Muchas empresas están ahora haciendo la transición de Excel a Python, un lenguaje de programación de alto nivel y propósito general creado por el programador holandés Guido van Rossum. Un número creciente de desarrolladores de software considera hoy a Python como una valiosa herramienta de reemplazo para Excel, debido a los beneficios que el primero puede ofrecer.
Excel es una herramienta común para el análisis de datos y se usa comúnmente para realizar operaciones analíticas en la industria financiera. Sin embargo, Excel tiende a ser más complejo ya que requiere la aplicación de VBA. Los VBA son complejos de operar y dificultan el trabajo con Excel cuando se trata de múltiples operaciones durante el análisis de datos.
Python, como lenguaje de programación, ofrece varios beneficios en comparación con Excel. Es un lenguaje de programación de código abierto, con numerosos colaboradores 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 solo 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.
Sumario rápido
- La transición de Excel a Python se puede justificar debido a la capacidad de este último para ejecutar cálculos y algoritmos complejos.
- Python es más fácil de aprender y dominar, a diferencia de Excel, que incluye un lenguaje personalizado conocido como VBA que es complejo de dominar y ejecutar.
- La transición de Excel a Python permite a los usuarios disfrutar de varios beneficios, como una plataforma de codificación de código abierto, muchos colaboradores voluntarios y bibliotecas gratuitas.
Integraciones funcionales
Un buen software de análisis de datos debería poder 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 a 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 de Python también es eficiente en la automatización de tareas como la importación de datos y la escritura de datos analizados en funciones de Excel o CSV para el análisis de datos.
La transición de Excel a Python se puede justificar desde el punto de vista de la integración funcional. Primero, Python es fácil de usar y tanto los principiantes como los analistas experimentados pueden usar el lenguaje con facilidad. Excel usa VBA Glosario de VBA Este diccionario de VBA es una guía útil para cualquiera que desee aprender a usar 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 de VBA de Finanzas. language, 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 Python. Además, el hecho de que Python se pueda integrar fácilmente con otros programas lo hace más adecuado para el análisis de datos.
Compatibilidad de código
El código de análisis de datos se puede almacenar como scripts para su reutilización y posterior manipulación. El código Python es reproducible y compatible, lo que lo hace adecuado para una mayor manipulación por parte de otros colaboradores que están ejecutando proyectos independientes. A diferencia del lenguaje VBA que se usa en Excel, el análisis de datos con Python es más limpio y proporciona un mejor control de versiones.
Mejor aún es la consistencia y precisión de Python en la ejecución del código. Otros usuarios pueden replicar el código original y aún así experimentar una ejecución fluida al mismo nivel que el código original. La capacidad de reproducir código hace que Python sea más eficiente que Excel, ya que los usuarios pueden omitir el proceso de codificación inicial y comenzar con un marco que ya funciona.
Escalabilidad y eficiencia
Los científicos de datos prefieren Python sobre Excel debido a su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos, así como para incorporar aprendizaje automático y modelado. Cuando se manejan grandes cantidades de datos, Excel tarda más en finalizar los cálculos en comparación con Python. Cuando los datos se cargan en los dos programas simultáneamente, Excel se retrasará 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 cierra la brecha ya que es una herramienta más eficiente para importar y exportar datos en diferentes formatos, lo que la hace ideal para raspar datos. En comparación con Excel, Python está en una mejor posición para manejar canalizaciones de datos, automatizar tareas y realizar cálculos complejos. Además, viene con una amplia gama 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 una gran cantidad de personas en el análisis financiero.
Si bien 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, por otro lado, es más eficiente que Excel cuando la organización maneja grandes volúmenes de datos que requieren automatización para producir resultados en un período corto.
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