¿Cuál es el mejor lenguaje / marco para construir una aplicación fintech? ¿Hay ventajas en términos de seguridad? ¿Hay fallas en el medio ambiente que descartarían una? ¿Uno normalmente escribe más rápido que otro? ¿Es una prueba más para el futuro?

Para los fundadores de fintech, la selección de los lenguajes y marcos que forman su producto central tendrá serias implicaciones durante la vida útil del producto. Los lenguajes y los marcos determinan el talento al que tiene acceso, los tipos de productos financieros que puede desarrollar, la rapidez con la que puede validar su producto en el mercado y, de muchas maneras, cómo su equipo trabajará en conjunto.

Afortunadamente, Python está ahí para entregarlo todo. Mi reciente informe Por qué Python debería ser la opción tecnológica para su Fintech cubre todas estas razones con gran detalle.

Si bien predecir la viabilidad futura de un lenguaje / marco de programación puede ser difícil, podría ser bueno considerar la disponibilidad actual y futura del grupo de trabajo que respalda las tecnologías. Esto se puede hacer siguiendo las tendencias en educación, tráfico de desbordamiento de pila o mediante reclutamiento.

HackerRank Coding Entrevistas

Un estudio de 2016 realizado por HackerRank analizó los lenguajes de programación más demandados en seis industrias específicas: atención médica, redes sociales, juegos y medios, seguridad, finanzas y tecnología financiera.

Los gráficos, que se crearon en base a datos de 3.000 desafíos de entrevistas de codificación, muestran que si bien muchas industrias demuestran pequeñas discrepancias entre los lenguajes de programación mejor clasificados, Fintech ni siquiera está cerca.

De hecho, para fintech, Python supera el segundo lenguaje de programación más frecuente en la codificación de desafíos de entrevistas por 2 a 1. ¿El segundo lugar? Java, que ha dominado el desarrollo de software de servicios financieros durante la última década o más.

Además, dentro del estudio, HackerRank afirma que Python es generalmente el lenguaje de más rápido crecimiento en las finanzas .

Costos de desarrollo de software y tiempo de comercialización.

Hoy, el recurso más caro de una empresa es el tiempo de sus empleados. Como una pequeña empresa de fintech, debe vigilar sus resultados. En la mayoría de los casos, tendrás inversionistas ángeles o VC observándote y esperando lo mismo. Como lenguaje de tipo dinámico, Python ofrece a los fintechs una alternativa mucho más rápida que los idiomas de tipo estático.

Vea este estudio de 2006, que rastreó cuánto tiempo llevó escribir código en varios lenguajes de programación.

Fuente

Cuando tiene un presupuesto limitado y necesita validar su producto en el mercado de inmediato, el lenguaje correcto del lado del servidor se vuelve más importante. Python ofrece una implementación más rápida y menos código requerido.

A continuación se muestra un resumen de algunos de los beneficios clave que hacen que Python sea preferible.

• La simplicidad de Python conduce a tasas de error más bajas y menos búsqueda de errores.
• Puede que Python no sea el lenguaje de más rápido rendimiento, pero es la mejor opción para un tiempo óptimo de comercialización.
• La sintaxis directa de Python facilitará la colaboración entre desarrolladores, expertos técnicos y C-suite.
• Finalmente, la gran cantidad de bibliotecas de código abierto de Python proporciona soluciones listas para usar para muchos problemas comunes en fintech.

Espero que esto ayude.

Un poco de historia sobre mí. En mi vida anterior, trabajé para un prometedor fintech polaco. Mis hazañas culminaron en la victoria de “Best of Show” en Finovate Europe 2016 (vea el video FinovateEurope 2016 – Valuto si está interesado).

O tal vez simplemente sienta curiosidad por las mejores soluciones para las empresas de tecnología financiera. Python es una gran opción en esta industria, pero ¿qué compañías lo usan específicamente? echa un vistazo a las 17 principales empresas de Fintech que incluyen Python en su stack tecnológico

o

8 empresas Fintech con Python en su stack tecnológico – Edición Insurtech

Sin saber de qué se trata exactamente su Fintech, diría que Python es un buen punto de partida.

De ese Django si su aplicación web o backend móvil.

Si busca manejar tráfico masivo en tiempo real, olvide Python y elija algo del ecosistema NodeJS. Personalmente, me gusta express y loopback. Python tiene muchas soluciones prometedoras en la arena, pero hoy no están listas para el horario estelar.

Si está construyendo, está creando un producto API único con aspecto de ciencia de datos, vaya con Flask o increíbles Django-Pandas. Con él, puede crear API que respondan directamente con Pandas DataFrame y sus científicos de datos con amor. Sin análisis, sin datos de masaje. Simplemente llámelo desde Jupyter y obtenga un DataFrame viable.

Por que Python

1. Python es el lenguaje más utilizado en el mundo Fintech. Esto le brinda un cambio en la contratación de personas que conocen tanto la programación como los desafíos y requisitos específicos de la industria.
2. Python tiene muchas herramientas de ciencia de datos. Estable de casi todos los productos de inicio fintech.
3. Gran cantidad de herramientas y paquetes de Python preconstruidos para analizar datos financieros, mercados, etc.
4. Especialmente Django Framework le brinda bases sólidas de seguridad

Tenga en cuenta que Python no se puede usar para todas las aplicaciones dentro de la industria Fintech. Por ejemplo, los sistemas de pago generalmente necesitan seguridad de tipo, velocidad y concurrencia. Esto te deja con Java, Go, C # etc.

Bueno, no elegiría JavaScript y Nodo simplemente porque JavaScript es un lenguaje basura: vea la respuesta de Richard Kenneth Eng a ¿Qué tiene de malo amar JavaScript? Nunca entendí por qué no puedo usarlo para todo.

Python y Django serían una opción razonable, pero personalmente prefiero web2py sobre Django. Escribir una aplicación web en Python y web2py es increíblemente rápido y fácil.

¿Por qué no elegir la solución tradicional de Java? Java es el estándar empresarial por una razón. Y la JVM es mucho más rápida que Python o JavaScript (V8).

¿Vas a construir algo en el espacio regulado (o espacio, que será regulado pronto)? Si es así, optaría por una tecnología establecida para backend, algo como Java, por ejemplo. Rendición de cuentas, auditabilidad (es decir, que si necesita pasar una auditoría, no tendrá problemas con los auditores que examinen el código y lo entiendan), y además, el futuro apoyo y desarrollo serían sus puntos débiles, y la elección de tecnología necesitaría para ayudar con eso.

La que le resulte más cómoda siempre será una tecnología excelente, si no la mejor, para usar.