Es cierto que, aunque el contexto de cada empresa y las demandas de los clientes varían en cada proyecto, casi siempre que hablamos de análisis de datos, surge el mismo lenguaje de programación: Python.
Python es un lenguaje de programación altamente versátil y ampliamente utilizado en el análisis de datos por su simplicidad y el extenso soporte de bibliotecas. Por ejemplo, los analistas de datos usan bibliotecas de Python como Pandas para la manipulación de datos, NumPy para cálculos numéricos y Matplotlib o Seaborn para la visualización de datos. Un ejemplo práctico es el uso de Pandas para limpiar y preprocesar un conjunto de datos antes de aplicar algoritmos de aprendizaje automático para análisis predictivo.
A lo largo de los años, Python se ha convertido en el principal recurso de programación para el desarrollo de herramientas que permiten el análisis, tratamiento y procesamiento de datos. Y por eso no es sorprendente que, en un mundo donde el Big Data está cobrando cada vez más importancia, aprender Python se convierta en una prioridad para aquellos que buscan entrar en el mundo del análisis de datos.
Según una encuesta de Stack Overflow, Python es el lenguaje de programación más popular entre los profesionales de datos, con más del 80 % de los encuestados usándolo para el análisis de datos. Las extensas bibliotecas de Python y el apoyo de la comunidad lo convierten en una herramienta esencial para los científicos y analistas de datos.
Comprender el análisis de datos con Python
Aunque hay otros lenguajes de programación que también han ganado popularidad en el sector, es innegable que hay muchos argumentos a favor de aprender Python si los campos de datos te están llamando:
Una de las principales ventajas es lo simple que es de aprender; cualquier persona con conocimientos mínimos de programación puede aprender los principios de este lenguaje sin ningún problema.
A medida que aprendas, verás más de sus ventajas, como su versatilidad y reproducibilidad.
No solo te permite realizar una multitud de tareas, sino que un código escrito en Python se puede ejecutar en cualquier plataforma.
También tiene una amplia comunidad de desarrolladores, lo que le permite avanzar muy rápidamente en el desarrollo de nuevas funcionalidades y scripts.
Es de código abierto y gratuito, y se anima a los programadores a investigar diferentes soluciones, incorporar diversas mejoras y desarrollar nuevas funciones.
Ahora que dominas los conceptos básicos, profundicemos en algunas de las preguntas más candentes sobre Python y su uso en los datos.
¿Debería aprender Python o R para el análisis de datos?
Uno de los principales competidores de Python que parecía indicar un posible cambio de paradigma en la industria del Big Data fue R, un lenguaje de programación que también es bastante versátil, pero que no logró ganar la batalla contra su principal oponente:
Una de las fortalezas de R era la visualización de datos, un área en la que Python no estaba tan avanzado.
R tenía una amplia variedad de bibliotecas de gráficos que permitían a los usuarios mostrar los datos analizados de manera clara y sencilla.
Sin embargo, gracias a los esfuerzos combinados de desarrolladores comprometidos de Python, este se ha actualizado para ofrecer paquetes y bibliotecas como Seaborn o Plotly.
Foto de Hitesh Choudhary en Unsplash
¿Qué librerías de Python debería aprender?
Aprender Python es solo el primer paso para conseguir un trabajo en tecnología; como dirán algunos desarrolladores experimentados que ya están trabajando en el campo, aunque es útil aprender los principios de este lenguaje, el mejor escenario es seleccionar cuidadosamente los recursos utilizados para orientar el aprendizaje hacia el análisis de datos. Si no eliges correctamente, podrías acabar inclinándote hacia otras ramas como la programación, el desarrollo web, la ingeniería de software u otra aplicación que Python tenga (¡y hay muchas!).
Así que, si realmente estás decidido a usar Python para tu carrera en datos, las bibliotecas de Python más utilizadas para el análisis de datos son:
Pandas para la manipulación de datos
No te dejes engañar por el nombre: además de compartir su nombre con un adorable animal, la biblioteca Pandas es una de las más versátiles y robustas y, por lo tanto, la favorita de muchos analistas de datos.
Esta biblioteca de código abierto tiene una forma peculiar de operar, donde toma una serie de datos (en formato CSV, TSV o base de datos SQL) y crea un objeto de Python con filas y columnas llamado "dataframe". El resultado de esta transformación es una tabla con una estructura muy similar a la de un software estadístico, como Excel. Por eso, Pandas es una de las bibliotecas más utilizadas, ya que es extremadamente fácil de trabajar.
¿Quieres practicar y aprender los conocimientos básicos de Pandas? Prueba estos ejercicios para principiantes.
¿Ya estás familiarizado con la librería y quieres dar el salto cualitativo en el análisis de datos? Descárgate esta «chuleta» para recordar las fórmulas y funciones más importantes.
Recurso: Shiksha.com
NumPy
NumPy es un paquete de Python que proviene del término “Numerical Python”. Se trata de la librería por excelencia para aplicar informática científica. En resumidas cuentas, proporciona potentes estructuras de datos, puedes implementar matrices multidimensionales y realizar cálculos más complejos con matrices.
Matplotlib
Cuando se trata de crear gráficos de alta calidad listos para ser publicados, el paquete de Matplotlib suele ser la opción más acertada. Además admite una amplia gama de gráficos rasterizados y vectoriales, tales como PNG, EPS, PDF y SVG.
Las distintas funciones de Matplotlib te ayudarán a presentar la información que contienen tus análisis de una forma más entendible. La clave está en adaptar el formato de visualización al tipo audiencia. No es lo mismo presentar tus conclusiones al equipo directivo que a tus compañeros del departamento de analítica.
Gráfico de barras apilado del reparto de marca por tipo de coche
¿Quieres aprender a realizar este gráfico con Matplotlib junto con otros 49 tipos de visualizaciones? Echa un vistazo a este artículo.
Aprender Python para el análisis de datos
Como ya hemos mencionado, no se trata solo de aprender Python, sino de orientarlo hacia las tareas que te interesan. Necesitas tener claro el mundo al que te estás dedicando (en este caso, el análisis de datos). Si este es el caso, al igual que con cualquier otro lenguaje de programación o tecnología, puedes hacer tu investigación por tu cuenta o puedes optar por bootcamps tecnológicos donde no solo tendrás más recursos, sino también más apoyo para encontrar trabajo en los campos de datos.
Una alternativa es el Bootcamp de Data Analytics o Data Science and Machine Learning de Ironhack, donde aprenderás a trabajar con Python, así como con bibliotecas como Pandas o NumPy, que te ayudarán a obtener las habilidades necesarias para ingresar a la fuerza laboral tecnológica como analista o científico de datos.
Cómo comenzar con el análisis de datos usando Python
Instala Python y las bibliotecas necesarias: utiliza gestores de paquetes como pip para instalar Python y bibliotecas esenciales como Pandas, NumPy y Matplotlib.
Entiende las estructuras de datos: aprende sobre las estructuras de datos en Python, como listas, arrays y dataframes.
Limpieza y preprocesamiento de datos: utiliza Pandas para tareas de limpieza de datos, como manejar valores faltantes y la transformación de datos.
Visualización de datos: crea visualizaciones usando Matplotlib y Seaborn para identificar tendencias y patrones en los datos.
Aplicar Machine Learning: utiliza bibliotecas como Scikit-learn para construir y evaluar modelos de aprendizaje automático en tu conjunto de datos.
Foto de Kevin Canlas en Unsplash
Sobre la autora:
Juliette Carreiro es una escritora de tecnología con dos años de experiencia escribiendo artículos en profundidad para Ironhack. Cubriendo todo, desde consejos de carrera y cómo ascender en el ámbito laboral, hasta el impacto futuro de la IA en el espacio tecnológico global, Juliette es la referencia para la comunidad de aspirantes a profesionales tecnológicos de Ironhack.
