Aplicaciones de Python en Data Science
INTRODUCCIÓN
Python se destaca como uno de los lenguajes de programación más destacados y utilizados en todo el mundo, particularmente en el campo de la ciencia de datos. Numerosas organizaciones, desde la NASA hasta gigantes tecnológicos como Google, Instagram y Netflix, han adoptado ampliamente Python.
El empleo de este lenguaje para desarrollar aplicaciones de machine learning y llevar a cabo tareas de data science ha suscitado un gran interés en una vasta comunidad de programadores. Esta comunidad comparte conocimientos, experiencias y contribuye a la abundante oferta de recursos disponibles para la formación continua en esta disciplina.
Python brinda una extensa gama de bibliotecas y herramientas que capacitan a los programadores para llevar a cabo tareas altamente solicitadas, todo ello utilizando un único lenguaje.
A continuación, exploraremos algunas de las aplicaciones más destacadas de Python en el campo de la ciencia de datos, junto con ejemplos que ilustran cómo se aplican estas herramientas en situaciones prácticas.
DATA ANÁLISIS
Python desempeña un papel fundamental en el campo de la ciencia de datos, destacando especialmente en el análisis de datos. El lenguaje ofrece una amplia selección de bibliotecas que agilizan y optimizan el procesamiento y análisis de datos. Algunas de estas herramientas incluyen NumPy, Pandas, Matplotlib y Seaborn.
Pandas, por ejemplo, es una biblioteca de Python diseñada para la gestión y análisis de grandes conjuntos de datos. Esta librería proporciona una estructura de datos que facilita la manipulación de datos tabulares y un conjunto diverso de herramientas para la exploración de datos, que incluyen operaciones de agregación, combinación y transformación de datos.
¿POR QUÉ PYTHON?
Entre las funciones de los Data Scientists está la de resolver problemas complicados relacionados con los datos. Así pues, estos profesionales deben realizar procesos de resolución que cuentan con cuatro fases:
* Recolección y limpieza de datos
* Exploración de datos
* Modelado de datos
* Visualización de datos
Para poder realizar estas cuatro fases, es necesario utilizar un lenguaje adecuado. Python es capaz de proporcionar las herramientas necesarias para la resolución de los problemas de forma eficiente. Esto se debe a las bibliotecas avanzadas de Deep learning, las estadísticas o las numéricas que incorpora este lenguaje.
¿De qué manera ayuda la programación en Python en cada uno de los procesos?
Python se presenta como un lenguaje eficaz a la hora de resolver problemas en cada una de sus fases. A continuación te mostramos cómo intervienen en cada uno de estos pasos.
Recopilación y limpieza de datos
Python es un lenguaje versátil que permite trabajar con muchos tipos de datos en diferentes formatos tales como JSON, TSV o CSV. Lo mejor es que podrás importar directamente las tablas a su código sin necesidad de realizar procesos complicados. Esto se consigue gracias a las bibliotecas integradas para poder consultar y extraer datos. Además de extraer los datos, Python permite reemplazar valores para realizar una limpieza adecuada de los mismos.
Exploración de datos
Una vez que los datos están extraídos y recopilados es posible explorarlos para sacar de ellos sus propiedades y poder clasificarlos según convenga al Data Scientists. Una vez clasificados se puede realizar un análisis a través de Python. Esto se logra gracias a las bibliotecas que permiten su manipulación de manera sencilla y efectiva.
Modelado de datos
Como ya hemos señalado anteriormente Python cuenta con multitud de bibliotecas avanzadas que ayudan al Data Scientist a aprovechar todas las ventajas del aprendizaje automático y modelar los datos necesarios. En este apartado encontrarás herramientas como Numpy, que permite un modelado numérico, Scikit-learn que permite aplicar algoritmos de aprendizaje automáticos o SciPy para realizar cálculos científicos de manera sencilla. Este paso permite visualizar e interpretar los datos recopilados para poder procesar correctamente la información.
Visualización e interpretación de datos
Entre las ventajas de Python destacan sus herramientas para la visualización de datos ya que tiene muchas posibilidades. Cuenta con bibliotecas como Plotly o Matplotlib que permiten generar gráficos que hacen que sea más sencillo visualizar los resultados.
Estas son las principales razones por las que los Data Scientist recurren al lenguaje de programación Python para la resolución de los problemas que pueden surgir en sus proyectos. Además de las bibliotecas anteriormente citadas, sin duda su principal ventaja es la sencillez de este lenguaje que permite realizar el trabajo de una forma más simple que con otras herramientas. Por otro lado, se trata de un lenguaje abierto que cuenta con una gran comunidad tras él y que hace que los inconvenientes que puedan surgir en su uso se resuelvan fácilmente y de manera eficaz.
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