Python,el language de la Ciencia de datos

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 surgió a principios de los años 90 como un pasatiempo para Guido Van Rossum, un ingeniero neerlandés que trabajaba en el Centro de Matemáticas e Informática en Ámsterdam.

Inspirado por el grupo británico Monty Python, Guido eligió el nombre Python para el nuevo lenguaje que surgió como un proyecto de software de código abierto.

Python, en comparación con otros lenguajes de programación, es simple, pero esta simplicidad no implica limitaciones.

Python sirve para dos propósitos principales como lenguaje de programación.

Por un lado, es un lenguaje de backend para el desarrollo de aplicaciones web, al igual que Java o PHP. Su uso en ingeniería de software, como lenguaje de programación puro, difiere del uso descrito a continuación.

Por otro lado, Python se utiliza para el análisis de datos; sus bibliotecas ofrecen herramientas poderosas para el procesamiento de datos y el cálculo matemático utilizado en cualquier proceso de análisis de datos. Las bibliotecas  Python son un conjunto de herramientas listas para usar, que alguien ya ha desarrollado y que están  en continuo crecimiento, y te ofrecen listas para us uso. . En lugar de programar una función para realizar una operación específica, simplemente puedes usar una función ya creada.

Algunos ejemplos de las bibliotecas de Python más ampliamente utilizadas para la ciencia de datos incluyen:

  • Numpy (manejo de vectores, matrices y operaciones matemáticas a alta velocidad).
  • Pandas (manipulación y limpieza de datos).
  • Plotly (generación de visualizaciones interactivas).
  • Scikit-learn (preprocesamiento de datos, selección de modelos, modelos de aprendizaje automático, métricas).
  • Category Encoders (ponderación y transformación de datos categóricos a continuos para su uso en aprendizaje automático), entre muchas otras que se están creando y mejorando continuamente a medida que la comunidad de análisis de datos crece y comparte conocimientos.

Una nota más para aclarar otro uso de Python en el campo del análisis de datos. Python es el language preferido para la automatización de procesos.  Procesos de negocio que requieren una toma de decisiones compleja. Es tendencia llamar a este campo “Inteligencia Artificial”, y aunque es posible que no estemos completamente de acuerdo, este no es el lugar para discutirlo. Esta automatización puede ser más o menos compleja y adaptarse a un problema específico o podría implicar la creación de un algoritmo de aprendizaje automático ampliamente utilizado.

Python is the top 10 most in-demand-programming language in 2022

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:

  1. Formular una hipótesis de negocio que requiere ser validada o refutada mediante el análisis de datos.
  2. Crear, limpiar, completar y preparar un dataset con los datos que se se disponen.
  3. Modelar el problema de negocio utilizando alguno de los algoritmos de Machine Learning para procesar los datos.
  4. Obtener y validar resultados. Iterar pasos 2,3 y 4 hasta que los resultados sean satisfactorios (entrenar el modelo).
  5. 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 constantemente conceptos y herramientas de estas tres disciplinas: Estadística, 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 descrito, Python es el lenguaje de programación que ejecuta eficientemente el paso 2 del proceso completo de Análisis de Datos.

Principalmente, Python se utiliza para realizar dos funciones principales en este proceso:

EDA, Análisis Exploratorio de Datos, y FE, Feature Engineering (Ingeniería de Características).

Análisis Exploratorio de Datos

El Análisis Exploratorio de Datos (EDA, por sus siglas en inglés) es un enfoque en el análisis de datos que implica examinar, resumir y visualizar conjuntos de datos para comprender sus características y patrones principales. El EDA es una fase inicial en el proceso de análisis de datos en la que los analistas buscan obtener información y comprender la naturaleza de los datos antes de aplicar técnicas más avanzadas o modelado.

Aspectos clave del EDA incluyen:

  • Resumen de Datos: Esto implica calcular estadísticas descriptivas como la media, mediana, desviación estándar y varianza para resumir datos numéricos. Para datos categóricos, los recuentos de frecuencia y porcentajes ayudan a comprender la distribución.
  • Visualización de Datos: Representaciones gráficas como histogramas, diagramas de caja, gráficos de dispersión y gráficos de barras se utilizan para explorar visualmente relaciones, distribuciones y tendencias dentro de los datos. Las visualizaciones facilitan la identificación de valores atípicos, patrones y posibles correlaciones.
  • Manejo de Datos Faltantes: Identificar y abordar valores faltantes dentro del conjunto de datos es una parte crucial del EDA. Las estrategias pueden implicar imputación (reemplazar valores faltantes con valores estimados) o decidir excluir datos incompletos.
  • Identificación de Patrones y Relaciones: El EDA ayuda a comprender las correlaciones entre variables, detectar anomalías o valores atípicos y reconocer tendencias dentro de los datos.
  • Reducción de la Dimensionalidad: El EDA puede implicar la reducción del número de variables mediante técnicas como el análisis de componentes principales (PCA) o la selección de características para centrarse en las variables más significativas.

El EDA es un proceso iterativo que guía a los científicos de datos y analistas para comprender la naturaleza de los datos, identificar posibles problemas o peculiaridades, y tomar decisiones informadas sobre análisis adicionales o técnicas de modelado para aplicar.

Ingeniería de Características / Feature Engineering

La ingeniería de características es el proceso de crear nuevas variables (características) a partir de variables de datos existentes o transformar datos brutos en un formato que mejore el rendimiento del modelo de aprendizaje automático. Involucra extraer información valiosa, seleccionar características relevantes y representar datos de manera más informativa para mejorar la precisión y efectividad de los modelos predictivos.

Aspectos clave de la ingeniería de características incluyen:

  • Creación de Nuevas Características: Generar nuevas variables mediante la combinación, transformación o extracción de información de características existentes en el conjunto de datos. Por ejemplo, crear nuevas características a partir de datos de fecha/hora, extraer palabras clave del texto o convertir variables categóricas en representaciones numéricas (por ejemplo, codificación one-hot).
  • Escala y Normalización: Escalar características a un rango similar o normalizarlas para garantizar uniformidad, especialmente en casos en los que las variables tienen escalas o unidades diferentes.
  • Codificación de Variables Categóricas: Convertir variables categóricas a un formato numérico que los modelos de aprendizaje automático puedan interpretar, como la codificación one-hot o la codificación de etiquetas.
  • Agrupación o Discretización: Agrupar variables continuas en bins o categorías para simplificar datos complejos y capturar relaciones no lineales.
  • Selección de Características: Identificar y seleccionar las características más relevantes mediante técnicas como el análisis de correlación, pruebas estadísticas o empleando algoritmos que automáticamente clasifiquen o eliminen características menos importantes.
  • Manejo de Valores Atípicos: Transformar o tratar valores atípicos de manera que mitigue su impacto en el rendimiento del modelo.

La ingeniería de características efectiva es esencial ya que influye directamente en el rendimiento y la eficiencia de los modelos de aprendizaje automático. Las características bien diseñadas pueden ayudar a que los modelos capturen mejor patrones y relaciones dentro de los datos, lo que conduce a predicciones o clasificaciones más precisas.

Por lo tanto, Python es una herramienta fundamental para convertirse en un analista de datos, pero es solo una parte de un todo. Es una condición necesaria pero no suficiente. En Ubiqum, con nuestra metodología basada en proyectos (aprender haciendo), los estudiantes practican todo el proceso de análisis descrito anteriormente de manera integral y aprenden tanto Python como R. En Ubiqum, un estudiante completa varios proyectos completos durante el curso, comenzando desde un proyecto simple y concluyendo con uno altamente complejo. 

Average US Web Development Salaries in 2022

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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