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Ciencia de datos: Anaconda Python

Ciencia de datos: Anaconda Python

Son muchos los informes de estadística de uso en los que nos encontramos con que Python es uno de los lenguajes de programación que presentan una mayor tasa de crecimiento en estos últimos años. Uno de los motivos de esta situación es que se trata de un lenguaje ampliamente usado para ciencia de datos, algo para lo que se emplea la distribución Anaconda Python.

En este artículo vamos a analizar el interés creciente de muchos programadores por Python basándonos en su uso de la distribución Anaconda para el trabajo en ciencia de datos. Pero no solo los programadores, también las empresas buscan, cada vez, más profesionales cualificados y especializados en Python para cubrir sus necesidades.

 

Programar en Python

Python es un lenguaje de programación de alto nivel que es muy fácil de usar y que, además, equipa a los científicos de datos para implementar soluciones al mismo tiempo que sigue los estándares requeridos.

Y es que, precisamente es la ciencia de datos uno de los principales ámbitos de aplicación de este lenguaje de programación. Además, Python es un lenguaje que se puede usar para prácticamente cualquier cosa, incluos existen videojuegos que emplean este lenguaje de programación

Se trata de un sistema muy versátil que te va a permitir aprender a programar o especializarte en uno de los códigos más demandados por las empresas y los centros de investigación.

Ventajas de Python

Estas son algunas de las ventajas de aprender a programar con Python. Un lenguaje de programación versátil y que da muchas facilidades a quienes quiere aprender a usarlo. Veamos por qué:

  • Simplificado y rápido. Simplifica mucho la programación y te propone un patrón que se adapta a ti y a tus necesidades. Se trata de un gran lenguaje para scripting, para programar algo de forma rápida y sencilla con unas pocas líneas de código.
  • Elegante y flexible. Se trata de un lenguaje de programación flexible que hace que no sea necesario preocuparse tanto por los detalles.
  • Programación sana y productiva. Un estilo de programación sano. Es fácil de aprender, tiene unas reglas muy claras que hace que puedas ser mucho más productivo que con otros códigos.
  • Ordenado y limpio. Se trata de un lenguaje de programación que mantiene un orden que gusta mucho a quien aprende a programar con Python. Cuenta con módulos muy bien organizados
  • Multiplataforma. Se puede ejecutar en cualquier sistema operativo y cuenta con librerías específicas para cada una de ellas.
  • Comunidad y open source. Algo muy importante para el desarrollo de un lenguaje es la comunidad, la misma comunidad de Python cuida el lenguaje y crear multitud de recursos que son completamente gratuitos.

Utilidades de Python: la Ciencia de Datos

La Ciencia de datos es una de las principales utilidades de Python. Se trata, como su propio nombre indica de la ciencia que estudia los datos. Sus ámbitos de aplicación son muchos, prácticamente cualquier cosa que podamos transformar en números: biomedicina, marketing, economía, etc.

La Ciencia de datos emplea técnicas de programación para el análisis de la información.

Python, igual que R o SQL, es un lenguaje de programación que proporciona todas las herramientas necesarias para lidiar con todos los problemas que supone el análisis de datos de forma masiva. Pero no es solo eso; la ciencia de datos aplicada requiere el desarrollo de habilidades en cuatro áreas:

  • Programación.
  • Estadística.
  • Comunicación.
  • Experiencia en el campo de conocimiento.

¿Y como se trabaja con Python en la Ciencia de datos? Pues usando una de sus principales distribuciones: Anaconda Python.

 

Anaconda Python: ¿qué es?

Anaconda es una suite de código abierto que abarca una serie de aplicaciones, librerías y conceptos diseñados para el desarrollo de la ciencia de datos con Python. Se trata de una distribución de Python que básicamente funciona como un gestor de entorno, de paquetes y que posee una colección de más de 720 cuya característica primordial es que son de código abierto.

Anaconda Distribution se agrupa en cuatro sectores o soluciones tecnológicas:

  • Anaconda Navigator: Interfaz gráfica de Anaconda Python
  • Anaconda Project
  • Librerías de Ciencia de Datos
  • Conda: Gestor de código del Anaconda Python.

Todas ellas se instalan de manera automática en un procedimiento muy sencillo y se configuran de forma automática.

Una vez contamos con Anaconda Python podremos usarlas para lo que necesitemos. Vamos a ver ahora cuales son las características fundamentales de esta distribución de Python.

 

Características de Anaconda Python

Esta suite para la ciencia de datos con Python cuenta con una gran cantidad de características entre las que podemos resaltar las siguientes:

  • Libre, de código abierto, cuenta con una documentación bastante detallada y una gran comunidad.
  • Multiplataforma
  • Permite instalar y administrar paquetes, dependencias y entornos para la Ciencias de Datos con Python de una manera muy sencilla.
  • Ayuda a desarrollar proyectos de Ciencia de datos utilizando diversos entornos de desarrollo como Jupyter, JupyterLab, Spyder y RStudio.
  • Cuenta con herramientas como Dask y Numba para analizar Datos.
  • Permite visualizar datos con Bokeh , Datashader , Holoviews o Matplotlib.
  • Contiene una gran variedad de aplicaciones relacionadas con el aprendizaje de máquina y los modelos de aprendizaje.
  • Anaconda Navigator es una interfaz gráfica de usuario GUI bastante sencilla, pero con mucho potencial.
  • Puede gestionar de manera avanzada paquetes relacionados a la Ciencia de Datos
  • Brinda la posibilidad de acceder a recursos de aprendizaje más avanzados.
  • Elimina problemas de dependencia de paquetes y control de versiones.
  • Está equipado con herramientas que permiten crear y compartir documentos que contienen código con compilación en vivo.
  • Permite compilar Python para una ejecución rápida.
  • Facilita la escritura de algoritmos complejos.
  • Cuenta con soporte para computación de alto rendimiento.
  • Permite compartir proyectos con otros y ejecutar proyectos en diferentes plataformas.
  • Simplifica de manera acelerada la implementación de proyectos de Ciencia de Datos.

Conviértete en programador Python

Python es una muy buena puerta de entrada a la programación, pero también es un muy buen lenguaje en el que especializarte para usarlo para la Ciencia de datos. Para ello, como has visto, es fundamental la distribución Anaconda de Python.

Pero, para dominar este lenguaje de programación vas a necesitar formación. En Tokio School somos especialistas en la preparación para las nuevas tecnologías. Con nuestro curso de programación en Python, vas a poder aprender todo lo que necesitas en una formación de calidad y contrastada. ¡Consúltanos!

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