Python desplaza a Java entre los lenguajes que más crecen en Github

¿Se necesita ser un sofisticado científico de datos para poder sacar ventaja del lenguaje Python en proyectos de analítica digital? En Spain Business School, creemos que no

martes, 26 de noviembre de 2019
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Cada año, Github presenta su reporte The State of the Octoverse — El estado del Octoverso, en el que por primera vez Python desplaza a Java como lenguaje con mayor crecimiento en esta plataforma de recursos para desarrolladores.
Python desplaza a Java entre los lenguajes que más crecen en Github
Las prioridades de la programación de software están cambiando. Ya no se trata sólo de desarrollar infraestructuras y servicios en la Web, para lo que Java y Javascript se convirtieron en el estándar de facto, sino que el desarrollo de los ecosistemas digitales impone una nueva misión: medir y comprender el comportamiento de los usuarios y dispositivos en línea. Si, rastrear humanos y máquinas cada vez más conectados pasan a ser el objetivo de la analítica digital.Y en este universo emergente, los lenguajes de programación para la analítica digital se tornan cada vez más relevantes. Esto subyace en el destaque de Python como el lenguaje que ha superado a Java, entre los más utilizados en GitHub, una comunidad que reúne a más de 40 millones de programadores en todo el mundo y soporta más de 44 millones de repositorios para códigos de software.
Este mes GitHub el balance anual de actividad que titulan el Estados del Octoverso, The State Of Octoverse. Donde queda claro que Python superó a Java como el segundo lenguaje más popular en contribuciones al repositorio.

Python desplaza a Java entre los lenguajes que más crecen en Github¿Por qué Python?
Python y R son los dos lenguajes más utilizados para la ciencia de datos: minería y visualización de información compleja. R es un lenguaje poderoso mientras que Python es versátil y tiene una curva de aprendizaje muy rápida debido a su naturaleza abierta y orientada a objetos.

En Python, también hay varios paquetes disponibles para hacer representaciones de datos: matplotlib es una de las bibliotecas de ciencia de datos más utilizadas para gráficos de todo tipo y que exigen muy poco código. También está disponible Seaborn, una biblioteca basada en Matthon que facilita el desarrollo de gráficos explicativos a partir de datos muy complejos. 
 
¿Se necesita ser un sofisticado científico de datos para poder sacar ventaja del lenguaje Python en proyectos de analítica digital? En Spain Business School, creemos que no. Por ello hemos preparado un curso de Introducción a la Programación con Python, que en sólo tres sesiones te aportará las herramientas para el desarrollo proyectos de análisis profesionales.

El curso será los días 2, 3 y 4 de diciembre en horario de 18:30 h – 21:30 h, bajo la dirección de profesor Manuel Vicario, experto de BMind en analítica de datos.
 

Conoce aquí los detalles del programa del curso de Introducción a la Programación con Python
 

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