IDE significa Integrated Development Environment o entorno de desarrollo integrado, es una herramienta de codificaci贸n que te permite escribir, probar y depurar el c贸digo de una manera m谩s f谩cil, ya que generalmente se compone de un editor de c贸digo fuente, herramientas de automatizaci贸n de compilaci贸n y un depurador. La mayor铆a de los IDEs de hoy en d铆a tienen la terminaci贸n inteligente del c贸digo.

Aunque el IDE es un concepto estrictamente definido, est谩 empezando a redefinirse a medida que otras herramientas como los port谩tiles comienzan a ganar cada vez m谩s funciones que tradicionalmente pertenecen a los IDE.

Debido a las caracter铆sticas que los IDEs tienen para ofrecer, son extremadamente 煤tiles para el desarrollo, hacen que su codificaci贸n sea m谩s c贸moda y esto no es diferente para Machine Learning. Sin embargo, dado el hecho de que no solo hay que considerar los IDEs tradicionales, sino tambi茅n las nuevas herramientas, como los port谩tiles, es posible que te preguntes qu茅 entorno de desarrollo utilizar cuando reci茅n se est谩 comenzando con la ciencia de los datos.

Para programar Machine Learning se necesita una plataforma de alto rendimiento para ejecutar el c贸digo, aqu铆 hay una lista completa de los mejores IDEs de Python, esto no es solo para Machine Learning, tambi茅n pueden ser usados en diferentes aplicaciones de Python, ya sea desarrollo web o cualquier secuencia de comando de automatizaci贸n en Python, adicionalmente, algunos de ellos son capaces de manejar otro lenguaje de programaci贸n.

Spyder

Este IDE obtuve este nombre corte debido a su propio nombre: 鈥淪cientific Python Development Environment鈥. El autor es Pierre Raybaut y se lanz贸 oficialmente el 18 de octubre de 2009 y est谩 escrito 煤nicamente en Python.

Este es uno de los mejores IDEs de Python para ciencia de datos y si nunca has trabajado con un IDE este podr铆a ser tu mejor acercamiento. Es ligero y capaz de ejecutar secuencias de comandos complejas de Python en t茅rminos de rendimiento inform谩tico. En caso de que ya hayas instalado Anaconda, no necesitas instalar expl铆citamente Spyder IDE, en realidad viene por defecto con la distribuci贸n de Anaconda.

Spyder cuenta con varias bibliotecas preintegrada de an谩lisis de datos como Matplotlib, Numpy, SciPy, entre otras, aunque tambi茅n puedes agregar m谩s como una extensi贸n seg煤n el requisito.

Entre las caracter铆sticas que tiene este IDE se encuentran:

  • IDE muy simple y liviano con documentaci贸n detallada y bastante f谩cil de instalar.
  • Este es un editor de c贸digo abierto y admite el resaltado de sintaxis, finalizaci贸n de c贸digo y exploraci贸n de variables.
  • Este editor viene con un visor de documentaci贸n donde puede ver la documentaci贸n relacionada con las clases o funciones que debe usar.
  • Al igual que la mayor铆a de los IDE, este tambi茅n admite el explorador de variable, que una herramienta 煤til para explorar y editar las variables que hemos creado durante la ejecuci贸n del archivo.
  • Es compatible con la depuraci贸n en tiempo de ejecuci贸n, es decir, los errores se ver谩n en la pantalla tan pronto como los escriba.
  • Este IDE se integra con algunas de las librer铆as fundamentales como NumPy, Matplotlib, SciPy, entre otras.
  • Spyder se considera mejor en los casos en que se utiliza como una consola interactiva para probar y desarrollar aplicaciones cient铆ficas y scripts que hacen uso de bibliotecas como SciPy, NumPy y Matplotlib.

IDE para Machine Learning con Python

PyCharm

PyCharm es el IDE m谩s famoso en el mundo profesional ya sea para la ciencia de datos o para la programaci贸n convencional de Python. Este IDE est谩 construido por una de las grandes compa帽铆as como lo es JetBrain, quien lo lanz贸 en octubre de 2010. Cuenta con dos ediciones diferentes: Community Edition, a la que todos podemos tener acceso esencialmente gratis y la segunda es Professional Edition para la que tendr谩s que pagar un poco de dinero.

Entre las caracter铆sticas que tiene este editor est谩n:

  • Incluye la finalizaci贸n del c贸digo, la sangr铆a autom谩tica y el formato del c贸digo.
  • Tambi茅n viene con un depurador en tiempo de ejecuci贸n, es decir, mostrar谩 los errores tan pronto como los escriba.
  • Tiene uno de los visores de documentaci贸n m谩s avanzados junto con videos tutoriales.
  • El hecho de que PyCharm sea ampliamente aceptado entre las grandes compa帽铆as con el objetivo de Machine Learning se debe a su capacidad de proporcionar soporte para importantes librer铆as como Matplotlib, NumPy y Pandas.
  • Puedes trabajar en diferentes proyectos con diferentes versiones de Python, esto quiere decir que puedes trabajar en dos proyectos, en los que uno admita Python 2.7 y otro requiere 3.5, PyCharm administrar谩 f谩cilmente esta situaci贸n para ti.
  • Si hablamos de su apariencia de interfaz de usuario, esta es incre铆ble y personalizable.

IDE para Machine Learning con Python

Jupyter Notebook

Naci贸 de IPython en 2014 y se trata de una aplicaci贸n web basada en la estructura servidor-cliente que permite crear y manipular documentos port谩tiles, o simplemente 鈥渃uadernos鈥. Al igual que Spyder, la distribuci贸n de Anaconda incluye Jupyter Notebook. Debido a su arquitectura web basada en la estructura servidor-cliente debe encender el servidor cuando necesite ejecutar el c贸digo.

Jupyter se compone de tres componentes: aplicaciones web para port谩tiles, kernels y documentos de cuaderno.

Algunas de sus caracter铆sticas claves son las siguientes:

  • Es de c贸digo abierto.
  • Puede admitir hasta 40 idiomas e incluye lenguajes populares para Machine Learning como Python, R, Scala, Julia, entre otros.
  • Le permite a uno crear y compartir los documentos con ecuaciones, visualizaci贸n y lo m谩s importante, c贸digos en vivo.
  • Hay widgets interactivos desde los cuales el c贸digo puede producir resultados como videos e im谩genes. No solo esto, los widgets interactivos se pueden usar para visualizar y manipular datos en tiempo real.
  • Tiene integraci贸n de Big Data donde uno puede aprovechar las herramientas de Big Data, como Apache Spark, de Scala, Python y R. Se puede explorar los mismos datos con bibliotecas como Pandas, scikit-learn, matplotlib, entre otros.
  • Algunos de los usos del port谩til Jupyter incluyen la limpieza de datos, la transformaci贸n de datos, el modelado estad铆stico y, por supuesto, Machine Learning.
  • Jupyter se ha integrado con bibliotecas como matplotlib, Numpy y Pandas.
  • Otra caracter铆stica importante es que puede mostrar tramas que son el resultado de la ejecuci贸n de celdas de c贸digo.

IDE para Machine Learning con Python

Rodeo

Es un IDE de Python que est谩 dise帽ado expresamente para Machine Learning y an谩lisis de datos en Python, fue desarrollado por Yhat y utiliza el n煤cleo de IPython.

Rodeo es bastante similar a RStudio, el IDE m谩s popular para el lenguaje R, por lo que es ideal utilizar este editor si eres usuario de R y est谩s migrando a Python.

Algunas de las caracter铆sticas claves son las siguientes:

  • Es principalmente famoso debido a su capacidad de permitir a los usuarios explorar, comparar e interactuar con los marcos de datos y tramas.
  • Viene con un editor que tiene la capacidad de autocompletar y el resaltado de sintaxis.
  • Proporciona un soporte para IPython que hace que el c贸digo sea r谩pido.
  • Viene con tutoriales de Python integrados, lo que lo hace bastante favorable para los usuarios.
  • Tiene muchas caracter铆sticas similares a Spyder, pero carece de muchas funciones, como an谩lisis de c贸digo.

IDE para Machine Learning con Python

Geany

Es principalmente un IDE de Machine Learning para Python creado por Enrico Troger y se lanz贸 oficialmente en octubre de 2005, es una de las mejores soluciones para IDE de peso ligero, teniendo una configuraci贸n de tama帽o muy peque帽o. Est谩 escrito en C y C++y a pesar de ser un IDE peque帽o, es tan capaz como cualquier otro IDE descrito ac谩.

Entre las caracter铆sticas de este editor est谩n:

  • Admite resaltado de la sintaxis y la numeraci贸n de l铆neas.
  • Viene equipado con funciones como la finalizaci贸n del c贸digo, el cierre autom谩tico de llaves.
  • Tambi茅n viene con c贸digo plegable.
  • Admite navegaci贸n por c贸digo.

IDE para Machine Learning con Python

Atom

Es un IDE de c贸digo abierto desarrollado por Github, est谩 disponible para muchos lenguajes de programaci贸n como PHP, Java, entre otros. Atom tiene caracter铆sticas interesantes que crean una buena experiencia para los desarrolladores de Python.

Una de las mejores ventajas de Atom es su comunidad, principalmente debido a las constantes mejoras y complementos que desarrollan para personalizar su IDE y mejorar su flujo de trabajo.

Adem谩s de su excelente interfaz de usuario, la documentaci贸n detallada facilita la vida del desarrollador. Incluso despu茅s de leer la documentaci贸n y todav铆a necesita ayuda puede entrar en Atom Community para buscar respuesta a tus dudas.

En la actualidad, el desarrollo de proyectos de Machine Learning es bastante f谩cil debido a las comunidades de c贸digo abierto y los IDE. Solo debido a la frecuente aparici贸n de nuevos lenguajes de programaci贸n, es muy dif铆cil recordar la sintaxis de cada programador, por lo tanto, la mayor铆a de las veces en la codificaci贸n va en la correcci贸n de sintaxis. Sabes muy bien que los IDE tambi茅n hacen la correcci贸n de sintaxis sea muy f谩cil. Los IDE son los suficientemente inteligentes como para detectar llaves abiertas o punto y como, entre otros. Estos son capaces de proporcionar soluciones r谩pidas en el c贸digo, la mayor铆a de los IDE tambi茅n son capaces de optimizaci贸n de c贸digo.

Pero, 驴cu谩l es el mejor IDE?, la respuesta es simple: el que te haga la vida m谩s f谩cil y el trabajo m谩s c贸modo.

El prop贸sito de esta lista es darte las referencias para que puedas comenzar, puedes probar cada uno y evaluar las caracter铆sticas determinando lo bueno y lo malo. Adem谩s de eso, puedes probar algunas alternativas y tal vez incluso las encuentres mejores que las que se encuentran en esta lista.

Los IDE pueden ayudarte a mejorar el flujo de trabajo y hacer que los resultados sean rentables.

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