Transición de Excel a Python
Muchas empresas están pasando de Excel a Python, un lenguaje de programación de alto nivel y de uso general creado por el programador holandés Guido van Rossum. Un número creciente de desarrolladores de software considera hoy en día que Python es una herramienta digna de sustituir a Excel debido a las ventajas que el primero puede ofrecer.
Resumen
Uso de Excel y Python
ExcelFundamentos de Excel – Fórmulas para las finanzas¿Está buscando un curso intensivo de Excel?? Obtenga formación gratuita en Excel para una carrera en finanzas corporativas y banca de inversión del Instituto de Finanzas Corporativas. es una herramienta común para el análisis de datos, y se utiliza habitualmente para realizar operaciones analíticas en la industria financiera. Sin embargo, Excel tiende a ser más complejo ya que requiere la aplicación de VBAs. Los VBA son complejos de manejar, y dificultan el trabajo con Excel cuando se trata de múltiples operaciones durante el análisis de datos.
Python, como lenguaje de programación, ofrece varias ventajas en comparación con Excel. Es un lenguaje de programación de código abierto, con numerosos contribuyentes que se ofrecen como voluntarios para proporcionar actualizaciones periódicas del código y mejorar su funcionalidad.
Por el contrario, Excel es un software de pago que sólo proporciona actualizaciones del programa a quienes compraron la aplicación, lo que limita su uso. Python también viene con una amplia 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 ser capaz de integrarse con otro software analítico y no analítico. Python encaja bien en esta descripción ya que se integra bien con otros programas. Los usuarios pueden importar y exportar diferentes tipos de formatos de archivo en Python.
Por ejemplo, Python es compatible con la sintaxis SQL e incluso puede ejecutarla dentro de su marco para extraer datos y tablas a su entorno. El entorno de Python también es eficiente en la automatización de tareas como la importación de datos y la escritura de los datos analizados en funciones de Excel o CSV para el análisis de datos.
La transición de Excel a Python puede estar justificada desde el punto de vista de la integración funcional. En primer lugar, Python es fácil de usar, y tanto los principiantes como los analistas experimentados pueden utilizar el lenguaje con facilidad. Excel utiliza VBAGlosario de VBAEste diccionario de VBA es una guía útil para cualquiera que desee aprender a utilizar VBA en el modelado de Excel. Revise cada uno de los términos y definiciones en el diccionario de VBA a continuación para aprender los fundamentos antes de tomar el curso de modelado financiero VBA de nuestro sitio web. lenguaje, que es una plataforma personalizada que utiliza macros para automatizar tareas de análisis de datos.
El uso de macros para automatizar tareas es más complejo que la automatización de tareas en el entorno de Python. Además, el hecho de que Python pueda integrarse fácilmente con otros programas lo hace más adecuado para el análisis de datos.
Para saber más sobre el funcionamiento interno de Python, consulte nuestro sitio web’s Aprendizaje automático para las finanzas – Fundamentos de Python curso!
Compatibilidad del código
El código de análisis de datos puede almacenarse en forma de scripts para su reutilización y posterior manipulación. El código de Python es reproducible y compatible, lo que lo hace apto para su posterior manipulación por parte de otros colaboradores que ejecuten proyectos independientes. A diferencia del lenguaje VBA utilizado en Excel, el análisis de datos con Python es más limpio y proporciona un mejor control de versiones.
Mejor aún es Python’La consistencia y la precisión de 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 el código hace que Python sea más eficiente que Excel, ya que los usuarios pueden saltarse el proceso de codificación inicial y empezar con un marco que ya funciona.
Escalabilidad y eficiencia
Los científicos de datos prefieren Python a Excel debido a su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos, así como para incorporar el aprendizaje automático y el modelado. Cuando se manejan grandes cantidades de datos, Excel tarda más en terminar los cálculos en comparación con Python. Cuando los datos se cargan simultáneamente en los dos programas, Excel se queda atrás con respecto a Python, ya que no está diseñado para manejar grandes cantidades de datos.
Además, Excel tarda más en importar datos creados en otro software analítico. Puede ser incluso más lento cuando la cantidad de datos que se importan a la hoja de cálculo es enorme. Python salva las distancias, ya que es una herramienta más eficiente en la importación y exportación de datos en diferentes formatos, lo que la hace ideal para el scraping de datos.
En comparación con Excel, Python está mejor situado para manejar pipelines de datos, automatizar tareas y realizar cálculos complejos. Además, viene con un amplio conjunto de herramientas de manipulación y bibliotecas.
Python frente a. Excel en las organizaciones
Python se considera una herramienta de análisis de datos más eficiente para cálculos complejos y grandes volúmenes de datos. Sin embargo, Excel sigue siendo más popular en general que Python, y es utilizado por un gran número de personas en el análisis financiero.
Aunque Excel no es ideal para manejar grandes volúmenes de datos, es una herramienta más conveniente para organizaciones con pequeños volúmenes de datos que requieren cálculos simples. Python, en cambio, es más eficiente que Excel cuando la organización maneja grandes volúmenes de datos que requieren la automatización para producir resultados en un período corto.
Recursos adicionales
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