Si eres usuario de Excel y estás buscando una forma más eficiente y poderosa de trabajar con datos, entonces este artículo es para ti. En la era actual de la tecnología, Python se ha convertido en el lenguaje de programación preferido para el análisis y manipulación de datos. En este artículo, exploraremos la transición de Excel a Python y descubriremos cómo este lenguaje puede potenciar tus habilidades en la gestión y análisis de datos. No te pierdas esta oportunidad de abrirte a nuevas posibilidades y dar un gran salto en tu carrera profesional. ¡Sigue leyendo para conocer más!
Las ventajas de usar Python sobre Excel
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Transición de Excel a Python
Actualmente, muchas empresas están cambiando de Excel a Python, un lenguaje de programación general de alto nivel desarrollado por el programador holandés Guido van Rossum. Hoy en día, cada vez más desarrolladores de software consideran Python como un digno sustituto de Excel, ya que ofrece muchas ventajas.
Resumen
- La transición de Excel a Python puede justificarse por la capacidad de Excel para realizar cálculos y algoritmos complejos.
- Python es más fácil de aprender y dominar, a diferencia de Excel, que incluye un lenguaje personalizado llamado VBA que es complejo de dominar y ejecutar.
- La transición de Excel a Python ofrece a los usuarios diversos beneficios como: B. una plataforma de codificación de código abierto, muchos contribuyentes voluntarios y bibliotecas gratuitas.
Usando Excel y Python
Excel es una herramienta de análisis de datos común y se utiliza a menudo para realizar operaciones analíticas en la industria financiera. Sin embargo, Excel tiende a ser más complejo ya que requiere el uso de VBA. Los VBA son complejos de usar y dificultan el trabajo con Excel cuando es necesario realizar múltiples operaciones durante el análisis de datos.
Python ofrece varias ventajas como lenguaje de programación en comparación con Excel. Es un lenguaje de programación de código abierto con numerosos voluntarios que actualizan periódicamente el código y mejoran su funcionalidad.
Por el contrario, Excel es un software pago que proporciona actualizaciones del programa sólo a quienes han comprado la aplicación, limitando así su uso. Python también viene con una variedad de bibliotecas preinstaladas, lo que ahorra tiempo a los desarrolladores que de otro modo tendrían que crear proyectos desde cero.
Integraciones funcionales
Un buen software de análisis de datos debe integrarse con otro software analítico y no analítico. Python encaja bien en esta descripción porque se integra bien con otros programas. Los usuarios pueden importar y exportar diferentes tipos de formatos de archivos en Python.
Por ejemplo, Python es compatible con la sintaxis SQL e incluso puede ejecutarlo dentro de su marco para extraer datos y tablas a su entorno. El entorno Python también es eficiente para automatizar tareas como importar datos y escribir datos analizados en funciones Excel o CSV para el análisis de datos.
La transición de Excel a Python puede justificarse desde una perspectiva de integración funcional. En primer lugar, Python es fácil de usar y tanto los principiantes como los analistas experimentados pueden utilizar el lenguaje fácilmente. Excel utiliza el lenguaje VBA, una plataforma personalizada que utiliza macros para automatizar tareas de análisis de datos.
Usar macros para automatizar tareas es más complejo que automatizar tareas en el entorno Python. Además, el hecho de que Python pueda integrarse fácilmente con otros programas lo hace más adecuado para el análisis de datos.
Para obtener más información sobre el funcionamiento interno de Python, consulte los CFI. Aprendizaje automático para finanzas: conceptos básicos de Python ¡Curso!
Compatibilidad de código
El código de análisis de datos se puede guardar como un script para su reutilización y edición adicional. El código Python es reproducible y compatible, lo que lo hace adecuado para que otros contribuyentes que ejecuten proyectos independientes lo puedan editar posteriormente. A diferencia del lenguaje VBA utilizado en Excel, el análisis de datos con Python es más limpio y ofrece un mejor control de versiones.
Aún mejor es la coherencia y precisión de Python en la ejecución del código. Otros usuarios pueden replicar el código original y seguir experimentando una ejecución fluida al mismo nivel que el código original. La capacidad de reproducir código hace que Python sea más eficiente que Excel porque permite a los usuarios omitir el proceso de codificación inicial y comenzar con un marco que ya funciona.
Escalabilidad y eficiencia
Los científicos de datos prefieren Python a Excel debido a su capacidad para procesar grandes cantidades de datos e integrar el modelado y el aprendizaje automático. Al procesar grandes cantidades de datos, Excel tarda más en completar los cálculos en comparación con Python. Cuando los datos se cargan en los dos programas al mismo tiempo, Excel va por detrás de Python porque no está diseñado para manejar grandes cantidades de datos.
Además, Excel tarda más en importar datos creados en otro software de análisis. Puede ser incluso más lento si la cantidad de datos que se importan a la hoja de cálculo es enorme. Python cierra esta brecha, ya que es una herramienta más eficiente para importar y exportar datos en varios formatos, lo que lo hace ideal para la extracción de datos.
En comparación con Excel, Python es mejor para manejar canalizaciones de datos, automatizar tareas y realizar cálculos complejos. Además, cuenta con un amplio conjunto de bibliotecas y herramientas de manipulación.
Python versus Excel en las organizaciones
Python se considera una herramienta de análisis de datos más eficiente para cálculos complejos y grandes cantidades de datos. Sin embargo, Excel sigue siendo más popular que Python en general y lo utiliza una amplia gama de personas en el análisis financiero.
Si bien Excel no es ideal para procesar grandes cantidades de datos, es una herramienta más práctica para organizaciones con pequeñas cantidades de datos que requieren cálculos simples. Python, por otro lado, es más eficiente que Excel si la empresa procesa grandes cantidades de datos que requieren automatización para entregar resultados en un corto período de tiempo.
Recursos adicionales
Para continuar aprendiendo y avanzar en su carrera, los siguientes recursos de CFI son útiles:
