Hoy en dia hay miles de personas que quieren adquirir habilidades digitales para encontrar un empleo mejor. Una de las opciones que existen es la de convertirse en un profesional del análisis de datos, Data Science o Data Analytics y para ello, muchas de esta personas consideran que aprender Python es el camino adecuado para conseguir un empleo como analista de datos. Pero ¿Es suficiente con saber los fundamentos de Python? o ¿qué más se necesita?
Desde Ubiqum Code Academy te contamos brevemente qué papel juega Python en el proceso de convertirte en un analista de datos profesional. Empecemos por el principio.
¿Qué es Python?
Python nace a principios de los 90 como un hobby para Guido Van Rossum – ingeniero holandés que trabajaba en el Centro de Investigación de Ciencias de la Informática de Amsterdam.
Python, inspirado en el grupo británico Monty Python, es el nombre elegido por Guido para nombrar al nuevo lenguaje que nace como un proyecto de software libre.
El lenguaje Python es simple si se le compara con otros lenguajes de programación, pero esta simplicidad no quiere decir que sea limitado.
Como lenguaje de programación Python tiene dos grandes aplicaciones.
- Por un lado es un lenguaje de backend para el desarrollo de aplicaciones web, al igual que lo puede ser Java o PHP. El uso de Python en la ingeniería de software, como lenguaje puro de programación, no tiene nada que ver con el uso que describimos a continuación.
- Por otro lado, Python se utiliza para el análisis de datos, sus bibliotecas tienen herramientas muy potentes de proceso de datos y cálculo matemático que se utilizan en cualquier proceso de análisis de datos. Debes pensar en las bibliotecas como un conjunto de herramientas listas para usar que alguien ya ha desarrollado y te las ofrece, listas para su utilización. En lugar de tener que programar una función que realice una determinada operación, simplemente puedes usar una función ya creada.
Ejemplos de algunas de la bibliotecas más utilizadas de Python para ciencia de datos son:
- Numpy (Manejo de vectores, matrices y operaciones matemáticas a gran velocidad).
- Pandas (Manipulación y limpieza de Datos).
- Plotly (Generar Visualizaciones interactivas).
- Scikit-learn (Preprocesado de datos, selección de modelos, modelos de Machine Learning, métricas).
- Category Encoders (Ponderación y transformación de datos categóricos a continuos para utilizar en Machine Learning). Y muchas otras más que se van creando y completando constantemente a medida que la comunidad de analistas de datos crece y comparte sus conocimientos.
Solo una nota más para aclarar qué otra utilización de Python, en el campo del análisis de datos, es la automatización de procesos. Se trata de automatizar procesos que requieren una toma de decisiones compleja. Está de moda denominar este campo como Inteligencia Artificial y, aunque no estamos del todo de acuerdo, no es este el lugar para discutirlo. Esta automatización puede ser más o menos compleja y a medida de un problema concreto o puede suponer la creación de un algoritmo de Machine Learning de amplia utilización.
Python es el lenguaje de programación más demandado para 2022 según las demandas de empleo publicadas en LinkedIn. Fuente: CodingNomads
En Ubiqum utilizamos Python en el proceso de análisis de datos exclusivamente. Para entender mejor el uso Python en un proceso de análisis de datos vale la pena entender mejor en qué consiste dicho proceso.
El Proceso de Análisis de Datos y Python
El proceso de Análisis de Datos con Python se compone de cinco pasos y se puede aplicar a problemas sencillos o muy complejos, utilizando cantidades de datos pequeñas, algunos cientos de miles, o muy grandes, millones, decenas de millones o miles de millones de datos. Pero siempre se sigue un proceso de 5 pasos similar a este:
- Formular una hipótesis de negocio que requiere ser validada o refutada mediante el análisis de datos.
- Crear, limpiar, completar y preparar un dataset con los datos que se se disponen.
- Modelar el problema de negocio utilizando alguno de los algoritmos de Machine Learning para procesar los datos.
- Obtener y validar resultados. Iterar pasos 2,3 y 4 hasta que los resultados sean satisfactorios (entrenar el modelo).
- Convertir los resultados obtenidos en recomendaciones para la mejora del negocio.
Este proceso general de análisis de datos está soportado por tres disciplinas y un lenguaje de programación. En toda actividad de análisis de datos se utilizan constantementes conceptos y herramientas de estas tres disciplinas: Estadistica, cálculo de probabilidades y algebra lineal. La aplicación de las mismas se hace a través de un lenguaje de programación (Python o R) y el uso de sus bibliotecas.
¿Por qué aprender a programar con Python?
En el contexto que te hemos descrito, Python es el lenguaje de programación que nos va a permitir ejecutar de forma eficiente los pasos 2, 3 y 4 del proceso completo de Data Analytics.
Por lo tanto, Python es una herramienta fundamental para convertirte en un analista de datos, pero es solo la parte de un todo. Es una condición necesaria pero no suficiente. En Ubiqum, con nuestra metodología basada en proyectos (learning by doing), los alumnos practican todo el proceso de análisis descrito anteriormente de forma integral y aprenden tanto Python como R. En Ubiqum, un alumno ejecuta 6 proyectos completos durante el curso, empezando por un proyecto sencillo y terminando por uno de elevada complejidad, de modo que esta práctica le capacita para encontrar un empleo al finalizar el curso. Nuestros alumnos tiene una tasa de empleabilidad de +90% antes de dos meses tras la finalización del curso.
Programar en Python como tercer mejor salario en USA para 2022. Fuente: CodingNomads
¿Python o R?
Finalmente unas líneas para aclarar una polémica que no es tal. La historia nos dice que R es un lenguaje académico, es el más utilizado en todas las universidades del mundo. R es un lenguaje de programación diseñado para realizar análisis estadísticos y crear gráficos a partir de datos, proporcionando un amplio abanico de herramientas estadísticas (modelos lineales y no lineales, tests estadísticos, análisis de series temporales, algoritmos de clasificación y agrupamiento, etc..) y gráficas.
Por contra, como hemos visto más arriba, Python es un lenguaje de ingeniería de software. Ambos son muy potentes y tienen sus puntos fuertes y débiles. En el inicio de la ciencia de datos, los primeros practitioners venían del mundo académico y por ello preferían (y aun prefieren) el lenguaje R.
En la medida en que la profesión se ha ido ampliando y muchos ingenieros de software se han ido incorporando, Python ha ido ganando terreno. Así que la respuesta a ¿Python o R? es sencilla, ambos. En Ubiqum aprenderás los dos lenguajes y te capacitarás para trabajar en cualquier departamento de análisis de datos, ya sea tu jefe un matemático que prefiere R o un Ingeniero de telecomunicaciones que opta por Python. Al final lo importante es aprender a pensar como un analista, las herramientas son intercambiables.
Para más información puedes acceder al curso de Data Analytics y Machine Learning
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