Por qué a los científicos de datos les encanta Python (y cómo utilizarlo con Talend)

En los últimos años Python se ha convertido en el lenguaje de programación de referencia para los científicos de datos. En cierto modo, sorprende un poco. Python no se creó originalmente para realizar tareas analíticas o ciencia de datos, sino que ha evolucionado hasta convertirse en la navaja suiza de la caja de herramientas de los científicos de datos. El motivo radica en un conjunto amplio de paquetes de terceros que los científicos de datos tienen a su alcance. Por ejemplo, ‘Pandas’ permite la manipulación de datos heterogéneos y etiquetados, ‘SciPy’ sirve para las tareas de computación científica más habituales, ‘Matplotlib’ para visualizaciones, ‘NumPy’ para la manipulación de datos vectorizados, y un largo etcétera.

Por qué los científicos de datos <3 Python

Hoy en día Python se utiliza para casi todo, desde el manejo de datos a la visualización, pasando por el desarrollo web. Se ha convertido en uno de los lenguajes de programación de código abierto en uso más importantes y que gozan de mayor popularidad actualmente. Mucha gente lo considera un nuevo lenguaje, cuando en realidad es anterior a Java y a R. Python fue creado por Guido van Rossum del Instituto de investigación holandés CWI en 1989. Uno de sus puntos más fuertes es su sencilla habilidad de ampliarse, así como su compatibilidad con múltiples plataformas. La capacidad que ofrece Python de comunicarse con distintos formatos de archivo y bibliotecas le aporta una gran utilidad y es el principal motivo por el que hoy en día lo utilizan los científicos de datos.

Para los programadores, Python no es un lenguaje difícil de aprender. En realidad, la mayoría de programadores experimentados lo consideran fácil de aprender. Hay muchos incluso que recomiendan Python como el primer lenguaje que debería aprender todo el mundo, que son palabras mayores. La sintaxis del lenguaje en sí es muy sencilla de incorporar. Escriba un programa «Hola, mundo» en cualquier lenguaje. En Java y C se necesitan como mínimo tres líneas de código, mientras que en Python tan solo una. No todo es pan comido: aprender a usar bibliotecas, por ejemplo, exige su tiempo, pero se trata de un lenguaje sencillo para empezar y programar, cuando menos más que los demás.

Talend y Python

Este año Talend ha presentado un nueva app nativa para cloud llamada Talend Data Streams. Con Data Streams todo se convierte en un «stream», como un flujo. Incluso el procesamiento por lotes es un flujo con límite temporal. Esto significa que tenemos una arquitectura tanto para el procesamiento por lotes como de flujos en tiempo real. Data Streams presenta una previsualización inmediata para que los desarrolladores sepan que su diseño es correcto en cada etapa del proceso. Cuando arrastren el último conector final al lienzo, podrán ver al instante que su diseño está completo. Ahora la calidad de datos cuenta con matemática compleja para resolver el problema de la eliminación de datos duplicados, correspondencias y normalización de los datos. Data Streams está pensado para permitir a cualquier usuario añadir snippets de Python fácilmente mediante un editor de código integrado que proporciona autocompletado de código y resaltado de sintaxis intuitivo. Nuestro objetivo es dar alas al usuario con la potencia de Python.

Hay momentos en los que resulta más fácil programar y olvidarse, y los desarrolladores solemos tirarnos de cabeza, según sea el usuario y la tarea en cuestión. Ahí es cuando entra en escena Python. Talend Data Streams ofrece compatibilidad nativa para Python integrada. En Talend invertimos en Python. Consideramos que ofrece una gran funcionalidad, junto con facilidad de programación. Le invitamos a que pruebe Talend Data Streams y observe cómo puede ampliar fácilmente sus canalizaciones de datos con componentes de programación integrados de Python.

Participe en las conversaciones

0 Comments

Leave a Reply