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Introducción a Python
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Los Entornos de Desarrollo Integrado (IDE) son herramientas de programación que facilitan la escritura, depuración y comprobación del código. Muchos ofrecen funciones útiles como completado de código, resaltado de sintaxis, herramientas de depuración, exploradores de variables, herramientas de visualización y muchas otras características.
Las plataformas de portátiles ofrecen ventajas similares a las de los IDE, pero se presentan en un formato diferente. Los cuadernos permiten escribir código, ver los resultados y añadir comentarios en forma de markdown. Este enfoque de la codificación hace que el código sea más legible y que el análisis se parezca más a una redacción de la que usted y los demás puedan seguir la lógica.
Tanto los IDE como las plataformas de blocs de notas son grandes herramientas para que los científicos de datos escriban rápidamente código y análisis para proyectos de datos. Hay muchas herramientas estupendas disponibles. En este artículo, cubriremos 6 de las más comunes y mejores de estas herramientas específicamente con funcionalidades que benefician a los proyectos en ciencia de datos. Estas herramientas hacen hincapié en la facilidad para importar datos, visualizar grandes tablas y variables, y ver visualizaciones de forma fácilmente accesible.
DataLab
DataLab es el bloc de notas basado en la nube de DataCamp que permite a cualquier persona analizar datos, colaborar y compartir información con su equipo. DataLab puede utilizarse tanto para aprender ciencia de datos como para realizar trabajos de ciencia de datos como plataforma de cuaderno independiente. Ofrece conjuntos de datos listos para usar que permiten empezar rápidamente a practicar y analizar datos del mundo real.
DataLab también ofrece plantillas que le ayudarán a adentrarse más rápidamente en determinados tipos de proyectos y funciones de colaboración que facilitan la edición y los comentarios sobre los proyectos. Al utilizar DataLab, puede conectarse al almacén de datos de su organización y compartir cuadernos con su equipo de datos como lo haría en Google Docs. DataLab es compatible con Python, R y SQL.
Pros
- Compatibilidad con Python, R y SQL.
- Tiene un plan gratuito y más opciones premium.
- Conjuntos de datos y plantillas integrados para empezar a programar rápidamente.
- Cargue sus propios datos y conéctese al almacén de datos de su empresa.
- Excelentes herramientas para colaborar y compartir código.
- No necesita instalación.
Contras
- No soporta muchos lenguajes que otros IDEs sí soportan.
- Requiere conexión a Internet para codificar y acceder a los archivos.
JupyterLab Notebook y Jupyter Notebook
JupyterLab y Jupyter Notebook son dos de los cuadernos gratuitos más populares para la ciencia de datos. Ambas son herramientas basadas en Internet. Jupyter Notebook es la aplicación original de cuadernos web y es muy fácil de usar para principiantes, con una interfaz sencilla centrada en los documentos.
JupyterLab es la siguiente iteración de este software. Ofrece un entorno de desarrollo interactivo y modular que facilita la creación de un flujo de trabajo personalizado. Puedes utilizar JupyterLab para flujos de trabajo en ciencia de datos, computación científica, periodismo computacional y aprendizaje automático.
Jupyter es compatible con más de 40 lenguajes de programación, incluidos Python y R, y otros lenguajes de datos como Julia y Scala. También es muy fácil de instalar con un simple comando pip, y además puedes probarlo en tu navegador antes de instalarlo.
Pros
- Es compatible con más de 40 lenguajes de programación.
- Ofrece un montón de funciones de personalización para personalizar su flujo de trabajo.
Contras
- Requiere la descarga de software.
Spyder
Spyder es un entorno gratuito y de código abierto desarrollado para codificar en Python. La herramienta cuenta con algunas herramientas avanzadas de edición, depuración y creación de perfiles que hacen que la codificación en Python sea mucho más fácil y eficiente.
Por ejemplo, el editor incluye funciones de autocompletado, resaltado de sintaxis, división horizontal y vertical, y otras herramientas para mejorar la eficacia de la codificación. Todo esto ayuda a que la experiencia de codificación y depuración sea más fácil y personalizable. La herramienta también tiene funciones avanzadas como un explorador de variables, que te permite ver las variables que has creado con tu código, y un explorador de gráficos fácil de usar para ver y guardar los gráficos que ha creado tu código.
Spyder también ofrece otros complementos para ampliar la funcionalidad del software, como un bloc de notas, un terminal y software de pruebas.
Pros
- Dispone de muchas funciones avanzadas y personalización de la interfaz.
- Totalmente gratuito y de código abierto.
- Dispone de plugins adicionales para ampliar la funcionalidad de la herramienta.
Contras
- Sólo admite programación en Python.
- Es un poco avanzado para los nuevos programadores.
Visual Studio
Visual Studio es un IDE desarrollado por Microsoft para facilitar la codificación, la depuración y la colaboración. Visual Studio es un IDE más avanzado que ofrece funciones adicionales a los programadores, como compiladores, herramientas de finalización de código, herramientas de diseño gráfico y otras útiles funciones de desarrollo. Todas estas funciones agilizan y facilitan los procesos de codificación y depuración.
Visual Studio también ofrece consejos cuando se escribe determinado código, como la definición de una función, lo que lo convierte en una herramienta ideal para que aprendan los principiantes. Este IDE funciona en Windows, Mac y Linux y es compatible con la mayoría de los lenguajes de programación.
Pros
- Tiene muchas funciones avanzadas para que los programadores escriban código con eficacia.
- Ofrece consejos y sugerencias útiles para los programadores menos experimentados.
- Admite muchas funciones de colaboración.
Contras
- Sólo admite programación en Python.
- Requiere la instalación de un software.
Google Colab
Google Colaboratory es el entorno de bloc de notas de Google basado en la nube. Colab está integrado con el conjunto de productos de Google y es fácil empezar a utilizarlo si tienes una cuenta de Google. Puedes importar datos a los cuadernos Colab desde tu cuenta de Google Drive y desde otras fuentes como Github.
Colab también es muy popular en la comunidad del aprendizaje automático y permite aprovechar el hardware en la nube de Google, incluidas las GPU y las TPU, para ejecutar código de aprendizaje automático independientemente de la potencia de tu propio ordenador. También puedes compartir cuadernos Colab con otras personas, de forma similar a un archivo doc de Google, lo que facilita compartir tu trabajo. También es compatible con más de 40 lenguajes de programación, incluidos Python, R y Scala.
Pros
- Es compatible con más de 40 lenguajes de programación.
- Gratis y fácil de configurar con una cuenta de google.
- Te ofrece acceso gratuito al hardware de Google, para que no tengas que depender del hardware de tu propia máquina para proyectos que requieran un alto nivel de computación.
- Facilidad para compartir código y colaborar.
- Disponible en línea sin instalación de software.
Contras
- Perder la conexión a Internet o dejar una sesión abierta durante demasiado tiempo puede hacer que pierdas el progreso del trabajo y tengas que volver a ejecutar el cuaderno (lo que puede llevar un tiempo en el caso de los cuadernos de entrenamiento de modelos de Inteligencia Artificial).
- Los recursos de hardware y la potencia pueden ser limitados sin una suscripción premium.
DataSpell
Link: http://www.jetbrains.com/dataspell/
DataSpell es una plataforma IDE y de cuadernos desarrollada por Jetbrains específicamente para científicos de datos. Es la herramienta más reciente de esta lista y fue lanzada a finales de 2021. Disponen de control de versiones integrado, un terminal y una herramienta de base de datos para acceder a las bases de datos directamente en el IDE.
DataSpell también proporciona completado de código, exploradores de variables, un depurador y soporte SQL. También hay plugins disponibles para personalizar la interfaz y añadir más funcionalidades. DataSpell es más caro, pero ofrece muchas funciones premium si buscas un IDE sólido para la ciencia de datos.
Pros
- Compatibilidad integrada con SQL y bases de datos.
- Desarrollado específicamente para científicos de datos.
- Admite funciones de programación avanzadas para lograr flujos de trabajo más eficaces.
Contras
- Caro y requiere una suscripción anual.
- Requiere la instalación de un software.
Comparación de los mejores IDE para la ciencia de datos
Hemos recopilado los pros y los contras de las herramientas que hemos cubierto en el post en una tabla a continuación para ayudarle a elegir el IDE de ciencia de datos adecuado para sus necesidades.
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IDE |
Pros |
Contras |
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DataLab |
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JupyterLab Notebook & Jupyter Notebook |
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Spyder |
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Visual Studio |
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Google Colab |
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DataSpell |
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Esperamos que haya disfrutado de este resumen de los mejores IDE para la ciencia de datos con los que puede trabajar hoy en día. Si quieres empezar a utilizar un IDE rápidamente y sin necesidad de instalación, echa un vistazo a DataLab.
