Los 6 mejores IDE de Python para la ciencia de datos en 2026

1. DataLab

DataLab es el cuaderno basado en la nube de DataCamp que permite a cualquier persona analizar datos, colaborar y compartir ideas con su equipo. DataLab se puede utilizar tanto para aprender ciencia de datos como para realizar trabajos de ciencia de datos como plataforma independiente de cuadernos. Ofrece conjuntos de datos listos para usar que te permiten empezar rápidamente a practicar y analizar datos del mundo real. 

DataLab también ofrece plantillas que te ayudan a iniciarte más rápidamente en tipos específicos de proyectos, así como funciones de colaboración que facilitan la edición y la realización de comentarios sobre los proyectos. Al utilizar DataLab, puedes conectarte al almacén de datos de tu organización y compartir cuadernos con tu equipo de datos como lo harías en Google Docs. DataLab es compatible con Python, R y SQL.

IDE DataLab de DataCamp. Imagen del autor.

Pros

• Compatibilidad con Python, R y SQL.
• Tiene un plan gratuito y más opciones premium.
• Conjuntos de datos y plantillas integrados para empezar a programar rápidamente.
• Sube tus propios datos y conéctate al almacén de datos de tu empresa.
• Excelentes herramientas para colaborar y compartir código.
• No es necesaria ninguna instalación.

Contras

• No admite tantos idiomas como otros IDE.
• Requiere una conexión a Internet para programar y acceder a los archivos. 

2. Cuaderno JupyterLab y cuaderno Jupyter

IDE Jupyter Lab Notebook. Imagen del autor.

JupyterLab y Jupyter Notebook son dos de los programas gratuitos más populares para la ciencia de datos. Ambas son herramientas basadas en la web. Jupyter Notebook es la aplicación web original para crear cuadernos y resulta muy fácil de usar para los principiantes, gracias a su sencilla interfaz centrada en los documentos. 

JupyterLab es la siguiente versión de este software. Proporciona un entorno de desarrollo interactivo y modular, lo que facilita la configuración de un flujo de trabajo personalizado. Puedes utilizar JupyterLab para flujos de trabajo en ciencia de datos, computación científica, periodismo computacional y machine learning.   

Jupyter es compatible con más de 40 lenguajes de programación, incluidos Python y R, y otros lenguajes de datos como Julia y Scala. Además, es muy fácil de instalar con un simple comando pip, y también puedes probarlo en tu navegador antes de instalarlo. 

Pros

• Es compatible con más de 40 lenguajes de programación.
• Ofrece numerosas funciones para personalizar tu flujo de trabajo.

Contras

• Requiere la descarga de software.

3. Spyder

Spyder IDE. Imagen del autor.

Spyder es un entorno gratuito y de código abierto desarrollado para programar en Python. La herramienta incluye algunas funciones avanzadas de edición, depuración y perfilado que hacen que programar en Python sea mucho más fácil y eficiente. 

Por ejemplo, el editor cuenta con funciones de autocompletado, resaltado de sintaxis, división horizontal y vertical, y otras herramientas para mejorar la eficiencia en la codificación. Todo esto contribuye a que la experiencia de programación y depuración sea más fácil y personalizable. La herramienta también cuenta con funciones avanzadas, como un explorador de variables, que te permite ver las variables que has creado con tu código, y un explorador de gráficos fácil de usar para ver y guardar los gráficos que ha creado tu código.  

Spyder también ofrece otros complementos para ampliar la funcionalidad del software, entre los que se incluyen un bloc de notas, un terminal y un software de pruebas.  

Pros

• Cuenta con numerosas funciones avanzadas y opciones de personalización de la interfaz. 
• Totalmente gratuito y de código abierto.
• Cuenta con complementos adicionales para ampliar la funcionalidad de la herramienta.

Contras

• Solo admite programación en Python.
• Es un poco avanzado para los programadores novatos.

4. Visual Studio

IDE de Visual Studio. Imagen del autor.

Visual Studio es un IDE desarrollado por Microsoft con el objetivo de facilitar la programación, la depuración y la colaboración. Visual Studio es un IDE más avanzado que ofrece funciones adicionales para programadores, como compiladores, herramientas de autocompletado de código, herramientas de diseño gráfico y otras funciones útiles para el desarrollo. Todas estas características agilizan y facilitan los procesos de codificación y depuración. 

Visual Studio también ofrece consejos cuando se escribe cierto código, como al definir una función, lo que lo convierte en una herramienta ideal para que los principiantes aprendan. Este IDE funciona en Windows, Mac y Linux, y es compatible con la mayoría de los lenguajes de programación.

Pros

• Cuenta con muchas funciones avanzadas para que los programadores escriban código de manera eficiente.
• Ofrece consejos y sugerencias útiles para programadores con menos experiencia. 
• Admite numerosas funciones de colaboración.

Contras

• Solo admite programación en Python.
• Requiere la instalación de un software.

5. Google Colab

Google Colab IDE. Imagen del autor.

Google Colaboratory es el entorno de cuadernos basado en la nube de Google. Colab está integrado con la suite de productos de Google y es fácil empezar a utilizarlo si tienes una cuenta de Google. Puedes importar datos a los cuadernos de Colab desde tu cuenta de Google Drive y desde otras fuentes como Github. 

Colab también es muy popular en la comunidad de machine learning y te permite aprovechar el hardware de la nube de Google, incluidas las GPU y las TPU, para ejecutar código de machine learning independientemente de la potencia de tu propio ordenador. También puedes compartir los cuadernos de Colab con otras personas, de forma similar a un archivo de Google Docs, lo que facilita compartir tu trabajo. También es compatible con más de 40 lenguajes de programación, incluidos Python, R y Scala.

Pros

• Es compatible con más de 40 lenguajes de programación.
• Gratis y fácil de configurar con una cuenta de Google.
• Te ofrece acceso gratuito al hardware de Google, por lo que no tendrás que depender del hardware de tu propio equipo para proyectos que requieran un gran poder de cálculo.
• Fácil de compartir código y colaborar.
• Disponible en línea sin necesidad de instalar ningún software.

Contras

• Perder la conexión a Internet o dejar una sesión abierta durante demasiado tiempo puede hacer que pierdas el progreso de tu trabajo y tengas que volver a ejecutar el cuaderno (lo que puede llevar bastante tiempo en el caso de los cuadernos de entrenamiento de modelos de ML e IA). 
• Los recursos de hardware y la potencia pueden ser limitados sin una suscripción premium.

6. DataSpell

DataSpell IDE. Imagen del autor.

DataSpell es un IDE y una plataforma de cuadernos desarrollada por Jetbrains específicamente para científicos de datos. Es la herramienta más reciente de esta lista y se lanzó a finales de 2021. Cuentan con control de versiones integrado, un terminal y una herramienta de bases de datos para acceder directamente a las bases de datos en el IDE. 

DataSpell también ofrece autocompletado de código, exploradores de variables, un depurador y compatibilidad con SQL. También hay complementos disponibles para personalizar la interfaz y añadir más funcionalidades. DataSpell es uno de los más caros, pero ofrece muchas funciones premium si buscas un IDE potente para ciencia de datos. 

Pros

• Compatibilidad integrada con SQL y bases de datos.
• Desarrollado específicamente para científicos de datos.
• Admite funciones de programación avanzadas para flujos de trabajo más eficientes.

Contras

• Es caro y requiere una suscripción anual.
• Requiere la instalación de un software.

Comparación de los mejores IDE para ciencia de datos

Hemos recopilado las ventajas y desventajas de las herramientas que hemos mencionado en este artículo en la tabla siguiente para ayudarte a elegir el IDE de ciencia de datos más adecuado a tus necesidades.

Esperamos que hayas disfrutado de este resumen de los mejores IDE para ciencia de datos con los que puedes trabajar hoy en día. Si deseas empezar a utilizar un IDE rápidamente sin necesidad de instalación, no dejes de echar un vistazo a DataLab.