Sí, Python es el lenguaje de programación más importante para el análisis de datos. Pero tiene una dura competencia de R. Pero pondré mi dinero en Python.
Python es el lenguaje de elección para los científicos de datos porque es fácil de aprender, escalable, paquetes de visualización increíbles y una excelente comunidad de Python donde puede encontrar bibliotecas de ciencia de datos.
Según la encuesta de KDnuggets 2016 sobre las mejores herramientas de análisis / ciencia de datos, R todavía encabezó la lista de herramientas. Pero lo que se destacó fue el porcentaje de cambio en la participación de Python en comparación con el año anterior.
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El aumento de la participación de Python en 2015 aumentó en un 51%, lo que demuestra su influencia como una herramienta popular de ciencia de datos.
Es perfecto cuando las tareas de análisis de datos implican la integración con aplicaciones web o cuando es necesario incorporar código estadístico en la base de datos de producción. La naturaleza de programación completa de Python lo hace perfecto para implementar algoritmos.
¿Por qué se prefiere Python sobre otras herramientas de ciencia de datos?
Fácil de aprender: en comparación con otros lenguajes de ciencia de datos como R, Python promueve una curva de aprendizaje más corta y puntúa sobre otros al promover una sintaxis fácil de entender.
Escalabilidad: la escalabilidad de Python radica en la flexibilidad que brinda para resolver problemas, como en el caso de YouTube que migró a Python.
Elección de bibliotecas de ciencia de datos: Pandas, StatsModels, NumPy, SciPy y Scikit-Learn son algunas de las bibliotecas bien conocidas en la comunidad de ciencia de datos.
Comunidad Python: una de las razones del aumento fenomenal de Python se atribuye a su ecosistema. A medida que Python extiende su alcance a la comunidad de ciencia de datos, cada vez más voluntarios crean bibliotecas de ciencia de datos.
Continúe leyendo para obtener más detalles ¿Es Python el lenguaje más popular para la ciencia de datos?
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