Vivimos en un mundo que está en constante cambio, evidentemente la economía no escapa de dicha realidad: los precios de bienes y servicios, las acciones, bonos, volúmenes de producción, índices de consumo, de ahorro, de inflación y otros, sufren modificaciones periódicas y la manera de estudiar y analizar su comportamiento y evolución es a través de bases de datos, las cuales deben recibir un tratamiento adecuado para obtener resultados que sean el reflejo más cercano de la realidad.
En la actualidad es indispensable el manejo de lenguajes de programación que faciliten el tratamiento de datos y reduzcan los márgenes de error en los que se incurriría haciendo cálculos, estimaciones o proyecciones manualmente, es por ello que los profesionales de la ciencia económica deben adquirir habilidades, conocimientos y destrezas técnicas para programar y elaborar modelos cuantitativos que si bien no son exactos, son la mejor abstracción de la realidad y son muy útiles para explicar el comportamiento de variables, la evolución de un fenómeno, diseñar políticas públicas, entre otras aplicaciones.
Python es un lenguaje de programación multiplataforma y de código abierto que puede utilizarse tanto para machine learnin procesamiento de datos, entre muchos otros propósitos. Esta versatilidad y facilidad para aprenderlo (es ampliamente considerado el lenguaje más sencillo de aprender) lo han convertido en el lenguaje de programación más popular del mundo, según el índice PYPL.
- Data analytics y big data: El uso de Python está muy extendido en dos áreas que han estado, y estarán, en boca de todos: el análisis de datos y el big data. Su simplicidad y su gran número de bibliotecas de procesamiento de datos hacen que Python sea ideal a la hora de analizar y gestionar una gran cantidad de datos en tiempo real. Python está siendo utilizado en la actualidad por muchísimas empresas, tanto de forma directa, como indirecta, ya que detrás de los distintos software de data analytics, muchas veces está este lenguaje interpretado de alto nivel. Analizar una gran cantidad de datos para transformarlos en información útil para el big data es una de las especialidades de Python.
- Data mining: La minería de datos o data mining es un proceso que permite analizar grandes bases de datos con el objetivo de predecir futuras tendencias. Se trata de un proceso complejo al que Python puede arrojar luz a través de la limpieza y organización de datos y del uso de algoritmos de aprendizaje automático que simplifica el análisis de datos.
- Data science: Tras la creación de los motores numéricos como “Pandas” o “NumPy”, Python está desbancando MATLAB, un lenguaje utilizado por científicos a la hora de trabajar con un gran número de datos. La razón es la misma que en los anteriores apartados; la sencillez y la potencia para trabajar con un gran número de datos, unidos al gran número de bibliotecas existentes, hacen que Python sea ideal para este tipo de tareas.
- Inteligencia artificial: Seguro que durante los últimos años has oído hablar muchísimo de la inteligencia artificial (IA). Gran parte de su avance se debe a Python. Su facilidad de escritura y su robustez han convertido a Python en el aliado perfecto de la IA. Su capacidad de plasmar ideas complejas en pocas líneas, unidas al gran número de frameworks existentes, han hecho que Python sea uno de los lenguajes de programación que están impulsando a la IA.
- Blockchain: La base de datos distribuida Blockchain, conocida mundialmente por ser la base sobre la que se sustentan las criptomonedas, también funciona muy bien junto a Python. Como lenguaje versátil, seguro y rápido, es muy útil para formar cadenas de bloques, e incluso permite a los desarrolladores crear una cadena de bloques sencilla en menos de 50 líneas de código, haciendo sencillo algo muy complejo.
Machine learning: El machine learning o aprendizaje automático es otra de las tecnologías que está cambiando el mundo tal y como lo conocemos. La robótica y la IA son ahora capaces de aprender por sí mismas a medida que van procesando más y más datos. De esta forma, obtienen información cada vez más relevante que les permite tomar las decisiones adecuadas. Por supuesto, Python es también muy eficaz en este campo, en el tratamiento de datos eficaz es esencial.
