6 IDEs para Machine Learning con Python

IDE significa Integrated Development Environment o entorno de desarrollo integrado, es una herramienta de codificación que te permite escribir, probar y depurar el código de una manera más fácil, ya que generalmente se compone de un editor de código fuente, herramientas de automatización de compilación y un depurador. La mayoría de los IDEs de hoy en día tienen la terminación inteligente del código.

Aunque el IDE es un concepto estrictamente definido, está empezando a redefinirse a medida que otras herramientas como los portátiles comienzan a ganar cada vez más funciones que tradicionalmente pertenecen a los IDE.

Debido a las características que los IDEs tienen para ofrecer, son extremadamente útiles para el desarrollo, hacen que su codificación sea más cómoda y esto no es diferente para Machine Learning. Sin embargo, dado el hecho de que no solo hay que considerar los IDEs tradicionales, sino también las nuevas herramientas, como los portátiles, es posible que te preguntes qué entorno de desarrollo utilizar cuando recién se está comenzando con la ciencia de los datos.

Para programar Machine Learning se necesita una plataforma de alto rendimiento para ejecutar el código, aquí hay una lista completa de los mejores IDEs de Python, esto no es solo para Machine Learning, también pueden ser usados en diferentes aplicaciones de Python, ya sea desarrollo web o cualquier secuencia de comando de automatización en Python, adicionalmente, algunos de ellos son capaces de manejar otro lenguaje de programación.

Spyder

Este IDE obtuve este nombre corte debido a su propio nombre: “Scientific Python Development Environment”. El autor es Pierre Raybaut y se lanzó oficialmente el 18 de octubre de 2009 y está escrito únicamente en Python.

Este es uno de los mejores IDEs de Python para ciencia de datos y si nunca has trabajado con un IDE este podría ser tu mejor acercamiento. Es ligero y capaz de ejecutar secuencias de comandos complejas de Python en términos de rendimiento informático. En caso de que ya hayas instalado Anaconda, no necesitas instalar explícitamente Spyder IDE, en realidad viene por defecto con la distribución de Anaconda.

Spyder cuenta con varias bibliotecas preintegrada de análisis de datos como Matplotlib, Numpy, SciPy, entre otras, aunque también puedes agregar más como una extensión según el requisito.

Entre las características que tiene este IDE se encuentran:

  • IDE muy simple y liviano con documentación detallada y bastante fácil de instalar.
  • Este es un editor de código abierto y admite el resaltado de sintaxis, finalización de código y exploración de variables.
  • Este editor viene con un visor de documentación donde puede ver la documentación relacionada con las clases o funciones que debe usar.
  • Al igual que la mayoría de los IDE, este también admite el explorador de variable, que una herramienta útil para explorar y editar las variables que hemos creado durante la ejecución del archivo.
  • Es compatible con la depuración en tiempo de ejecución, es decir, los errores se verán en la pantalla tan pronto como los escriba.
  • Este IDE se integra con algunas de las librerías 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 científicas y scripts que hacen uso de bibliotecas como SciPy, NumPy y Matplotlib.

IDE para Machine Learning con Python

PyCharm

PyCharm es el IDE más famoso en el mundo profesional ya sea para la ciencia de datos o para la programación convencional de Python. Este IDE está construido por una de las grandes compañías como lo es JetBrain, quien lo lanzó 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 tendrás que pagar un poco de dinero.

Entre las características que tiene este editor están:

  • Incluye la finalización del código, la sangría automática y el formato del código.
  • También viene con un depurador en tiempo de ejecución, es decir, mostrará los errores tan pronto como los escriba.
  • Tiene uno de los visores de documentación más avanzados junto con videos tutoriales.
  • El hecho de que PyCharm sea ampliamente aceptado entre las grandes compañías con el objetivo de Machine Learning se debe a su capacidad de proporcionar soporte para importantes librerías 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 administrará fácilmente esta situación para ti.
  • Si hablamos de su apariencia de interfaz de usuario, esta es increíble y personalizable.

IDE para Machine Learning con Python

Jupyter Notebook

Nació de IPython en 2014 y se trata de una aplicación web basada en la estructura servidor-cliente que permite crear y manipular documentos portátiles, o simplemente “cuadernos”. Al igual que Spyder, la distribución de Anaconda incluye Jupyter Notebook. Debido a su arquitectura web basada en la estructura servidor-cliente debe encender el servidor cuando necesite ejecutar el código.

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

Algunas de sus características claves son las siguientes:

  • Es de código 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, visualización y lo más importante, códigos en vivo.
  • Hay widgets interactivos desde los cuales el código puede producir resultados como videos e imágenes. No solo esto, los widgets interactivos se pueden usar para visualizar y manipular datos en tiempo real.
  • Tiene integración 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 portátil Jupyter incluyen la limpieza de datos, la transformación de datos, el modelado estadístico y, por supuesto, Machine Learning.
  • Jupyter se ha integrado con bibliotecas como matplotlib, Numpy y Pandas.
  • Otra característica importante es que puede mostrar tramas que son el resultado de la ejecución de celdas de código.

IDE para Machine Learning con Python

Rodeo

Es un IDE de Python que está diseñado expresamente para Machine Learning y análisis de datos en Python, fue desarrollado por Yhat y utiliza el núcleo de IPython.

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

Algunas de las características 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 código sea rápido.
  • Viene con tutoriales de Python integrados, lo que lo hace bastante favorable para los usuarios.
  • Tiene muchas características similares a Spyder, pero carece de muchas funciones, como análisis de código.

IDE para Machine Learning con Python

Geany

Es principalmente un IDE de Machine Learning para Python creado por Enrico Troger y se lanzó oficialmente en octubre de 2005, es una de las mejores soluciones para IDE de peso ligero, teniendo una configuración de tamaño muy pequeño. Está escrito en C y C++y a pesar de ser un IDE pequeño, es tan capaz como cualquier otro IDE descrito acá.

Entre las características de este editor están:

  • Admite resaltado de la sintaxis y la numeración de líneas.
  • Viene equipado con funciones como la finalización del código, el cierre automático de llaves.
  • También viene con código plegable.
  • Admite navegación por código.

IDE para Machine Learning con Python

Atom

Es un IDE de código abierto desarrollado por Github, está disponible para muchos lenguajes de programación como PHP, Java, entre otros. Atom tiene características 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.

Además de su excelente interfaz de usuario, la documentación detallada facilita la vida del desarrollador. Incluso después de leer la documentación y todavía 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 fácil debido a las comunidades de código abierto y los IDE. Solo debido a la frecuente aparición de nuevos lenguajes de programación, es muy difícil recordar la sintaxis de cada programador, por lo tanto, la mayoría de las veces en la codificación va en la corrección de sintaxis. Sabes muy bien que los IDE también hacen la corrección de sintaxis sea muy fácil. Los IDE son los suficientemente inteligentes como para detectar llaves abiertas o punto y como, entre otros. Estos son capaces de proporcionar soluciones rápidas en el código, la mayoría de los IDE también son capaces de optimización de código.

Pero, ¿cuál es el mejor IDE?, la respuesta es simple: el que te haga la vida más fácil y el trabajo más cómodo.

El propósito de esta lista es darte las referencias para que puedas comenzar, puedes probar cada uno y evaluar las características determinando lo bueno y lo malo. Además 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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