El análisis de datos en Python: un enfoque paso a paso

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Python es un lenguaje muy flexible y multipropósito que a lo largo de los años ha ganado cada vez más crédito en la comunidad de análisis de datos. A diferencia de otros lenguajes, como R, Scala, Matlab o Julia, Python no está concebido para realizar análisis de datos y tareas científicas y numéricas generales, pero esto se puede considerar una ventaja, porque con Python puedes hacer prácticamente... cualquier cosa. Las estadísticas muestran que en 2020 aproximadamente el 66% de los científicos de datos usan Python a diario y el 84% lo utiliza como su idioma principal. También vale la pena señalar que alrededor de Python se ha creado una comunidad enorme y muy activa, así que si tienes un problema o deseas colaborar, es bastante sencillo encontrar a alguien con quien trabajar. Pero, ¿cómo se realiza el análisis de datos en Python? ¿Hay algo específico (excepto por supuesto de Python) que deberías dominar? Veámoslo paso a paso en esta guía rápida.

Lo básico primero: si no conoces Python y/o demás ciencias de datos, comienza desde aquí

Por supuesto, si no conoces Python, pero si sabes programar, deberías dedicar tiempo a aprender los conceptos básicos del lenguaje. Python es un lenguaje bastante fácil de asimilar, no tiene una sintaxis complicada y si tienes conocimientos de codificación, puedes aprenderlo muy rápidamente. Al ser un idioma ampliamente utilizado, hay muchos tutoriales, ejercicios, libros (incluso libros electrónicos gratuitos) y videos que puedes usar para aprender lo que necesitas. Ten en cuenta que, para hacer ciencia de datos usando Python, no necesitas ser un profesional de Python: a menos que lo necesites para otros propósitos, no tendrás que profundizar mucho los meandros. A continuación, unos cursos y recursos básicos para aprender todo lo necesario sobre Python:

La guía del Autoestopista de Python disponible también en forma de libro tangible
El almacén oficial de python.org donde descargar todo en Python
El tutorial de Python para principiantes: un curso paso a paso muy sencillo, sin el requisito de experiencia previa

Ciertamente necesitas implementar tus competencias en ciencia de datos, porque de lo contrario sería como tener una herramienta y no saber qué hacer con ella. Por lo tanto, tendrás que desarrollar algunas habilidades estadísticas y de visualización de datos, y recopilar cierta información acerca del dominio seleccionado y analizado. Si necesitas una introducción a las estadísticas y el análisis de datos (no relacionada con ningún lenguaje de programación), prueba este curso sobre la Teoría de la Probabilidad, Estadísticas y Análisis Exploratorio de Datos de la Universidad HSE.

Bibliotecas de Python: las esenciales

Debes pensar en las bibliotecas como un conjunto de herramientas listas para usar que alguien desarrolló para facilitar ciertas tareas de codificación. Entonces, en lugar de tener la carga de construir una función que realice una determinada operación, simplemente puedes ir a una biblioteca y usar una función ya creada. Lo genial de Python es que, dado que está tan difundido y tan extendido en la comunidad de análisis de datos, existen bibliotecas dedicadas realmente poderosas que puedes utilizar para tus problemas de análisis de datos. Además, hay mucha documentación en cada biblioteca. Las principales bibliotecas para ciencia de datos son: - NUMPY Numpy significa "python numérico". Ofrece funciones precompiladas para rutinas numéricas. - PANDAS Esto es perfecto para el análisis, la manipulación y la visualización de datos. Permite estructuras de datos de alto nivel y algunas herramientas para manipularlas. - MATPLOTLIB Excelente para la visualización de datos. Puede exportar gráficos y otras imágenes a formatos vectoriales. - SCIPY Scipy es para álgebra, estadística, álgebra lineal - MARINO Se centra en el análisis de datos y funciona bien tanto con Numpy como con Pandas. Las principales bibliotecas para la ciencia de datos están preinstaladas en Jupiter Notebook, una herramienta realmente útil que también puedes utilizar para la colaboración ya que es una aplicación web. Puedes usarlo para crear (y compartir) documentos que contienen texto, código, tu documentación, ecuaciones y gráficos. Por lo tanto, aprender a usar el cuaderno de Júpiter puede ser una decisión inteligente. Ahora necesitas practicar un poco con conjuntos de datos reales. Afortunadamente, hay varios repositorios disponibles en Internet (como Kaggle o Dataquest) donde puedes encontrar y descargar libremente conjuntos de datos y aprender a manipularlos.

Cursos útiles y otros recursos

Una vez que hayas aprendido los conceptos básicos, puedes dedicar algo de tiempo a un curso específicamente dedicado al uso de Python para la ciencia de datos o puede leer algunos libros útiles y otros tutoriales sobre el tema. Puedes encontrar muchos cursos excelentes en Internet (en Coursera o Udemy, por ejemplo) pero si realmente quieres dar un impulso a tu carrera, la mejor opción es seguir un verdadero experto, que te otorga también un seguimiento una vez que haya terminado el curso. Talent Garden, por ejemplo, ofrece el Data Science and AI Master que, como su nombre indica, no se limita a aprender Python para el análisis de datos, sino que va más allá, a las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático. También ofrece ayuda para desarrollar un portafolio, evaluar tus habilidades frente a las demandas del mercado laboral e incluso escribir tu CV y carta de presentación. En cualquier caso, si deseas estudiar el análisis de datos con Python de forma autónoma, Internet está realmente lleno de recursos. Puedes comenzar con el excelente Manual de Ciencia de Datos de Python, que es completo y disponible de forma gratuita.

Artículo actualizado el: 09 agosto 2023

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