Ciencia de datos con Python: guía básica para principiantes

En el artículo de hoy te explicamos cómo funciona la ciencia de datos con Python, con el objetivo de que conozcas este potente lenguaje de programación y llegues a convertirte en todo un experto en la escritura de su código.

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¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un campo que usa diferentes técnicas estadísticas, matemáticas y computacionales para analizar y procesar distintas cantidades de datos con los que extraer conocimientos de interés para favorecer a la toma de decisiones. 

Para llevar a cabo esta labor, los científicos utilizan el aprendizaje automático, la minería de datos y la visualización de datos para realizar su correcto análisis y dar con información valiosa. 

La ciencia de datos tiene cabida en una gran multitud de campos diferenciados, de tal forma que sirve de gran ayuda en cuanto a predecir el comportamiento del consumidor, análisis de riesgos financieros o la investigación médica, entre otros. 

¿Por qué Python es la mejor opción para la ciencia de datos?

Python es una de las mejores opciones para la ciencia de datos por varias razones. En primer lugar, por su facilidad de aprendizaje y de programación, lo que hace que sea el lenguaje de programación más apto tanto para principiantes, como para expertos. 

Otras razones:

• El gran número de bibliotecas de las que dispone Python especializadas en ciencia de datos, tales como NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn y TensorFlow. 
• Lenguaje de programación interactivo, permitiendo explorar y analizar datos en tiempo real. 
• Lenguaje de programación versátil por su utilidad en una gran variedad de aplicaciones. 

Primeros pasos en la ciencia de datos con Python

Pasos a seguir para comenzar con la ciencia de datos y convertirse en un experto: 

• Instalación de Python.
• Instalar un IDE (Entorno de Desarrollo Integrado).
• Aprender los conceptos básicos de Python y las bibliotecas de ciencia de datos.
• Participar en proyectos de ciencia de datos, sean propios o en línea. 

Instalación de Python y bibliotecas necesarias

Debes tener en cuenta que a el proceso de instalación de Python y sus diferentes bibliotecas depende del sistema operativo que estés usando:

• Descarga e instala Python desde su sitio web oficial. Si utilizas Windows, recuerda seleccionar “Agregar Python 3.x a PATH”, mientras se instala. 
• Instala algún IDE como PyCharm, Júpyter Notebook o Spyder. 
• Instala bibliotecas de ciencia de datos a través del gestor de paquetes de Python llamado pip. Esto hará que se descargue NumPy, Pandas, Matpotlib y Scikit-Learn.
• Verifica la instalación de las bibliotecas escribiendo en una ventana de Python por ejemplo, “import numpy”. 

Conceptos básicos de programación en Python

Es importante que te familiarices lo antes posible con según qué conceptos de Python, ya que son claves para realizar una correcta programación y crear buenos proyectos. Algunos de estos conceptos son: 

• Variables: contenedores utilizados para almacenar valores. 
• Tipos de datos: cadenas (strings), números enteros (integers), número de coma flotante (floats) y booleanos (booleans).
• Operadores: operadores aritméticos como “+”, “-”, “*” y “/” para llevar a cabo operaciones matemáticas. También existen los operadores de comparación como “==”, “!=”, “<”, “>”.
• Estructuras de control de flujo: estructuras como “if”, “for” o “while”.

Manipulación de datos con Pandas

Pandas es una de las bibliotecas más populares de Python. Se utiliza para manipular y analizar datos. Conviene que la conozcas y que tengas claro algunos de sus conceptos básicos:

• Creación de un DataFrame: estructura de datos tabular que se utiliza para almacenar datos en filas y columnas. 
• Selección de filas y columnas: mediante el uso de corchetes, seleccionas filas y columnas de un DataFrame. 
  • Para seleccionar una columna: escribes su nombre entre corchetes.
  • Para seleccionar una fila: función “loc()” o “iloc()” especificando el índice de la fila. 
• Filtrado de datos: filtrar datos a través de una condición. 

Análisis exploratorio de datos con Python

El análisis exploratorio de datos es una de las partes más importantes de la ciencia de datos. 

• Cargar los datos: puedes cargar datos en Python utilizando la biblioteca “Pandas”. 
• Explorar los datos: explorar los datos para mejorar y comprender su estructura y contenido. 
• Visualizar datos: a través de bibliotecas como Matplotlib o Seaborn puedes entender mejor los datos mediante la creación de gráficos y diagramas. 
• Analizar relaciones entre variables: para entender las relaciones puedes ayudarte de gráficos de dispersión y correlaciones. 

Visualización de datos con Python

La visualización de datos es una parte fundamental de la ciencia de datos, ya que permite comprender los patrones de los mismos. Con el fin de poder llevar a cabo esta visualización, Python ofrece varias bibliotecas que permiten crear diferentes gráficos y diagramas. 

• Matplotlib: biblioteca personalizable. Permite crear desde gráficos en líneas simples hasta diagramas de barras y de dispersión. 
• Seaborn: biblioteca basada en Matplotib. Proporciona gráficos estadísticos y de distribución y permite crear visualizaciones atractivas y fáciles de leer. 
• Plotly: permite crear gráficos interactivos y animados, favoreciendo su visualización en línea. 

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