Fundamentos de Python para la Ciencia de Datos (ebook)

El lenguaje Python existe desde hace mucho tiempo y ha desempeñado muchas funciones. Su implementación original fue iniciada por Guido van Rossum en 1989 como una herramienta para la administración de sistemas alternativa a los scripts Bash y los programas en C.Desde su lanzamiento público en 1991, ha evolucionado para su uso en una miríada de industrias. Entre ellas el desarrollo web, el cine, la administración pública, la ciencia y las empresas.

Mi primer contacto con Python fue trabajando en la industria cinematográfica, donde lo utilizábamos para automatizar la gestión de datos en distintos departamentos y ubicaciones. Ahora, en la última década, Python se ha convertido en una herramienta dominante en la ciencia de datos.

Este dominio evolucionó debido a dos desarrollos: Jupyter Notebook y las potentes bibliotecas de terceros. En 2001, Fernando Pérez inició el proyecto IPython, un entorno interactivo en Python inspirado en los notebooks de Maple y Mathematica. En 2014, la parte del proyecto dedicada específicamente a los notebook se separó en el proyecto Jupyter. Estos notebook han destacado para entornos de trabajo científicos y estadísticos. Paralelamente a esto, se desarrollaron para Python bibliotecas de fabricantes independientes con fines de computación científica y estadística. Con tantas aplicaciones, la funcionalidad disponible para un programador de Python ha crecido enormemente. Con paquetes especializados para todo, desde abrir web sockets hasta procesar texto en lenguaje natural, hay más opciones disponibles de las que un desarrollador principiante necesita.