Ciencia de datos con Python: conceptos básicos y la importancia de sus bibliotecas

La ciencia de datos es un área tecnológica con aplicaciones prácticas para diversos tipos de empresas o instituciones. Un científico de datos es capaz de crear modelos algorítmicos que resuelven problemas específicos; por ejemplo, elaborar predicciones financieras, analizar el mercado o identificar anomalías dentro de la producción.

La ciencia de datos permite ofrecer soluciones matemáticas a estos problemas a través de la programación. Pero, ¿conoces la importancia de aprender Python y sus bibliotecas para lograr este objetivo? Continúa leyendo este artículo para saberlo.

Los proyectos de ciencia de datos se dividen en cuatro diferentes etapas: creación de requisitos, preparación de los datos (que incluye el análisis exploratorio de datos), hallazgo de solución y construcción del modelo. A continuación explicamos con mayor detalle en qué consiste cada una.

🔷 Creación de requisitos: en esta etapa se delimitan los objetivos del proyecto, es decir, el qué, cómo, cuándo y por qué. Es aquí donde el equipo entiende a cabalidad las necesidades del cliente y hace una investigación del mercado, la organización en cuestión, etc.
🔷 Preparación de datos: en esta etapa se preparan los datos que van a utilizarse durante el proyecto. Para ello, los datos primero deben limpiarse: es decir, se detectan anomalías para quitar errores y duplicados. Es aquí donde además se realiza el análisis exploratorio de datos, que, como su nombre lo indica, sirve para hacer una exploración inicial de los datos e identificar patrones, conexiones y dependencias entre posibles variables.
🔷 Hallazgo de solución: durante esta etapa se hacen pruebas con diferentes modelos algorítmicos. Según el enfoque que tenga el proyecto y los resultados de las pruebas, se propone un modelo en particular.
🔷 Construcción del modelo: finalmente se construye y entrena el modelo elegido, y se verifican sus resultados a partir de datos reales. En caso de que el modelo no funcione del todo, se regresa a la etapa anterior, o bien se da por finalizado el proyecto, en caso de que funcione según lo esperado.

Como te habrás dado cuenta, la ciencia de datos trabaja con grandes volúmenes de información para llevar a cabo diferentes proyectos. Un científico de datos debe conocer los conceptos básicos del pensamiento matemático —como teoría de probabilidad, álgebra lineal y estadística— para poder adentrarse en los algoritmos de los modelos de Machine Learning.

Para esta parte técnica, se utilizan dos lenguajes de programación en particular: uno de ellos es SQL, el cual se usa principalmente para la manipulación y manejo de diversas fuentes de datos; el otro es Python, un lenguaje de programación de carácter universal que cuenta con múltiples bibliotecas que ofrecen funciones útiles para la ciencia de datos.

Veamos algunas de las bibliotecas para la ciencia de datos con Python.

Las bibliotecas son entendidas como un conjunto de herramientas listas para ser utilizadas por el programador. Cuentan con código preescrito que el científico de datos podrá utilizar en sus proyectos. Algunas de las bibliotecas de Python más utilizadas para la ciencia de datos, y que te facilitarán la tarea de aprender Python para esta disciplina, son:

🔶 Pandas. Pandas es una biblioteca que se utiliza para la limpieza de datos estructurados. Es capaz de editar, combinar y separar conjuntos extensos de información. Además, Pandas tiene la particularidad de que permite introducir datos de diferentes fuentes, desde hojas de cálculo de Excel hasta bases de datos enteras.
🔶 NumPy. Esta biblioteca de Python sirve para realizar cálculos matemáticos de forma rápida y efectiva. NumPy cuenta con diferentes estructuras de datos, lo cuál permite a sus usuarios realizar un análisis de datos más eficiente. Además, NumPy admite fórmulas matemáticas complejas, trabaja con datos de tipo numérico o no numéricos, y exporta datos a diferentes formatos.
🔶 SciPy. SciPy es una biblioteca que se utiliza casi de forma única para operaciones matemáticas sumamente complejas: álgebra lineal, integración, estadística, interpolación, ecuaciones diferenciales, entre otros. También se utiliza para el procesamiento de Big Data en Python.
🔶 Matplotlib. Es una biblioteca que, dentro de la ciencia de datos, se utiliza para la visualización de datos. Cuenta con una interminable cantidad de gráficos disponibles para que el científico de datos exprese sus resultados de la mejor manera posible. Una gran ventaja de esta biblioteca es que puede integrarse con muchas otras aplicaciones y programas.
🔶 Statsmodel. Ya que Python es un lenguaje de programación que cuenta con muy pocas herramientas para el análisis de datos estadístico, Statsmodels es una biblioteca que combina las capacidades de visualización de Matplotlib y el poder matemático de NumPy que resuelven tales carencias. Con esta biblioteca de Python es posible crear modelos estadísticos complejos, realizar pruebas estadísticas, calcular correlaciones y hasta probar modelos lineales o bayesianos.
🔶 Plotly. En ocasiones la representación visual de un hallazgo necesita características que superan las segunda dimensión. Plotly es una biblioteca para visualización 3D que se utiliza dentro de la ciencia de datos para crear gráficos en 3D clásicos, de carácter financiero y hasta mapas de corte científico.
🔶 Scikit-learn. Scikit-learn es una biblioteca de Python que dentro de la ciencia de datos se utiliza para aprendizaje automático. Cuenta con una selección de funciones básicas para aprendizaje automático, es capaz de crear modelos para aprendizaje supervisado y no supervisado, y se integra a otras bibliotecas esenciales como NumPy y SciPy con facilidad.

Para empezar a trabajar con Python es necesario instalarlo y configurarlo. Actualmente, la mayoría de los proyectos de ciencia de datos que se realizan desde cero se hacen con Python 3; esta es la versión que se recomienda instalar si apenas empiezas a aprender Python.

Para descargar Python, solamente necesitas acceder a su sitio web oficial y descargar la última distribución disponible. En ordenadores con sistema Windows es necesario descargar un archivo en formato .exe; para usuarios macOS se debe descargar un paquete deb. Usuarios de Linux pueden descargar Python desde el administrador de paquetes y escribir en la consola el comando sudo apt-get install python.

Una vez instalado, será necesario crear un entorno virtual para empezar a programar en Python. Lo que hace el entorno virtual es crear una separación entre los paquetes del sistema y los paquetes del proyecto con el que se trabajarán.

Existen cinco maneras sencillas de crear un entorno virtual:

1. A partir del shell interactivo. Para ello, es necesario iniciar Python desde la línea de comando python[version].
2. A partir del intérprete. Esta opción es adecuada si se requiere escribir un código pequeño o ejecutar un comando simple, pero inadecuada para proyectos grandes. Para este método, es necesario escribir en la consola python -c, seguido del código completo. Por ejemplo: python -c "print('Hola mundo')".
3. A partir de un archivo de código con extensión *.py*.
4. A partir de un IDE (Integrated Development Environment). Algunas opciones de IDE son PyCharm, Spyder y Atom.
5. Con Jupyter Notebook. Crear el entorno virtual con Jupyter Notebook es la opción más recomendada para profesionales que trabajan en ciencias de datos con Big Data o aprendizaje automatizado.

Como pudimos ver, Python es un lenguaje de programación fundamental para trabajar en ciencia de datos y una de las principales herramientas de trabajo que aprenden los estudiantes en los bootcamps de TripleTen. Recuerda que nuestros bootcamps están diseñados para llevarte desde los conceptos básicos hasta tu primer trabajo en tecnología en menos de un año y con el apoyo de todo un equipo educativo.

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