Recomendación: utilice el editor de escenas NSDT para crear rápidamente escenas de aplicaciones 3D

Las personas con diferentes roles quieren conservar sus puestos de trabajo, por lo que trabajarán en el desarrollo de sus habilidades para adaptarse al mercado actual. Es un mercado competitivo y vemos que cada vez más personas se interesan por la ciencia de datos; hay miles de cursos en línea, bootcamps y maestrías (MSc) en la industria.

Dicho esto, si quieres adentrarte en el mundo de la ciencia de datos, necesitas conocer Python.

El papel de Python en la ciencia de datos

Python fue desarrollado en marzo de 1991 por el programador holandés Guido van Rossum. El diseño pone especial énfasis en la legibilidad del código. El lenguaje y el enfoque orientado a objetos están diseñados para ayudar a los programadores nuevos y actuales a escribir código claro y comprensible, desde proyectos pequeños a grandes, y a trabajar con datos pequeños o grandes.

31 años después, Python es considerado uno de los mejores lenguajes de programación de la actualidad.

Python incluye varias bibliotecas y marcos para que no tengas que hacer todo desde cero. Estos componentes prediseñados contienen código útil y legible que puede implementar en su programa. Por ejemplo, NumPy, Matplotlib, SciPy, BeautifulSoup, etc.

Si desea obtener más información sobre las bibliotecas de Python, lea el siguiente artículo: Datos de la biblioteca de Python que los científicos deberían saber en 2022.

Python, eficiente, rápido y confiable, permite a los desarrolladores crear aplicaciones, realizar análisis y generar resultados visuales con un mínimo esfuerzo. ¡Todo lo que necesitas para convertirte en un científico de datos!

Configurando Python

Si quieres convertirte en un científico de datos, te ayudaremos a comenzar con Python con una guía paso a paso:

Instalar Python

Primero, necesitas descargar la última versión de Python. Puede encontrar la última versión dirigiéndose al sitio web oficial aquí.

Dependiendo de tu sistema operativo, sigue las instrucciones de instalación hasta el final.

Elija IDE o editor de código

Un IDE es un entorno de desarrollo integrado, una aplicación de software utilizada por los programadores para desarrollar código de software de manera más eficiente. Code Editor tiene el mismo propósito pero es un programa de edición de texto.

Si no está seguro de cuál elegir, le proporcioné una lista de opciones populares:

Código de Visual Studio (VSCode)
PyCharm
Cuaderno Jupyter

Cuando comencé mi carrera en ciencia de datos, utilicé VSC y Jupyter Notebook y los encontré muy útiles en mi aprendizaje de ciencia de datos y codificación interactiva. Una vez que haya seleccionado un producto que se adapte a sus necesidades, instálelo y complete el tutorial sobre cómo usarlo.

Aprende lo básico

Antes de sumergirse en proyectos integrales, necesita aprender los conceptos básicos. Así que profundicemos en ellos.

Variables y tipos de datos

Variable es el término utilizado para un contenedor que almacena valores de datos. Los valores de datos son de varios tipos de datos, como números enteros, flotantes, cadenas, listas, tuplas, diccionarios, etc. Aprenderlos es muy importante para desarrollar sus conocimientos básicos.

En el siguiente ejemplo, la variable es un nombre y contiene el valor "John". El tipo de datos es cadena:.name = "John"

Operadores y expresiones

Los operadores son símbolos que permiten tareas computacionales como suma, resta, multiplicación, división, exponenciación, etc. Una expresión en Python es una combinación de operadores y operandos.

Por ejemplox = x + 1 0x = x + 10 x = x+ 10

estructura de control

Las estructuras de control facilitan la programación al especificar el flujo de ejecución en su código. En Python, necesitas aprender varios tipos de estructuras de control, como condicionales, bucles y manejo de excepciones.

Por ejemplo:

if x > 0: 
    print("Positive") 
else: 
    print("Non-positive")

Función

Una función es un bloque de código que se ejecuta sólo cuando se llama. Puede crear funciones utilizando palabras clave.def

Por ejemplo

def greet(name): 
    return f"Hello, {name}!"

Módulos y bibliotecas

Un módulo en Python es un archivo que contiene definiciones y declaraciones de Python. Puede definir funciones, clases y variables. Una biblioteca es una colección de módulos o paquetes relacionados. Puede utilizar módulos y bibliotecas importándolos mediante declaraciones.import

Por ejemplo, mencioné anteriormente que Python contiene varias bibliotecas y marcos como NumPy. Puede importar estas diferentes bibliotecas ejecutando los siguientes comandos:

import numpy as np
import pandas as pd
import math
import random

Puede utilizar Python para importar varias bibliotecas y módulos.

datos de uso

Una vez que comprenda mejor los conceptos básicos y cómo funcionan, el siguiente paso es utilizar estas habilidades para trabajar con datos. Necesitará aprender a:

Importar y exportar datos usando Pandas

Pandas es una biblioteca de Python ampliamente utilizada en el campo de la ciencia de datos, ya que proporciona una forma flexible e intuitiva de manejar conjuntos de datos de varios tamaños. Suponiendo que tiene datos de un archivo CSV, puede usar pandas para importar el conjunto de datos a través de:

import pandas as pd

example_data = pd.read_csv("data/example_dataset1.csv")

Limpieza y manipulación de datos.

La limpieza y manipulación de datos son pasos importantes en la fase de preprocesamiento de datos de un proyecto de ciencia de datos, a medida que se toman los datos sin procesar y se analizan todas sus inconsistencias, errores y valores faltantes para transformarlos en un formato estructurado que pueda usarse para análisis.

Los elementos de la limpieza de datos incluyen:

Manejo de valores faltantes
Datos duplicados
anormal
conversión de datos
Limpieza de tipos de datos

Los elementos de manipulación de datos incluyen:

Seleccionar y filtrar datos
ordenar datos
Datos del grupo
Unir y fusionar datos
Crear nueva variable
Rotación y tabulación cruzada

Necesitará aprender todos estos elementos y cómo usarlos en Python. Para comenzar de inmediato, puede aprender a limpiar y preprocesar datos para la ciencia de datos con este libro electrónico gratuito.

Análisis estadístico

Como científico de datos, necesita saber cómo analizar datos para identificar tendencias, patrones y conocimientos. Puede hacerlo mediante análisis estadístico. Este es el proceso de recopilación y análisis de datos para identificar patrones y tendencias.

Esta etapa se utiliza para eliminar sesgos mediante análisis numérico, lo que permite seguir investigando, desarrollar modelos estadísticos, etc. Estas conclusiones se utilizan en el proceso de toma de decisiones para hacer predicciones futuras basadas en tendencias pasadas.

Hay 6 tipos de análisis estadístico:

análisis descriptivo
análisis inferencial
Análisis predictivo
análisis normativo
análisis exploratorio de datos
análisis de causa y efecto

En este blog, profundizaré en el análisis de datos exploratorios.

Análisis de datos exploratorios (EDA)

Una vez que los datos se limpian y manipulan, es hora de pasar al siguiente paso: el análisis exploratorio de datos. Aquí es donde un científico de datos analiza e investiga un conjunto de datos y crea un resumen de las características/variables principales para ayudarlo a obtener más información y crear visualizaciones de datos.

Las herramientas EDA incluyen

Modelado predictivo, como la regresión lineal.
Técnicas de agrupación como la agrupación de K-medias
Técnicas de reducción de dimensionalidad como el análisis de componentes principales (PCA)
Visualizaciones únicas, bivariadas y multivariadas

Esta etapa de la ciencia de datos es probablemente el aspecto más difícil y requiere mucha práctica. Las bibliotecas y los módulos pueden ayudarle, pero debe comprender la tarea en cuestión y cuáles son los resultados deseados para determinar qué herramientas EDA necesita.

Visualización de datos

EDA se utiliza para obtener más información y crear visualizaciones de datos. Como científico de datos, usted crea visualizaciones de sus hallazgos. Pueden ser visualizaciones básicas, como gráficos de líneas, gráficos de barras y diagramas de dispersión, pero puede ser muy creativo, como mapas de calor, gráficos de zonas y gráficos de burbujas.

Existen varias bibliotecas de visualización de datos que puede utilizar, pero estas son las más populares:

Matplotlib
nacido en el mar
trama

La visualización de datos permite una mejor comunicación, especialmente con partes interesadas con menos inclinaciones técnicas.

Resumir

Este blog tiene como objetivo guiar a los principiantes sobre los pasos que deben seguir para aprender Python en su carrera de ciencia de datos. Cada etapa requiere tiempo y esfuerzo para dominarla.

Enlace original: Introducción a la ciencia de datos de Python (mvrlink.com)

Introducción a la ciencia de datos de Python