Análisis de datos Python

La programación es una herramienta fundamental en el mundo en el que vivimos, convirtiéndose en una salida laboral importante. Además, su aprendizaje constituye una oportunidad al mejorar el razonamiento lógico formal. La industria del software se ha impuesto sobre todas las demás, desde las ciencias más avanzadas a la tarea más cotidiana. Año a año, miles de puestos de trabajo en programación quedan vacantes, lo que convierte al programador en uno de los recursos humanos más valorados en toda la industria. Pero este no es el único factor por el que el aprendizaje de la programación es importante. Programar se trata de usar la creatividad y el ingenio para resolver problemas y automatizar tareas con la ayuda de una computadora. Dicho de otra forma, la programación trata de entender, construir y modificar software, hoy presente en miles de dispositivos. La programación se convirtió en una actividad fundamental en muchos campos y la necesidad de programadores en todo el mundo nunca fue tan alta. Cada año se crean miles puestos nuevos de trabajo en programación sólo en nuestro país. Aprender a programar es aprender a pensar. Programar permite ejercitar otras capacidades que sirven para todos los ámbitos de tu vida, como mejorar el razonamiento lógico formal y potenciar la habilidad para la resolución de problemas. Si bien cada proyecto, el contexto de cada compañía y las exigencias de los clientes difieren los unos de los otros, lo cierto es que casi siempre que se habla de análisis de datos sale a colación un mismo lenguaje de programación: Python. Con el paso de los años, este se ha erigido como el principal recurso de la programación para el desarrollo de herramientas que permitan el análisis, tratado y procesamiento de los datos. Y claro, por esto mismo, en un mundo donde el Big Data tiene cada vez más peso para las compañías, aprender Python se torna una prioridad de mayor calado para aquellos que buscan adentrarse en el mundo del data analytics. Aunque existen otros lenguajes de programación que también se han hecho un hueco en el sector, lo cierto es que son muchos los argumentos por los que Python se ha acabado por imponer en la industria del análisis de datos. Uno de las principales ventajas es lo sencillo que resulta su aprendizaje. Cualquiera con unos mínimos conocimientos de programación puede aprender los principios de este lenguaje sin problema. Y a medida que los vaya aprendiendo irá conociendo algunas de las ventajas que presenta, como la versatilidad y la reproducibilidad. Es decir, no solamente permite realizar multitud de tareas sino que un fragmento de código, un script escrito en Python, se puede reproducir en cualquier plataforma. A todos estos argumentos se suma que este lenguaje de programación, que se ha impuesto en el sector del Big Data, cuenta con una amplia comunidad de desarrollo, lo que le permite avanzar muy rápido en el desarrollo de nuevas funcionalidades y scripts. Al ser de código abierto y gratuito, de la misma forma que ocurre con Javascript u otros muchos, muchos programadores se animan a investigar distintas soluciones, incorporar diversas mejoras y desarrollar nuevas funciones, para así incluirlo en nuevas aplicaciones como el Machine Learning o en Devop

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