Calendario Septiembre 13 2021, día del programador.
¿Cuándo y por qué se celebra el Día del Programador en septiembre?
Corría el mes de septiembre de 2009. El presidente ruso de aquel entonces, llamado Dmitri Medvédev, firmó un decreto mediante el cual establecía oficialmente el día 256° del año como la celebración del día del programador. Se estableció que sería el día número 256 de cada año, que en este 2021 (y en todos los años no bisiestos) cae el 13 de septiembre día del programador.
Si buscas la mejor computadora portátil para trabajar en ciencia y análisis de datos, debes tener en cuenta una serie de requisitos imprescindibles para que las aplicaciones de ciencias de datos funcionen en forma óptima. Más abajo veremos las especificaciones ideales de las mejores notebooks para ciencia de datos. Pero primero, algunos conocimientos básicos sobre este tema.
El trabajo de los científicos de datos
¿Qué es la Ciencia de Datos?
La ciencia de los datos es un campo de estudio en el que se analizan grandes volúmenes de datos utilizando herramientas y técnicas modernas para encontrar patrones no evidentes, con el objetivo de obtener información significativa que facilite la toma de decisiones. Entre otras cosas, la ciencia de los datos utiliza complejos algoritmos de aprendizaje automático para construir modelos predictivos. Los datos utilizados para el análisis pueden proceder de múltiples fuentes y presentarse en diversos formatos.
Quienes trabajan en ciencias de datos se denominan científicos de datos o data scientists. El trabajo de los científicos de datos consiste básicamente en utilizar herramientas informáticas de avanzada para buscar insights o revelaciones ocultas en grandes cantidades de información y transmitirlas en forma efectiva para que resulten útiles.
Los científicos de datos están entre los perfiles más buscados actualmente en el mercado laboral informático.
¿Por qué las empresas tienen tanto interés en los científicos de datos?
Por que necesitan extraer verdades y descubrir conocimientos críticos de negocios a partir de enormes cantidades de datos. Además necesitan hacerlo a gran velocidad, para ganarles a sus competidores. El científico de datos es quien sabe cómo lidiar con esas grandes cantidades de información y cómo extraer de ella lo que las empresas necesitan.
Habilidades que se buscan en un científico de datos.
Un buen científico de datos debe reunir conocimientos de informática, modelado/análisis de datos, estadísticas, matemáticas y machine learning, además de contar con un sentido empresarial sólido. Con este arsenal de habilidades, el científico de datos puede encontrar respuestas a las grandes preguntas que ayudan las organizaciones a tomar mejores decisiones.
¿Cuál es la aplicación práctica de las ciencias de datos?
Hoy en día, las ciencias de datos se aplican con finalidades muy dispares. Puede ser ayudar en la búsqueda de nuevos tratamientos para la diabetes, o identificar e interceptar amenazas de seguridad. El análisis exhaustivo de grandes cantidades de datos puede facilitar notablemente dichas tareas. Es por eso que tanto empresas como agencias gubernamentales buscan constantemente contratar profesionales de las ciencias de datos, puesto que son ellos quienes tienen las llaves para develar conocimientos ocultos en océanos de Big Data.
Para trabajar cómodamente con Python, es fundamental elegir el mejor IDE (integrated development environment, o entorno integrado de desarrollo).
Python es más que el lenguaje de programación de moda. A lo largo de sus más de 30 años de vida ha demostrado que es simple, práctico y eficiente para toda clase de desarrollo de software. Pero en los últimos años se ha vuelto el lenguaje de preferencia para ciencia de datos (data science) y aprendizaje de máquina (machine learning), por lo que su conocimiento se ha convertido en un talento muy codiciado por quienes buscan programadores. El dominio del lenguaje Python es imprescindible para el trabajo de los científicos de datos. Los mejores IDEs para Python son los que hacen más fácil la tarea a los programadores Python.
Cualquiera que desee incursionar en la programación Python debe, en principio, elegir con qué entorno de desarrollo, o sea, con qué IDE trabajará. Es por eso que, a continuación, analizamos las mejores opciones, según las opiniones de la comunidad de programadores de este lenguaje.
Sin importar que sea para Python o para cualquier otro lenguaje, hay ciertas características que los programadores esperamos encontrar en todo IDE, para poder trabajar con comodidad y eficiencia en el desarrollo de software. La principal es tener todas las herramientas al alcance de la mano: edición de código, depuración, ejecución y control de versiones. Todo esto integrado en una única interfaz de usuario.
Un IDE completo para Python, con todas las herramientas al alcance de la mano.
En segundo término, es conveniente que el IDE para Python permita acceder directamente a herramientas externas que el propio IDE no ofrezca, como podrían ser analizadores de código o utilidades para hacer deployment en la nube. Y de ser posible, que sea un software libre de costo.
A los desarrolladores les encanta escribir piezas de código que parezcan obras de arte y funcionen hermosamente y sin problemas, al menos en su propio entorno de desarrollo. Pero en algún momento deben integrar sus obras de arte con otras obras de arte, escritas por otros desarrolladores. Y el resultado puede no ser tan hermoso. Si tan solo la parte de integración pudiera ser responsabilidad de alguien más… Bueno, resulta que puede ser. El principal objetivo de las herramientas de integración continua es quitar del camino de los programadores los obstáculos de probar, construir, implementar y entregar.
A medida que crece un proyecto, la cantidad de cosas que deben integrarse aumenta más rápido y las tareas de backtracking – aquellas que deben llevarse a cabo para encontrar la fuente de errores – comienzan a consumir más tiempo que las tareas de codificación en sí. Las herramientas de integración continua (CI, por continuous integration) buscan ayudar a los desarrolladores a superar las dificultades de la integración y mantener su enfoque en lo que más les gusta hacer: escribir código.
Básicamente, CI es una práctica de desarrollo que requiere que los programadores integren su trabajo en un repositorio compartido, haciendo un check-in o un commit (según la terminología usada por la herramienta) de los cambios en el código una o más veces al día. Las herramientas automatizadas de CI verifican y prueban cada cambio y reconstruyen la solución integrada, notificando los errores encontrados y permitiendo que los miembros del equipo los resuelvan tan pronto como les sea posible.
Cómo funcionan las herramientas de integración continua – Infografía.
