¿Por qué Python está creciendo tan rápidamente?

Python es utilizado en una gran variedad de ámbitos, desde el desarrollo web a devops, pero ha sido el aumento de su uso aplicado en machine learning y data science, lo que ha acelerado el crecimiento de Python. Y su creciente interés por la mayoría de programadores que están introduciéndose en estas disciplinas. Sin olvidarnos de la evolución que ha tenido para programadores web o system admin el uso de Python durante años.

Tal como mencionaba Stackoverflow en su informe, no sólo está creciendo Python sino también muchos temas relacionados con él. Así nos encontramos con el aumento del uso de framework web como Django y Flask o PandasNumPy y matplotlib para data science.

Python Creciemiento Lengauje

Python aplicado a Data Science

Aquí nos encontramos con una de las principales claves del crecimiento exponencial del interés sobre Python en estos últimos años. De la mano de Data Science como una de las profesiones mejor valoradas, cuya base se asienta en lenguajes matemáticos como R y con Python gracias a librerías y framework como PyBrainNumPy o PyMySQL.

Python Datascience

Utilizando estas herramientas podemos hacer muchas más cosas que recolectar y clasificar información, creando scripts para automatizar procesos, además de preparar dashboard con esa información.

El punto de entrada para comenzar a trabajar en Data Science es tener una buena base de Python. Muchos de los cursos que podemos encontrar en Coursera o Udacity giran entorno a Python: Python for Data Science ofrecido por IBM en Coursera o el nanodegree programa Become a Data Analyst en Udacity.

Machine Learning de la mano de Python

El auge del Deep Learning con algunos framework como Tensor Flow también ha motivado a muchos desarrolladores a aprender Python.

El carácter exploratorio de machine learning se ajusta a la perfección a Python, así nos podemos encontrar librerías como KerasPyBrain o scikit-learn para realizar tareas de clasificaciones, regresión, clustering, preprocesamiento o generación de modelos de algoritmos.

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