lo hace su configuración puede ser muy complicada.
  • A veces, es necesario utilizar librerías o bibliotecas de terceros.

Saber qué es Python es necesario si vas a dedicarte a organizar información para tu Data Science. Incluso si vas a contratar un científico que se encargue de eso, debes tener en cuenta sus bases y elementos más importantes, después de todo, debes aprovecharlo para diferentes finalidades.

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