Comenzando con Python para la Ciencia de Datos
Python para Ciencia de Datos
El verano ha terminado y es hora de estudiar o trabajar en tu plan de desarrollo personal. Muchos de ustedes han tenido tiempo durante el verano para pensar en cuáles serán sus próximos pasos, y si eso incluye algo relacionado con la Ciencia de Datos, necesitan leer este blog.
AI Generativo, ChatGPT, Google Bard: probablemente hayan escuchado muchos de estos términos en los últimos meses. Con todo este revuelo, muchos de ustedes están pensando en ingresar al campo de la tecnología, como la Ciencia de Datos.
Personas de diferentes roles quieren mantener sus empleos, por lo que buscarán desarrollar sus habilidades para adaptarse al mercado actual. Es un mercado competitivo y estamos viendo cada vez más personas interesadas en la Ciencia de Datos; donde hay miles de cursos en línea, bootcamps y Masters (MSc) disponibles en el sector.
Si quieres saber qué cursos GRATUITOS puedes tomar para la Ciencia de Datos, lee el artículo de los Mejores Cursos en Línea Gratuitos de Ciencia de Datos para 2023
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Dicho esto, si quieres adentrarte en el mundo de la Ciencia de Datos, necesitas saber sobre Python.
Papel de Python en la Ciencia de Datos
Python fue desarrollado en febrero de 1991 por el programador holandés Guido van Rossum. El diseño enfatiza en gran medida la facilidad de lectura del código. La construcción del lenguaje y el enfoque orientado a objetos ayudan a los programadores nuevos y actuales a escribir un código claro y comprensible, desde proyectos pequeños hasta proyectos grandes, desde el uso de datos pequeños hasta datos grandes.
31 años después, Python es considerado uno de los mejores lenguajes de programación para aprender hoy en día.
Python contiene una variedad de bibliotecas y frameworks para que no tengas que hacer todo desde cero. Estos componentes preconstruidos contienen código útil y legible que puedes implementar en tus programas. Por ejemplo, NumPy, Matplotlib, SciPy, BeautifulSoup y más.
Si quieres saber más sobre las bibliotecas de Python, lee el siguiente artículo: Las Bibliotecas de Python que los Científicos de Datos Deben Conocer en 2022.
Python es eficiente, rápido y confiable, lo que permite a los desarrolladores crear aplicaciones, realizar análisis y producir resultados visualizados con un esfuerzo mínimo. ¡Todo lo que necesitas para convertirte en un Científico de Datos!
Configuración de Python
Si estás buscando convertirte en un Científico de Datos, vamos a pasar por una guía paso a paso para ayudarte a comenzar con Python:
Instalar Python
Primero, necesitarás descargar la última versión de Python. Puedes encontrar la última versión yendo al sitio web oficial aquí.
Según tu sistema operativo, sigue las instrucciones de instalación hasta el final.
Elige tu IDE o Editor de Código
Un IDE es un entorno de desarrollo integrado, es una aplicación de software que los programadores utilizan para desarrollar código de software de manera más eficiente. Un editor de código tiene el mismo propósito, pero es un programa editor de texto.
Si no estás seguro de cuál elegir, te proporcionaré una lista de opciones populares:
- Visual Studio Code (VSCode)
- PyCharm
- Jupyter Notebook
Cuando comencé mi carrera en Ciencia de Datos, trabajé con VSC y Jupyter Notebook, que encontré muy útiles en mi aprendizaje de ciencia de datos y codificación interactiva. Una vez que elijas el que se ajuste a tus necesidades, instálalo y sigue las indicaciones sobre cómo usarlos.
Aprende los Fundamentos
Antes de sumergirte en proyectos exhaustivos, primero debes aprender los fundamentos. Así que vamos a sumergirnos en ellos.
Variables y Tipos de Datos
Variables es el término utilizado para contenedores que almacenan valores de datos. Los valores de datos tienen varios tipos de datos, como enteros, números de punto flotante, cadenas de texto, listas, tuplas, diccionarios y más. Aprender esto es muy importante y construye tus conocimientos fundamentales.
En el siguiente ejemplo, la variable es un nombre y contiene el valor “John”. El tipo de dato es un string: name = "John".
Operadores y Expresiones
Los operadores son símbolos que permiten realizar tareas de computación como suma, resta, multiplicación, división, exponentes, etc. Una expresión en Python es una combinación de operadores y operandos.
Por ejemplo x = x + 1 0x = x + 10 x = x+ 10
Estructuras de Control
Las estructuras de control hacen que tu vida de programador sea más fácil al especificar el flujo de ejecución en tu código. En Python, hay varios tipos de estructuras de control que necesitas aprender, como declaraciones condicionales, bucles y manejo de excepciones.
Por ejemplo:
if x > 0:
print("Positivo")
else:
print("No positivo")
Funciones
Una función es un bloque de código, y este bloque de código solo se puede ejecutar cuando se llama. Puedes crear una función usando la palabra clave def.
Por ejemplo
def saludar(nombre):
return f"Hola, {nombre}!"
Módulos y Librerías
Un módulo en Python es un archivo que contiene definiciones y declaraciones de Python. Puede definir funciones, clases y variables. Una librería es una colección de módulos o paquetes relacionados. Los módulos y las librerías se pueden utilizar importándolos mediante la declaración import.
Por ejemplo, mencioné anteriormente que Python contiene una variedad de librerías y frameworks como NumPy. Puedes importar estas diferentes librerías ejecutando:
import numpy as np
import pandas as pd
import math
import random
Hay varias librerías y módulos que puedes importar usando Python.
Trabajando con Datos
Una vez que comprendas mejor los conceptos básicos y cómo funcionan, tu próximo paso es utilizar estas habilidades para trabajar con datos. Deberás aprender cómo:
Importar y Exportar Datos usando Pandas
Pandas es una librería ampliamente utilizada en el mundo de la ciencia de datos, ya que ofrece una forma flexible e intuitiva de manejar conjuntos de datos de todos los tamaños. Supongamos que tienes un archivo CSV de datos, puedes utilizar pandas para importar el conjunto de datos así:
import pandas as pd
datos_ejemplo = pd.read_csv("data/ejemplo_conjunto_datos1.csv")
Limpieza y Manipulación de Datos
La limpieza y manipulación de datos son pasos vitales en la fase de preprocesamiento de datos de un proyecto de ciencia de datos, ya que tomas datos en bruto y examinas todas sus inconsistencias, errores y valores faltantes para transformarlos en un formato estructurado que se pueda utilizar para el análisis.
Los elementos de la limpieza de datos incluyen:
- Manejo de valores faltantes
- Datos duplicados
- Valores atípicos
- Transformación de datos
- Limpieza de tipos de datos
Los elementos de la manipulación de datos incluyen:
- Selección y filtrado de datos
- Ordenamiento de datos
- Agrupación de datos
- Unión y fusión de datos
- Creación de nuevas variables
- Pivotar y realizar tabulaciones cruzadas
Necesitarás aprender todos estos elementos y cómo se utilizan en Python. Si quieres comenzar ahora, puedes aprender Limpieza y Preprocesamiento de Datos para Ciencia de Datos con este eBook gratuito.
Análisis Estadístico
Como parte de tu tiempo como científico de datos, necesitarás aprender cómo examinar tus datos para identificar tendencias, patrones e ideas. Puedes lograr esto a través del análisis estadístico. Este es el proceso de recolección y análisis de datos para identificar patrones y tendencias.
Esta fase se utiliza para eliminar el sesgo a través del análisis numérico, lo que le permite avanzar en su investigación, desarrollar modelos estadísticos y más. Las conclusiones se utilizan en el proceso de toma de decisiones para hacer predicciones futuras basadas en tendencias pasadas.
Existen 6 tipos de análisis estadístico:
- Análisis descriptivo
- Análisis inferencial
- Análisis predictivo
- Análisis prescriptivo
- Análisis exploratorio de datos
- Análisis causal
En este blog, profundizaré un poco más en el Análisis Exploratorio de Datos.
Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Una vez que haya limpiado y manipulado los datos, estará listo para el siguiente paso: el análisis exploratorio de datos. Esto es cuando los científicos de datos analizan e investigan el conjunto de datos y crean un resumen de las principales características/variables que pueden ayudarles a obtener una mayor comprensión y crear visualizaciones de datos.
Las herramientas de EDA incluyen
- Modelado predictivo como la regresión lineal
- Técnicas de agrupamiento como la agrupación de K-medias
- Técnicas de reducción de dimensionalidad como el Análisis de Componentes Principales (PCA)
- Visualizaciones univariadas, bivariadas y multivariadas
Esta fase de la ciencia de datos puede ser el aspecto más difícil y requiere mucha práctica. Las bibliotecas y los módulos pueden ayudarte, pero necesitarás entender la tarea en cuestión y lo que deseas obtener como resultado para determinar qué herramienta de EDA necesitas.
Visualización de datos
El EDA se utiliza para obtener una mayor comprensión y crear visualizaciones de datos. Como científico de datos, se espera que crees visualizaciones de tus hallazgos. Esto puede ser visualizaciones básicas como gráficos de líneas, gráficos de barras y gráficos de dispersión, pero también puedes ser muy creativo, como mapas de calor, mapas coropléticos y gráficos de burbujas.
Existen varias bibliotecas de visualización de datos que puedes utilizar, sin embargo, estas son las más populares:
- Matplotlib
- Seaborn
- Plotly
Las visualizaciones de datos permiten una mejor comunicación, especialmente para las partes interesadas que no tienen un alto nivel de conocimientos técnicos.
Conclusión
Este blog tiene como objetivo guiar a los principiantes en los pasos que deberán seguir para aprender Python en su carrera de ciencia de datos. Cada fase requiere tiempo y atención para dominarla. Como no pude entrar en detalles extensos sobre cada una, he creado una lista breve que puede guiarte aún más:
- La importancia de la limpieza de datos en la ciencia de datos
- Introducción a la ciencia de datos: una guía para principiantes
- Cómo hacer la transición a la ciencia de datos desde un campo diferente?
Nisha Arya es una científica de datos, escritora técnica independiente y gerente de comunidad en VoAGI. Le interesa especialmente brindar consejos o tutoriales sobre carreras en ciencia de datos y conocimientos teóricos en torno a la ciencia de datos. También desea explorar las diferentes formas en que la inteligencia artificial puede beneficiar la longevidad de la vida humana. Una aprendiz entusiasta que busca ampliar sus conocimientos tecnológicos y habilidades de escritura, al tiempo que ayuda a guiar a los demás.
