Introducción

Aptude se ha desempeñado como consultores de datos expertos para algunas de las empresas más conocidas del mundo, incluidas algunas que no podemos nombrar. Nuestros clientes abarcan casi todas las industrias y nos piden que los ayudemos con una variedad de proyectos, incluido el desarrollo de pila completa, la administración de servicios de TI, el panel de datos y la UX / UI. Y aunque podemos hacer casi cualquier cosa, algunos de nuestros mejores trabajos implican una profunda experiencia en Ciencia de los datos, especialmente cuando se trata de Python más Data Science.

Amamos tanto la ciencia de datos y Python que hemos desarrollado un Centro de excelencia Python en la Ciudad de México, México, para atraer, capacitar y colocar talento experimentado en proyectos locales y remotos.

En este artículo, profundizaremos en por qué amamos tanto Python para la ciencia de datos, especialmente en comparación con otros lenguajes como R o Scala.

Los lenguajes de la ciencia de datos

Primero, es útil comprender por qué los lenguajes de programación son necesarios para la ciencia de datos.

Lo primero que debe saber: los datos siempre han utilizado algún tipo de lenguaje de programación para funcionar. Las bases de datos relacionales, por ejemplo, usan formas de SQL (incluido T-SQL) para decirle a la base de datos qué hacer con los 0 y 1 que componen los datos en la base de datos. Porque los datos son solo eso: campos estáticos con información estructurada (a menudo). Eso es.

La segunda cosa que debe saber: la ciencia de datos implica la manipulación de conjuntos de datos extremadamente grandes ("big data") utilizando algoritmos matemáticos complejos. Donde SQL implica comandos simples para unir filas de datos, agregar o eliminar datos y crear “vistas” simples, los lenguajes de programación de ciencia de datos avanzados manipulan los datos de maneras que serían muy costosas y francamente imposibles de hacer manualmente o en una hoja de cálculo.

Algunos de los lenguajes disponibles para la ciencia de datos son:

  • R
  • Python
  • Matlab
  • Java
  • Hadoop
  • Julia
  • Scala
  • Rubí

Por nuestro dinero, Python es donde está. Y no es solo porque encuesta tras encuesta, Python es el lenguaje más querido, popular y querido.

Python se usa para1:

  • GUI de escritorio
  • scripting
  • Desarrollo web
  • Desarrollo del juego
  • Aprendizaje automático
  • datos Científicos
  • Análisis de datos
  • Inteligencia artificial
  • Internet de los objetos (IO)
  • Visión por computador
  • Raspado web
  • Procesamiento natural del lenguaje
  • Computación científica y numérica
  • Desarrollo de aplicaciones de software
  • Programacion de red

Por qué amamos Python para el trabajo de ciencia de datos

Python es un excelente lenguaje de programación para el trabajo de ciencia de datos. He aquí por qué nos encanta ...

Python es fácil de aprender. Desde una perspectiva de programación, Python es uno de los lenguajes más fáciles de aprender, lo que significa que también es uno de los mejores para construir equipos más grandes de desarrolladores experimentados y más fácil para nuestros clientes mantener estos equipos después de que nuestro trabajo principal está terminado. También es probable que encontremos Python ya en uso en organizaciones clientes debido a esta facilidad de aprendizaje.

(Aprender ciencia de datos es otro asunto, por supuesto).

Python es flexible. Se ejecuta en casi todas las plataformas, incluidas Windows y MacOS. Como idioma, funciona lo suficientemente bien para una variedad de usos, lo que lo hace versátil y flexible.

Los programadores de Python son más asequibles. Si bien puede hacer mucho con Java, R y el marco Hadoop ... eso no significa que el trabajo tenga un precio asequible.

Los líderes de la industria confían en Python. Google, Youtube, Instagram, NASA, IBM, Netflix, Spotify, Uber, Pinterest, Reddit y más usan Python.

Python es eficiente en el código. Para lo que puede lograr en R, usará mucho menos código escribiéndolo en Python.

Python tiene muchas herramientas y bibliotecas de ciencia de datos:

  • NumPy y Los pandas
  • Scikit-learn para aprendizaje automático (ML)
  • PyBrain
  • Flujo tensor
  • PyMySQL para bases de datos MySQL
  • iPython cuaderno para programación interactiva
  • matplotlib para visualización de datos
  • Además de muchos otros

La razón final, por supuesto, es que tenemos una Centro de excelencia Python en la Ciudad de México, México dedicada a resolver problemas complejos de ciencia de datos para empresas locales y globales.

Si desea que algún experto lo ayude a averiguar por dónde empezar y qué necesita en términos de datos, mano de obra, herramientas y presupuesto, podemos ayudarlo. Muchos de nuestros proyectos involucran iniciativas relacionadas con datos, especialmente porque ahora tenemos un Centro de Excelencia Python en la Ciudad de México, México. Obtener nuestra ayuda es tan fácil como contactarnos a través de correo electrónico, formularioo teléfono.

Fuentes:

https://sites.google.com/view/learn-python-data-science/home

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