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Se acabó el verano y toca volver a estudiar o trabajar en tu plan de autodesarrollo. Es posible que muchos de ustedes hayan tenido el verano para pensar cuáles serán sus próximos pasos y, si eso tiene algo que ver con la ciencia de datos, deben leer este blog. 

IA generativa, ChatGPT, Google Bard: estos son probablemente muchos de los términos que ha estado escuchando en los últimos meses. Con este revuelo, muchos de ustedes están pensando en ingresar al campo de la tecnología, como la ciencia de datos.

Las personas con diferentes roles quieren conservar sus puestos de trabajo, por lo que intentarán desarrollar 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; donde hay miles de cursos online, bootcamps y Masters (MSc) disponibles en el sector. 

Si desea saber qué cursos GRATUITOS puede realizar en ciencia de datos, lea Los mejores cursos en línea gratuitos de ciencia de datos para 2023

Dicho esto, si quieres ingresar al mundo de la ciencia de datos, necesitas saber sobre Python. 

Python Fue desarrollado en febrero de 1991 por el programador holandés Guido van Rossum. El diseño enfatiza en gran medida la fácil lectura del código. La construcción del lenguaje y el enfoque orientado a objetos ayuda a los programadores nuevos y actuales a escribir código claro y comprensible, desde proyectos pequeños hasta proyectos grandes, pasando por el uso de datos pequeños y grandes. 

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

Python contiene una variedad de bibliotecas y marcos para que no tengas que hacer todo desde cero. Estos componentes prediseñados contienen código útil y legible que puede implementar en sus programas. Por ejemplo, NumPy, matplotlib, Ciencia, BeautifulSoup, y más. 

Si desea saber más sobre las bibliotecas Python, lea el siguiente artículo: Los científicos de datos de bibliotecas de Python deben saber en 2022. 

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

Si está buscando convertirse en un científico de datos, repasaremos una guía paso a paso para ayudarlo a comenzar con Python:

Instalar Python

Primero, deberá descargar la última versión de Python. Puede encontrar la última versión dirigiéndose al sitio web oficial. esta página. 

Según su sistema operativo, siga las instrucciones de instalación hasta el final. 

Elija su IDE o editor de código

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

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

Cuando comencé mi carrera en ciencia de datos, trabajé con VSC y Jupyter Notebook, que encontré muy útiles en mi aprendizaje de ciencia de datos y codificación interactiva. Una vez que elija uno que se ajuste a sus necesidades, instálelo y siga los tutoriales sobre cómo usarlos. 

Antes de sumergirse en los aspectos más profundos de los proyectos integrales, primero debe aprender los conceptos básicos. Así que profundicemos en ellos.

Variables y tipos de datos

Variables es la terminología utilizada para contenedores que almacenan valores de datos. Los valores de datos tienen varios tipos de datos, como números enteros, números de punto flotante, cadenas, listas, tuplas, diccionarios y más. Aprenderlos es muy importante y fortalece su conocimiento fundamental. 

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

Operadores y expresiones

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

Por ejemplo: x = x + 1 0x = x + 10 x = x+ 10

Estructuras de Control

Las estructuras de control facilitan su vida de programación al especificar el flujo de ejecución en su código. En Python, existen varios tipos de estructuras de control que debes aprender, como declaraciones condicionales, bucles y manejo de excepciones.

Por ejemplo:

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

Clave

Una función es un bloque de código y este bloque de código solo se puede ejecutar cuando se llama. Puedes crear una función usando el def palabra clave.

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. Los módulos y bibliotecas se pueden utilizar importándolos utilizando el import .

Por ejemplo, mencioné anteriormente que Python contiene una variedad de bibliotecas y marcos como NumPy. Puede importar estas diferentes bibliotecas ejecutando:

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

Hay varias bibliotecas y módulos que puedes importar usando Python.

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 mundo de la ciencia de datos, ya que ofrece una forma flexible e intuitiva de manejar conjuntos de datos de todos los tamaños. Digamos que tiene un archivo CSV de datos, puede usar pandas para importar el conjunto de datos de la siguiente manera:

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 vitales en la fase de preprocesamiento de datos de un proyecto de ciencia de datos, a medida que se toman datos sin procesar y se analizan todas sus inconsistencias, errores y valores faltantes para transformarlos en un formato estructurado que pueda usarse para el análisis.

Los elementos de la limpieza de datos incluyen:

• Manejo de valores perdidos
• Datos duplicados
• Los valores atípicos
• Transformación de datos
• Limpieza de tipos de datos

Los elementos de manipulación de datos incluyen:

• Seleccionar y filtrar datos
• Clasificación de datos
• Agrupación de datos 
• Unir y fusionar datos
• Creando nuevas variables
• Pivotación y tabulación cruzada

Necesitará aprender todos estos elementos y cómo se usan en Python. Quieres empezar ahora, puedes Aprenda a limpiar y preprocesar datos para la ciencia de datos con este libro electrónico gratuito.

Análisis estadístico

Como parte de su tiempo como científico de datos, deberá descubrir cómo analizar sus datos para identificar tendencias, patrones y conocimientos. Puede lograr esto mediante el análisis estadístico. Este es el proceso de recopilación y análisis de datos para identificar patrones y tendencias.

Esta fase se utiliza para eliminar sesgos mediante análisis numérico, lo que le permite avanzar en su investigación, desarrollar modelos estadísticos y más. Las conclusiones se utilizan en el proceso de toma de decisiones para hacer predicciones futuras basadas en tendencias pasadas. 

Hay 6 tipos de análisis estadístico:

1. Análisis descriptivo
2. Análisis inferencial
3. Análisis predictivo
4. Análisis Prescriptivo
5. Análisis exploratorio de datos
6. Análisis causal

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

Análisis de datos exploratorios (EDA)

Una vez que haya limpiado y manipulado los datos, estarán listos para el siguiente paso: análisis exploratorio de datos. Aquí es cuando los científicos de datos analizan e investigan el conjunto de datos y crean un resumen de las principales características/variables que pueden ayudarlos 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 univariadas, bivariadas y multivariadas

Esta fase de la ciencia de datos puede ser el aspecto más difícil y requiere mucha práctica. Las bibliotecas y los módulos pueden ayudarle, pero deberá comprender la tarea en cuestión y cuál desea que sea el resultado para determinar qué herramienta EDA necesita. 

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

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

Las visualizaciones de datos permiten una mejor comunicación, especialmente para las partes interesadas que no tienen mucha inclinación técnica. 

Este blog está destinado a guiar a los principiantes sobre los pasos que deberán seguir para aprender Python en su carrera de ciencia de datos. Cada fase requiere tiempo y atención para dominarla. Como no pude entrar en muchos detalles sobre cada uno, he creado una breve lista que puede guiarte más:

 
 
nisha aria es científico de datos, escritor técnico independiente y administrador de la comunidad en KDnuggets. Ella está particularmente interesada en proporcionar consejos o tutoriales sobre la carrera de Data Science y conocimiento basado en la teoría sobre Data Science. También desea explorar las diferentes formas en que la Inteligencia Artificial es o puede beneficiar la longevidad de la vida humana. Una estudiante entusiasta que busca ampliar sus conocimientos tecnológicos y sus habilidades de escritura, mientras ayuda a guiar a otros.
 

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• Fuente: https://www.kdnuggets.com/getting-started-with-python-for-data-science?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=getting-started-with-python-for-data-science