Introducción a la Ciencia de Datos con Python

La Ciencia de Datos usa reglas matemáticas para entender grandes conjuntos de información.¹ Cada día, el mundo digital crea tanto datos que llenarían 2000 millones de discos duros.¹ Contenido como videos, mensajes en Twitter® y fotos fluyen rápidamente en internet.¹ Expertos en datos usan programas como Python para sacarle provecho a toda esta información.² Python es muy popular entre los científicos de datos.² Esto se debe en parte a su gran comunidad de programadores que brindan apoyo constante y recursos para aprender.

En este curso, aprenderás cómo Python ayuda en la Ciencia de Datos.² Existes bibliotecas especiales en Python que son claves en este campo, como Pandas o NumPy.² Lo bueno de Python es que puedes hacer mucho con pocas líneas de código, haciendo el trabajo más eficiente.² Además, Python se lleva bien con otras tecnologías, permitiendo a los expertos combinar herramientas para análisis más detallados.² También cuenta con herramientas para todas las fases del análisis de datos, desde recolectarlo hasta mostrarlo de manera clara.

Al terminar, sabrás cómo funciona el aprendizaje automático y los conceptos básicos de la inteligencia artificial.¹ El curso dura 30 horas.

Conceptos Clave

• La Ciencia de Datos es un campo en constante evolución que utiliza algoritmos y métodos científicos para analizar conjuntos de datos complejos.
• Python es uno de los lenguajes de programación más preferidos en el campo de la ciencia de datos, con una amplia comunidad de desarrolladores y recursos de aprendizaje.
• El curso se centra en el uso de Python para la Ciencia de Datos, incluyendo conceptos de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
• Se abordarán temas como la recolección, preparación, visualización y análisis de datos, así como el desarrollo de modelos de aprendizaje automático.
• Al finalizar, los estudiantes tendrán una comprensión fundamental de los conceptos clave de la Ciencia de Datos con Python.

¿Qué es la Ciencia de Datos?

Cada minuto, se recolectan millones de gigabytes de datos alrededor del mundo.¹ La cantidad de datos generados crece de forma exponencial, llegando a 2 Exabytes cada día y sigue aumentando.¹

En medio de esta avalancha de datos, ¿cómo se hace para entenderlos? ¿Qué hacen los científicos de datos con tanta información? La Ciencia de Datos ayuda a hacer predicciones y tomar decisiones en muchos campos. Por ejemplo, se usa para detectar fraudes, entender a los clientes, mejorar procesos y prever tendencias.

Conceptos y definiciones clave

La Ciencia de Datos es un área que usa algoritmos y métodos científicos para entender datos complejos.³ Python ha destacado en este campo por ser fácil de aprender y usar.²

La comunidad de Python es grande y activa. Esto hace que haya muchos recursos y ayuda para quien trabaja en ciencia de datos. Usar Python también es bueno para el futuro profesional, ya que muchas empresas y universidades lo usan.²

Flujo de trabajo del análisis de datos

El proceso en la ciencia de datos incluye recolectar, procesar, analizar y visualizar datos.³ Herramientas como NumPy y Pandas son clave. Ayudan a hacer cálculos complejos y a trabajar con los datos de forma eficiente.³

Aplicaciones de la Ciencia de Datos

Esta disciplina se usa en muchos campos, como en predecir lo que los consumidores harán, analizar riesgos financieros y en medicina.³ Para entender y compartir los datos, es vital la visualización de datos. Python tiene herramientas como Matplotlib, Seaborn y Plotly. Estas ayudan a hacer gráficos y diagramas claros.³

Configurar el Entorno de Trabajo

Para empezar en la Ciencia de Datos con Python, es clave tener el entorno listo. Esto incluye instalar Python y configurar paquetes importantes. También, elegir un buen IDE. Todo esto prepara el terreno para aprender sobre análisis de datos y modelos de aprendizaje automático.

Instalación de Python

Python es esencial, por eso es importante instalarlo bien desde el principio. Anaconda es una buena opción para quienes buscan un paquete completo. Viene con muchas herramientas para la ciencia de datos.⁴ Pero, para quienes prefieren algo más simple o necesitan lo último de Python, instalar directamente es otra opción válida.⁴

Instalación de paquetes y bibliotecas

Con Python listo, es momento de añadir las herramientas necesarias. Pandas, Matplotlib, y NumPy, entre otros, son esenciales. Pandas ayuda a analizar datos. NumPy permite hacer matemáticas con facilidad.⁵

Configuración del IDE

Elegir el IDE adecuado es crucial. PyCharm y Jupyter Notebook son muy populares. También, Google Colab puede ser genial para proyectos en equipo y acceso rápido a la nube.⁴

Después de estos pasos, los estudiantes estarán preparados para explorar la Ciencia de Datos con Python.

Introducción a la Ciencia de Datos con Python

En este inicio, veremos conceptos clave de Python para la Ciencia de Datos. Hablaremos sobre tipos de variables, formas de control, y más.¹ Estas lecciones son el primer paso para entender Python en análisis de datos.

Python es muy popular en la ciencia de datos por sus ventajas. Es fácil de aprender y usar. Además, su lenguaje claro hace el aprendizaje y la escritura de código más sencillos.² En la comunidad de datos, Python ofrece muchas herramientas útiles. Desde recopilar hasta mostrar datos, Python tiene lo necesario.²

Con Python, se puede hacer más con menos código que con Java o C++. Esto ahorra tiempo de desarrollo.² Además, hay muchas bibliotecas de ciencia de datos en Python. Por ejemplo, Pandas y NumPy ayudan con los datos. Matplotlib y Scikit-learn son buenas para dibujar y aprender, respectivamente.²

Python se lleva bien con otras tecnologías. Los científicos de datos pueden mezclarlo con diferentes herramientas. Esto les ayuda a hacer más.² También, Python es muy usado en trabajos y escuelas. Esto muestra lo valioso que es aprenderlo. Ayuda a tener oportunidades laborales.²

En Python, NumPy y Pandas son claves para trabajar con datos. NumPy es importante por sus funciones matemáticas y álgebra.² Pandas, por otro lado, es esencial para analizar y trabajar con datos de manera efectiva. Ofrece estructuras amigables para organizar información.²

Recolección y Preparación de Datos

En esta sección, los estudiantes aprenderán a usar la biblioteca Pandas. Pandas es esencial para manejar²DataFrames². Con ello, podrán recoger, organizar y estudiar sucesos a través del tiempo. Python es muy popular en ciencia de datos por razones como su facilidad y el apoyo que ofrece. Además, tiene muchas bibliotecas especializadas, lo que lo hace muy flexible.²

Uso de Pandas para manejar DataFrames

Pandas es clave para científicos de datos. Con² Python, tienen diversas ventajas. Esto incluye un ecosistema amplio para ciencia de datos y un alto rendimiento con códigos más cortos. Python también es compatible con nuevas tecnologías, tiene muchos recursos de aprendizaje y es usado ampliamente.²

Web Scraping para recolectar datos

Además, aprenderán a hacer web scraping. Esta técnica les permitirá obtener datos de la red. Es muy importante para un análisis de datos completo.

Limpieza y transformación de datos

Por último, entenderán cómo limpiar y transformar datos recolectados. Este paso es crucial para que el análisis sea confiable.

Visualización de Datos con Python

La visualización de datos es clave en la Ciencia de Datos. Ayuda a compartir descubrimientos de conjuntos de datos complejos. En este modulo, aprenderás a usar Matplotlib. Esta herramienta te permite crear diversos gráficos y visualizaciones. Así, podrás entender mejor tus datos y mostrar tus resultados de forma clara y atractiva.²

Uso de Matplotlib

Matplotlib es muy conocida y útil en Python para hacer gráficos.² Aquí, aprenderás a usar gráficos de líneas, de dispersión, de barras, histogramas y más. También, verás cómo personalizar tus gráficos para que se ajusten a lo que necesitas y al público que quieras alcanzar.²

Creación de gráficos y visualizaciones

En esta etapa, te desafiarás a crear varios tipos de gráficos. Integrarás datos de distintos lugares, como CSVs, bases de datos, y APIs. Esto te ayudará a presentar información de forma clara y fácil de analizar.⁶ Con estas nuevas habilidades, podrás comunicar tus análisis y ayudar en la toma de decisiones en áreas como el comercio, medicina y logística.⁶

Manejo de Bases de Datos

Los estudiantes aprenderán sobre bases de datos y lenguaje SQL. Este tipo de lenguaje se usa mucho en la gestión de datos. Así, podrán usar la info recolectada en bases de datos.

Introducción a SQL

Aquí, verán el lenguaje SQL, muy común en el mundo de las bases de datos.⁷ Aprenderán a manejar datos como el presupuesto del país o info sobre COVID-19.⁷

⁷ Python es clave para trabajar con grandes cantidades de datos. En este curso, verán cómo importar info de diferentes formatos. También, lo básico para trabajar con pandas.

⁷ Se usará Colab de Google. Es gratis y ayuda a usar Python sin instalar nada más. Es perfecto para trabajar con bases de datos.

Modelos de Aprendizaje Automático

Los estudiantes van a descubrir varios modelos de aprendizaje automático en Ciencia de Datos. Primero, se adentrarán en los modelos de regresión lineal y polinómica. Después, aprenderán sobre clasificación con ejemplos como KNN (K-Nearest Neighbors) y Regresión Logística. También conocerán la prevención del sobreajuste al crear modelos de aprendizaje automático.

Regresión lineal y polinómica

Van a profundizar en la regresión lineal, ideal para predecir basados en las relaciones de variables. Luego, verán la regresión polinómica para problemas más complejos. Usarán herramientas como² Scikit-learn, Pandas y Matplotlib para crear y ver estos modelos.

Clasificación con KNN y Regresión Logística

Por otro lado, estudiarán clasificación con métodos como K-Nearest Neighbors (KNN), para categorizar datos. Asimismo, verán cómo funciona la Regresión Logística para clasificar en dos grupos. Se enfocarán en aplicaciones reales, como⁸ predecir actividad humana o detectar fraudes con tarjetas de crédito.

Prevención del sobreajuste

Aprenderán a evitar el sobreajuste, que podría ocurrir al entrenar su modelo. Para ello, usarán técnicas como regularización y selección de la complejidad adecuada. También pondrán en práctica cómo ponderar los intercambios y evaluar modelos. Todo esto es para que sus soluciones de aprendizaje automático sean efectivas en situaciones nuevas.

Procesamiento de Lenguaje Natural

En esta sección, los estudiantes verán cómo funciona el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). Les ayudará a entender y sacar información útil de textos y discursos sin estructura.⁹ El PLN usa algoritmos de aprendizaje automático. Estos aprenden por sí solos a medida que ven más ejemplos. Así, hacen el análisis más preciso.⁹ NLP tiene seis niveles para entender el significado: fonético, morfológico, sintáctico, semántico, discursivo y pragmático.⁹

En Python, las librerías clave para el Procesamiento de Lenguaje Natural incluyen NLTK para acceder a texto fácilmente, Spacy por su rapidez y Gensim para buscar temas en textos. También, pyLDAvis ayuda a ver estos temas de manera clara.⁹ Hoy en día, el Deep Learning ha llevado a PLN más allá del aprendizaje automático tradicional. Ahora, con deep learning, se pueden entender mejor y de forma más completa los textos con la ayuda de redes neuronales y capas de word embedding.⁹

El PLN tiene muchas aplicaciones útiles. Por ejemplo, ayuda en la clasificación de documentos, detecta sentimientos y saca resúmenes automático.¹⁰ Muchos estudiantes han calificado la especialización de PLN en Coursera con 4.8 sobre 5. Esto muestra que se pueden aprender cosas muy útiles en el área.¹⁰

«Me encantó la flexibilidad de aprender a mi propio ritmo» – Felipe M., Jennifer J., Larry W., Chaitanya A.

Más de 4,200 personas han tomado los cursos de PLN en la Universidad Austral con el profesor Hernán Daniel Merlino.¹⁰ Coursera for Business es elegido por más de 3,400 empresas. Además, con Coursera Plus hay más de 7,000 cursos a nivel mundial.¹⁰ Esto muestra que hay muchos recursos excelentes disponibles para mejorar en el Procesamiento de Lenguaje Natural.

Segmentación y Agrupamiento de Datos

La segmentación y el agrupamiento de datos son esenciales en la Ciencia de Datos. Ayudan a los expertos a encontrar patrones y agrupar datos de forma efectiva. Esto es vital para entender la información y elegir bien.

Clustering

El clustering es una técnica para agrupar datos. Sirve para dividir observaciones en grupos similares, llamados clusters.¹¹ Busca encontrar patrones y juntar datos afines.¹¹ Hay varios métodos de clustering, incluyendo el clustering jerárquico y el clustering no jerárquico (k-means). Cada método tiene sus propias maneras de hacerlo.¹¹

Imagínate que una experta en marketing recolecta información de clientes. Incluye edad, educación, ingresos y otros datos. Luego usa el clustering para dividir los clientes en grupos y entender cómo compran.¹² El clustering jerárquico empieza con tantos grupos como clientes. Luego, va uniendo los más parecidos basándose en ciertas reglas, hasta reducir los grupos.¹²

Otro ejemplo es el análisis de la delincuencia en Estados Unidos. Se usó el clustering para ver similitudes en tasas de crímenes entre estados. Un análisis reveló patrones en datos como asesinatos y agresiones.¹³ También se empleó el clustering no jerárquico (k-means) con datos de Ruspini. Así se crearon grupos y se mostró dónde están los centros de cada uno.¹³

Árboles de decisión

Los árboles de decisión también son muy usados. Permiten separar grandes cantidades de datos en grupos más fáciles de manejar. Esto ayuda en la toma de decisiones.¹² Se usan en muchos campos, como para detectar fraudes o en el diagnóstico médico.

Para concluir, las técnicas como el clustering y los árboles de decisión son vitales. Ayudan a los científicos a descubrir patrones y a tomar decisiones acertadas. Son esenciales en varias industrias y situaciones.

Series Temporales y Análisis de Tendencias

En el campo de la Ciencia de Datos, el análisis de series temporales es clave. Nos ayuda a entender patrones de datos en el tiempo.¹⁴ Estas series vienen de diferentes áreas, como negocios, clima y biología. Se usan incluso para estudiar el latido del corazón en milisegundos.¹⁴

Estas series a menudo muestran tendencias y estacionalidad. Pueden estar asociadas, ya que datos sucesivos comparten ciertas relaciones.¹⁴ Para estudiarlas, se usan modelos específicos. Los modelos AR, VAR y ARMA, por ejemplo, hacen predicciones tomando en cuenta estas características.¹⁴

Python, por su parte, es una herramienta poderosa para analizar estos datos de series temporales. Con bibliotecas como Statsmodels y Pandas, es más fácil analizar y visualizar información.¹⁴

En la ciudad de México, el análisis de series temporales ha revelado datos interesantes. Por ejemplo, el uso de bicicletas públicas EcoBici muestra patrones únicos.¹⁵ En este caso, SARIMA ayuda a predecir patrones de viaje en bicicleta.¹⁵

En conclusión, el análisis de series temporales es esencial en la ciencia de datos. Ayuda a entender mejor los datos con el tiempo. Esto facilita la toma de decisiones y planificación en diferentes áreas.

El Futuro de la Ciencia de Datos

La Ciencia de Datos no para de evolucionar. Hay desarrollos emocionantes que cambiarán cómo vemos y usamos los datos. Cada día, se generan y almacenan en Internet unos 2 Exabytes de información¹.

El proceso de datos se va a complicar. Los científicos de datos harán cosas como juntar datos de diferentes lugares, automatizar trabajos que se repiten mucho y usar modelos de inteligencia artificial avanzados.¹ Estos cambios traerán buenas cosas, como poder predecir tendencias en el momento, comprender mejor lo que nos dicen los datos e tomar decisiones más acertadas. Todo esto puede influye en áreas como la salud, la logística y el comercio por Internet.

Al seguir avanzando, los expertos en Ciencia de Datos tendrán que mantenerse al día y adaptarse. Tendrán que aprender cosas nuevas, como entender el lenguaje de las máquinas, ver y analizar imágenes y profundizar en cómo las máquinas aprenden.² Para lograrlo, la comunidad de programadores de Python ofrece mucho apoyo. Tienen materiales de aprendizaje, lugares para discutir y documentación que son cruciales. Esto ayuda a los científicos de datos a navegar por estos cambios.

Enlaces de origen

1. https://docencia.tic.unam.mx/presenciales/Introduccion-a-la-ciencia-de-datos-utilizando-python.html
2. https://programacion.net/articulo/introduccion-a-la-ciencia-de-datos-con-python_3284
3. https://www.tokioschool.com/noticias/ciencia-datos-python/
4. https://www.pypro.mx/app/curso/introduccion-a-la-programacion-con-python/instalacion-y-configuracion-del-entorno-de-desarrollo-para-python
5. https://medium.com/@juans3/fundamentos-de-python-para-ciencia-de-datos-aprende-a-utilizar-python-para-procesar-y-analizar-291071996869
6. https://www.coursera.org/learn/python-para-ciencia-de-datos
7. https://graduados.net.ar/cursos/big-data/
8. https://online-exec.cvn.columbia.edu/machine-learning-aplicado
9. https://iaarbook.github.io/procesamiento-del-lenguaje-natural/
10. https://www.coursera.org/specializations/nlp
11. https://cienciadedatos.net/documentos/py20-clustering-con-python
12. https://es.slideshare.net/Mauricio711905/segmentacionclasificacinpdf
13. https://bookdown.org/angelborrego/ciencia_datos/clustering.html
14. https://relopezbriega.github.io/blog/2016/09/26/series-de-tiempo-con-python/
15. https://medium.com/datos-y-ciencia/modelos-de-series-de-tiempo-en-python-f861a25b9677