Python para Ciencia de Datos

Python para ciencia de datos es sin dudas el lenguaje mas utilizado. Según sitios de trabajo como Indeed, Glassdoor y Dice, la demanda de científicos de datos continúa creciendo , año tras año, ya que las empresas de todas las industrias dependen cada vez más de conocimientos basados ​​en datos.

De hecho, hay muchas rutas de aprendizaje diferentes para esta profesión más importante, y elegir la correcta depende de dónde se encuentre en su carrera.

Además de las habilidades matemáticas y estadísticas, la experiencia en programación es también una de las habilidades imprescindibles que un aspirante a científico de datos necesita adquirir.

¡Profundicemos para descubrir los lenguajes de programación más populares en la comunidad de ciencia de datos!

Los 3 lenguajes de programación más utilizados por los científicos de datos

Según lo revelado por los resultados de una encuesta realizada por Kaggle una comunidad en línea de científicos de datos y estudiantes de máquinas. Python para ciencia de datos es el más usado en cuanto a lenguaje de programación, seguido de SQL y R (ver imagen a continuación).

La encuesta se llevó a cabo en casi 24,000 profesionales de datos, en donde 3 de cada 4 encuestados recomendaron aspirantes a científicos de datos para comenzar su viaje de aprendizaje con Python.

En este artículo, descubramos qué hace que Python sea el lenguaje de programación más buscado entre los profesionales de datos y por qué elegir Python para ciencia de datos.

¿Por qué los científicos de datos utilizan Python para ciencia de datos?

Los científicos de datos necesitan lidiar con problemas complejos, y el proceso de resolución de problemas básicamente involucra cuatro pasos principales: recolección y limpieza de datos, exploración de datos, modelado de datos y visualización de datos.

Python para ciencia de datos les proporciona todas las herramientas necesarias para llevar a cabo este proceso de manera efectiva con bibliotecas dedicadas para cada paso que discutiremos más adelante en este artículo.

Viene con poderosas bibliotecas estadísticas y numéricas como Pandas, Numpy, Matplotlib, SciPy, scikit-learn, etc. y bibliotecas avanzadas de aprendizaje profundo como Tensorflow, PyBrain, etc.

Además, Python ha surgido como el el idioma predeterminado para AI y ML y la ciencia de datos tiene una intersección con la Inteligencia Artificial. Por lo tanto, no es sorprendente que este lenguaje versátil sea el lenguaje de programación más utilizado entre los científicos de datos.

Este lenguaje de programación de alto nivel basado en intérpretes no solo es fácil de usar, sino que también equipa a los científicos de datos para implementar soluciones y, al mismo tiempo, siga los estándares de los algoritmos requeridos.

Ahora, echemos un vistazo a los pasos involucrados en el proceso de resolución de problemas de ciencia de datos y paquetes de Python para minería de datos que debería ser una parte indispensable de su caja de herramientas como científico de datos:

1. Recopilación y limpieza de datos
2. Exploración de datos
3. Modelado de datos
4. Visualización e interpretación de datos

Python para ciencia de datos: Recopilación de datos y limpieza

Con Python, puede jugar con casi todo tipo de datos que están disponibles en diferentes formatos, como CSV (valor separado por comas), TSV (valor separado por tabulaciones) o JSON procedentes de la web.

Si tú quieres importa tablas SQL directamente a su código o necesita raspar cualquier sitio web. Python lo ayuda a realizar estas tareas fácilmente con sus bibliotecas dedicadas como PyMySQL y BeautifulSoup, respectivamente.

El primero le permite conectarse fácilmente con una base de datos MySQL para ejecutar consultas y extraer datos. Mientras que el segundo le ayuda a leer datos de tipo XML y HTML.

Después de extraer y reemplazar valores, también necesitaría ocuparse de los conjuntos de datos faltantes durante la fase de limpieza de datos y reemplazar los no valores en consecuencia.

Además, si se queda atascado con un conjunto de datos en particular, puede obtener una solución al haciendo una búsqueda en Google sobre ese conjunto de datos y Python, ¡gracias a la fuerte y vibrante comunidad de Python!

Exploración de datos

Ahora que sus datos se recopilan y se arreglan, asegúrese de que estén estandarizados en todos los datos recopilados. Ahora que tiene datos limpios, calcule la pregunta comercial que debe responderse y luego conviértala en una ciencia de datos.

Para eso, explore los datos para identificar sus propiedades y segregarlos en diferentes tipos, como numéricos , ordinal, nominal, categórica, etc., para proporcionarles los tratamientos requeridos.

Una vez que los datos se clasifican según su tipo, NumPy y Pandas el análisis de datos Python Las bibliotecas lo ayudarán a liberar información de los datos al permitirle manipularlos de manera fácil y eficiente.

Ahora que sus datos están listos para ser utilizados, es hora de saltar a la IA y al aprendizaje automático para el modelado de datos.

Modelado de datos

Esta es una fase muy crucial en el proceso de ciencia de datos en la que se esforzaría por minimizar la dimensionalidad de su conjunto de datos.

Python para ciencia de datos tiene muchas bibliotecas avanzadas para ayudarlo a aprovechar el poder del aprendizaje automático en realizar las tareas involucradas en el modelado de datos.

¿Le gustaría realizar un análisis de modelado numérico de sus datos? ¡Solo busca a Numpy en tu kit de herramientas!.

Con SciPy puede realizar fácilmente cálculos y cálculos científicos. La biblioteca de códigos Scikit-learn le ofrece una interfaz intuitiva y lo ayuda a aplicar algoritmos de aprendizaje automático a sus datos sin ninguna complejidad.

Una vez finalizado el modelado de datos, necesitaría visualizar e interpretar datos para obtener información procesable

Visualización e interpretación de datos

Python tiene muchos paquetes de visualización de datos. Matplotlib es la biblioteca más utilizada entre ellas para generar gráficos y cuadros básicos. En caso de que necesite gráficos avanzados bellamente diseñados, también puede probar otra biblioteca de Python, Plotly .

Otra biblioteca de Python, IPython lo ayuda con la visualización interactiva de datos y admite el uso de un kit de herramientas GUI. Si desea insertar sus hallazgos en páginas web interactivas, la función nbconvert puede ayudarlo a convertir sus cuadernos IPython o Jupyter en fragmentos HTML enriquecidos.

Después de la visualización de datos, la presentación de sus datos es de suma importancia. Y debe hacerse de tal manera que los hallazgos sean impulsados ​​por las preguntas de su negocio que hizo al comienzo de su proyecto.

Ahora que entrega la respuesta a las preguntas del negocio junto con información procesable. Intente tenga en cuenta que sus interpretaciones parecen útiles para las partes interesadas de su organización.

¿Listo para utilizar Python para ciencia de datos?

Con tantas razones para considerar Programación de Python cuando se embarca en su viaje de ciencia de datos, aquí hay otra sólida para considerar. Los principales gigantes tecnológicos también están utilizando Python por varias razones.

He aquí por qué Amazon está utilizando Python para ciencia de datos:

Entonces, ¿Cuál es su opinión sobre el uso de Python para ciencia de datos ? Incluso si prefiere cualquier otro lenguaje para la ciencia de datos en lugar de Python, háganos saber sus puntos de vista. Comparta su experiencia con nosotros dejando sus comentarios a continuación.