Aprender a programar en Phyton desde Cero

Muchas personas interesadas en la Ciencia de Datos (Data Science) han escuchado o leído en algún lugar que para aprender a analizar datos hay que aprender a programar en Python. Esta es una verdad a medias. Python es una condición necesaria pero no suficiente para ser un Data Scientist.

Data Science es un campo profesional muy amplio. El lector que quiera saber mas sobre ello puede acceder a Aprender Data Science en donde encontrará las diferentes profesiones que se engloban dentro de éste área del saber profesional y científico.

En Ubiqum, de todas las profesiones que se engloban dentro del amplio campo del Data Science, nos centramos en el Business Data Analytics.

Este proceso se concreta en los pasos descritos en la siguiente imagen.

  • El ciclo se inicia siempre en un determinado contexto del negocio, ya sea en costes, ventas, marketing, logística..
  • Y dentro de este contexto identificamos algún problema que requiere analizar los datos disponibles para arrojar mas luz sobre su solución. 
  • El tercer y cuarto pasos se concretan en ver que datos tenemos disponibles en el “almacén” (Data Wharehouse) y componer un Data Set con los datos que creemos nos van a ser útiles para resolver el problema.
  • Aquí se inicia el verdadero trabajo de un business data analyst, tal y como lo enfocamos en Ubiqum.
  • Data Understanding, Data Preparation y Modeling son los tres pasos fundamentales en los que Python tiene una función primordial.
  • Las librerías de Python, que se explican a continuación, son las herramientas que un Data Analyst utiliza para ejecutar estas tres importantes tareas.

¿Que es Python?.

Python es un lenguaje de programación de alto nivel, versátil, interpretado y fácil de aprender. Se destaca por su sintaxis clara y legible, lo que lo hace adecuado para una amplia gama de aplicaciones en desarrollo de software, análisis de datos, inteligencia artificial, scripting, entre otros campos.

Características y puntos destacados de Python:

  1. Legibilidad y Simplicidad: La sintaxis clara y estructurada de Python favorece la legibilidad del código, lo que facilita tanto la escritura como la comprensión del mismo.
  2. Multiparadigma: Soporta múltiples paradigmas de programación, incluyendo programación orientada a objetos, programación imperativa y funcional, permitiendo a los desarrolladores elegir el enfoque más adecuado para sus necesidades.
  3. Amplia Biblioteca Estándar: Ofrece una biblioteca estándar integral que abarca desde operaciones básicas hasta módulos avanzados, proporcionando una gran cantidad de herramientas y funciones listas para su uso.
  4. Portabilidad y Multiplataforma: Es compatible con una amplia variedad de plataformas, incluyendo Windows, macOS y Linux, lo que facilita su uso en diferentes entornos.
  5. Comunidad Activa y Ecosistema Extensivo: Cuenta con una comunidad grande y activa de desarrolladores que contribuyen con bibliotecas, frameworks y herramientas que amplían su funcionalidad y aplicabilidad en diversos campos.
  6. Aplicaciones Diversas: Utilizado en una variedad de aplicaciones, desde desarrollo web y creación de aplicaciones de escritorio hasta análisis de datos, aprendizaje automático (machine learning), ciencia de datos, entre otros.
  7. Escalabilidad y Mantenimiento: Es utilizado tanto en proyectos pequeños como en aplicaciones y sistemas de gran escala debido a su capacidad para gestionar proyectos de manera eficiente y su facilidad para el mantenimiento.

Python ha ganado popularidad gracias a su facilidad de uso, versatilidad y su enfoque en la productividad del desarrollador. Es una elección común para principiantes y profesionales debido a su capacidad para resolver una amplia gama de problemas de programación de manera eficiente y efectiva.

En Ubiqum utilizamos Python desde la óptica del anaista de datos y no del desarrollador back-end. Por ello, nuestros alumnos aprender a utilizar en profundidad las siguientes librerias, que ofrecen una buena cantidad de programas ya hechos sobre funciones lógicas y matemáticas que estan listas para su utilización:

Scikit-learn

Scikit-learn es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para el lenguaje de programación Python que proporciona herramientas simples y eficientes para el análisis predictivo de datos. Esta biblioteca está diseñada para ser accesible y fácil de usar, al mismo tiempo que ofrece una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático y herramientas para preprocesamiento, evaluación de modelos y más.

Algunas de las características y funcionalidades clave de scikit-learn incluyen:

  1. Amplia Variedad de Algoritmos: Ofrece implementaciones de una amplia gama de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, incluyendo regresión, clasificación, clustering, reducción de dimensionalidad, entre otros.
  2. API Consistente: Proporciona una interfaz consistente y fácil de usar para los diferentes algoritmos, lo que permite una rápida experimentación y ajuste de modelos.
  3. Preprocesamiento de Datos: Incluye herramientas para preprocesar y transformar datos, como imputación de valores faltantes, escalamiento de características, codificación de variables categóricas, entre otros.
  4. Selección de Modelos y Evaluación: Ofrece funciones para selección de modelos mediante búsqueda de hiperparámetros, validación cruzada y métricas de evaluación para medir el rendimiento de los modelos.
  5. Integración con NumPy y SciPy: Se integra de manera fluida con otras bibliotecas populares de Python como NumPy y SciPy, facilitando la manipulación de datos y la utilización de algoritmos de scikit-learn.
  6. Documentación Completa: Dispone de documentación detallada y ejemplos para cada algoritmo, lo que facilita su comprensión y aplicación en proyectos de aprendizaje automático.
  7. Adaptabilidad: Es posible extender la funcionalidad de scikit-learn mediante la implementación de estimadores personalizados o el desarrollo de nuevos algoritmos.
  8. Licencia de Código Abierto: Scikit-learn se distribuye bajo una licencia de código abierto, lo que permite su uso, modificación y distribución libremente.

Esta biblioteca es ampliamente utilizada tanto en la comunidad académica como en la industria debido a su facilidad de uso, su potencia y su capacidad para implementar soluciones de aprendizaje automático en una variedad de contextos y aplicaciones. Es una herramienta valiosa para profesionales y entusiastas del aprendizaje automático que buscan implementar modelos predictivos y analizar datos de manera eficiente y efectiva en Python.

Pandas

pandas es una potente biblioteca de Python diseñada específicamente para manipulación y análisis de datos estructurados, ofreciendo estructuras de datos flexibles y herramientas eficientes para el tratamiento, limpieza, transformación y exploración de conjuntos de datos. Esta biblioteca es fundamental en el ecosistema de Python para la ciencia de datos y el análisis de datos.

Características y funcionalidades clave de pandas:

  1. Estructuras de Datos Flexibles: pandas proporciona dos estructuras de datos principales: Series y DataFrame. Las Series son arreglos unidimensionales con etiquetas, mientras que los DataFrames son estructuras bidimensionales similares a tablas de bases de datos, con filas y columnas etiquetadas.
  2. Manipulación de Datos: Permite la manipulación eficiente de datos, incluyendo operaciones como selección, filtrado, agrupamiento, unión, concatenación y transformación de conjuntos de datos, proporcionando métodos robustos y flexibles para estas operaciones.
  3. Limpieza de Datos: Facilita la limpieza y preparación de datos mediante funciones para manejar valores faltantes, duplicados, errores tipográficos y otras anomalías en los conjuntos de datos.
  4. Indexación y Selección Avanzadas: Ofrece capacidades avanzadas de indexación y selección, permitiendo acceder a datos mediante etiquetas, índices enteros, condiciones booleanas o expresiones complejas.
  5. Manipulación de Fechas y Tiempo: Incluye herramientas para trabajar con datos de series temporales, facilitando la manipulación de fechas, cálculos de períodos y frecuencias, y análisis de datos basados en el tiempo.
  6. Visualización de Datos Integrada: pandas se integra fácilmente con otras bibliotecas de visualización como Matplotlib y Seaborn, lo que permite la generación rápida de gráficos y visualizaciones a partir de los datos almacenados en estructuras de pandas.
  7. Operaciones Eficientes: Está optimizada para realizar operaciones eficientes en grandes conjuntos de datos, lo que ayuda a reducir el tiempo de procesamiento y consumo de recursos.
  8. Compatibilidad y Flexibilidad: pandas es compatible con una amplia variedad de fuentes de datos, incluyendo archivos CSV, Excel, bases de datos SQL, JSON, HTML, entre otros. Además, es flexible y adaptable a diferentes flujos de trabajo y requisitos específicos de análisis de datos.

pandas es ampliamente utilizada en la industria y en entornos académicos debido a su versatilidad, eficiencia y capacidad para realizar análisis y manipulación de datos complejos de manera sencilla. Es una herramienta esencial en el proceso de análisis de datos en Python y ha contribuido significativamente al desarrollo de aplicaciones de ciencia de datos, aprendizaje automático y análisis de datos en general.

Numpy

NumPy (Numerical Python) es una potente biblioteca en Python utilizada principalmente para realizar operaciones numéricas y trabajar con estructuras de datos multidimensionales, como matrices y arreglos (arrays). Esta biblioteca es fundamental en el campo de la computación científica y el análisis de datos, proporcionando estructuras eficientes para almacenar y manipular datos numéricos.

Características y funcionalidades clave de NumPy:

  1. Arreglos Numéricos: Introduce el objeto fundamental de NumPy, el ndarray, que representa arreglos n-dimensionales homogéneos y permite el almacenamiento eficiente de datos numéricos.
  2. Operaciones Numéricas Eficientes: Ofrece un amplio conjunto de funciones matemáticas y operaciones de álgebra lineal, como suma, resta, multiplicación, división, exponenciación, trigonometría, entre otros, que se aplican de manera eficiente a grandes conjuntos de datos.
  3. Indexación y Selección Avanzada: Proporciona capacidades avanzadas para indexar y seleccionar elementos de los arreglos, permitiendo el acceso a datos mediante índices, rangos, máscaras booleanas y expresiones lógicas complejas.
  4. Broadcasting: Permite realizar operaciones entre arreglos de diferentes formas y tamaños, aplicando reglas para extender automáticamente las dimensiones de los arreglos para que se ajusten a operaciones matemáticas.
  5. Manipulación de Datos: Incluye funciones para cambiar la forma, redimensionar, dividir, fusionar y concatenar arreglos, lo que facilita la manipulación y transformación de datos multidimensionales.
  6. Eficiencia y Rendimiento: Está implementada en C y optimizada para realizar operaciones de manera rápida y eficiente, lo que la hace adecuada para operaciones numéricas intensivas y el manejo de grandes volúmenes de datos.
  7. Integración con otras Bibliotecas: NumPy se integra fácilmente con otras bibliotecas de Python, como pandas, Matplotlib, SciPy y scikit-learn, lo que permite su uso en flujos de trabajo completos de análisis de datos y ciencia de datos.
  8. Manipulación de Datos de Bajo Nivel: Permite la manipulación de datos a un nivel más bajo, proporcionando acceso a funciones para manipular punteros, memoria y otros detalles de bajo nivel, lo que puede ser útil en aplicaciones específicas.

NumPy es una herramienta fundamental en el campo de la computación científica y el análisis de datos en Python. Su capacidad para trabajar con arreglos numéricos eficientemente, realizar operaciones matemáticas avanzadas y ofrecer un rendimiento óptimo la convierte en una biblioteca esencial para tareas que involucran cálculos numéricos intensivos y manipulación de datos multidimensionales.

Python en Ubiqum

En Ubiqum ofrecemos tres programas enfocados a tres perfiles de alumnos diferentes. En cada uno de ellos el alumno obtiene una sólida base de programación en python y en el uso de las bibliotecas antes mencionadas. 

 

Las tres opciones son:

Business Analytics & Power BI

En esta opción, los alumnos con menor base técnica (matemática y de programación) pero con experiencia en negocios, aprenden sólidos fundamentos de Python y SQL, la utilización de los algoritmos principales de machine learning para la creación de modelos y el uso avanzado de la herramienta Power BI. (Curso de tres módulos y 480 horas)

Data Analytics & Machine Learning

En esta opción, los alumnos con una buena base técnica (STEM), además de Python y SQL aprenden R, un lenguaje muy eficiente para el tratamiento de datos con fórmulas matemáticas y estadísticas que se complementa perfectamente con Python. En este curso el alumno profundiza en los algoritmos de machine learning y la modelización avanzada. (Curso de tres módulos y 480 horas)

Data Science & Deep Learning

Esta modalidad avanzada, diseñada para alumnos con una excelente base técnica de partida (STEM) añade un cuarto módulo que incluye operaciones avanzadas con algoritmos de machine learning y el análisis de series temporales.

Para decidir que curso se ajusta a tu perfil y plan de carrera profesional te ofrecemos una sesión gratuita de coaching.  Recuerda que tienes dos semanas de prueba gratuita para tener una experiencia real de primera mano, con tu profesor personal, antes de tomar la decisión de  formalizar el curso.

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