Visual Studio Code es un editor de código fuente gratuito y de código abierto desarrollado por Microsoft. Es muy popular entre los desarrolladores debido a su flexibilidad, personalización y extensibilidad. Entre sus características principales se incluyen:

Extensiones: VS Code admite una amplia variedad de extensiones que mejoran su funcionalidad, como soporte para Python, depuración, control de versiones, entre otras.

Depuración integrada: Ofrece herramientas de depuración avanzadas que facilitan la identificación y corrección de errores en el código.

Terminal integrada: Permite ejecutar comandos directamente desde el editor, lo que resulta útil para instalar paquetes o ejecutar scripts.

IntelliSense: Proporciona autocompletado y sugerencias de código basadas en el análisis del código, lo que mejora la productividad (López & Martínez, 2019).

 

Jupyter Labs es una evolución de los populares Jupyter Notebooks y proporciona un entorno interactivo para el desarrollo de código en Python, especialmente útil para el análisis de datos, la visualización y el aprendizaje automático.

 

Figura 66

 

 

Entre las características principales se incluyen:

Celdas interactivas: Permiten la escritura y ejecución de código en fragmentos llamados celdas, que pueden contener código, texto, visualizaciones, entre otros.

Visualización de datos: Integra bibliotecas como Matplotlib, Seaborn y Plotly para la creación de gráficos y visualizaciones interactivas.

Entorno multilingüe: Aunque es especialmente conocido por su soporte para Python, Jupyter Labs también puede ser utilizado con otros lenguajes como R y Julia.

Documentación y notas: Permite incluir texto y ecuaciones en lenguaje Markdown, lo que es útil para documentar el código y los resultados (Gómez & Torres, 2020).

 

Google Colab es una plataforma en la nube basada en Jupyter Notebooks que permite a los usuarios escribir y ejecutar código Python directamente en su navegador. Entre las características principales se incluyen:

Acceso gratuito a recursos de cómputo: Google Colab proporciona acceso gratuito a GPUs y TPUs, lo que es especialmente útil para tareas de aprendizaje profundo y computación intensiva.

Colaboración: Permite la colaboración en tiempo real, similar a Google Docs, donde múltiples usuarios pueden trabajar en el mismo cuaderno.

Integración con Google Drive: Facilita el almacenamiento y acceso a archivos, permitiendo guardar y cargar datos directamente desde Google Drive.

Preinstalación de bibliotecas: Viene con muchas bibliotecas de Python preinstaladas, lo que simplifica el entorno de desarrollo (Pérez & López, 2021).

 

Tabla 1

Comparación y uso

Fuente: Pérez & López, 2021

 

Python, con su robusto ecosistema de bibliotecas y herramientas de cálculo, facilita este proceso a través de la automatización de cálculos, la simulación de escenarios y la visualización de datos.

 

Un modelo de negocio describe cómo una empresa crea, entrega y captura valor. En su forma más simple, un modelo de negocio incluye los ingresos, costos y beneficios. Los elementos clave incluyen:

Estructura de costos: Los costos fijos y variables relacionados con la producción y la operación.

Fuentes de ingresos: Los métodos por los cuales la empresa genera ingresos, como ventas de productos, servicios, suscripciones, etc.

Propuesta de valor: El valor que la empresa ofrece a sus clientes.

 

Python ofrece varias bibliotecas que facilitan el desarrollo de modelos de negocio:

NumPy y SciPy: Estas bibliotecas son esenciales para realizar cálculos numéricos eficientes, como la optimización de costos y el análisis de sensibilidad.

Pandas: Ideal para la manipulación y análisis de datos. Permite la organización de datos en estructuras tabulares (DataFrames) y facilita operaciones como la agregación, filtrado y análisis de series temporales (López & Gómez, 2019).

Matplotlib y Seaborn: Utilizadas para la visualización de datos. Ayudan a crear gráficos y diagramas que pueden ilustrar tendencias de ventas, costos y otras métricas clave (Martínez & Torres, 2020).

 

14.1.1 Pasos para la elaboración del modelo

Recopilación de Datos: Recopilar datos históricos de ventas, costos y otras variables relevantes. Esto puede incluir datos de mercado, competencia y comportamiento del consumidor.

Análisis de Datos: Utilizar Pandas para limpiar y analizar los datos, identificar patrones y calcular métricas clave como costos unitarios, ingresos medios y márgenes de beneficio.

Modelado Financiero:

Proyección de Ingresos: Usar técnicas de análisis de series temporales o regresión para proyectar ingresos futuros basados en datos históricos y supuestos de crecimiento.

Estimación de Costos: Modelar costos fijos y variables, y proyectar cómo estos cambian con diferentes niveles de producción.

Cálculo de Beneficios: Restar los costos proyectados de los ingresos proyectados para calcular los beneficios netos.

Simulación de Escenarios: Utilizar SciPy para realizar análisis de sensibilidad y simulaciones de Monte Carlo, lo que permite evaluar cómo diferentes variables afectan el desempeño financiero del negocio.

Visualización y Presentación: Utilizar Matplotlib y Seaborn para crear gráficos que visualicen las proyecciones financieras, escenarios y métricas clave, facilitando la presentación de resultados a stakeholders.

 

Por ejemplo, una startup que planea lanzar un nuevo producto puede usar estas herramientas para proyectar ingresos basados en diferentes estrategias de precios y niveles de producción, evaluar los costos relacionados y analizar el impacto de diferentes escenarios de mercado en el beneficio neto (Pérez & Sánchez, 2021).