Análisis de datos con Python: Primeros pasos y consejos
Existen algunas preguntas sin responder cuando trabajamos con mucha información, con muchos datos, como, por ejemplo, el querer tener algún tipo de filtrado o búsqueda más interesante, exhaustiva y por sobre todo el orden dentro de un planeta donde el concepto de Big Data toma mucha más fuerza y relevancia dentro de las organizaciones o compañías.
Por estas razones y muchas otras más nace el Análisis de datos, como una ciencia, que es la encargada de examinar datos, así de simple, siendo la idea central la de sacar conclusiones respecto a la información objeto llegar a un fin, el de tomar decisiones o ampliar el conocimiento respecto a diferentes temas que son básicamente los que nos otorgan estos datos.
Qué es el análisis de datos con Python
En fin, tenemos esta ciencia, como una ideología, pero las palabras se las lleva el viento. Ahora debemos preguntarnos, ¿cómo podemos realizar este Análisis de Datos?, ¿existe algún tipo de herramienta tecnológica que nos ayude? Pues claro que sí, algunos piensan en aplicaciones ofimáticas para realizar filtros, búsquedas y gráficos con estos datos, otros piensan en lenguajes de programación quizás no tan amigables con el usuario final, en cambio yo, pienso en explicarte algo sencillo que está muy en auge hoy en día y la verdad es que la comunidad que lo respalda es bastante grande. ¿De qué hablamos?, pues del Lenguaje de Programación Python y su relación directa con el Análisis de datos.
Si tenemos grandes volúmenes de información o de datos, es muy factible comenzar a analizar tal vez con herramientas que se ocupan a diario a nivel tecnológico, como también a nivel físico de papel o algo más, sin embargo, es posible realizar estos análisis para obtener resultados y experiencias con diversos lenguajes de programación, pero por excelencia lo que más se recomienda aprender es Python, un lenguaje versátil, flexible y multiplataforma.
Los primeros pasos que por obligación se recomiendan en esta gran ciencia de datos, si es que desconoces el mundo de la programación, pues es básicamente comenzar a descargar algún editor de código gratuito, como, por ejemplo, Visual Studio Code o Sublime Text, los cuales otorgan una gran facilidad y ayuda con sus respectivas extensiones para lograr escribir tus primeras líneas de código.
Por supuesto también es necesario instalar Python ojalá en su versión más actualizada para poder tener el intérprete de los comandos que vas a escribir. Una vez teniendo esto ya en funcionamiento y tu pequeño laboratorio ya creado y funcionando, pues es solo cuestión de comenzar a gestionar tus datos y probar lo que puedes realizar con todas las herramientas que describo a continuación.
Ventajas de Python para el análisis de datos
Para comenzar con el grueso de este asunto, tenemos que hablar y hacer unas recomendaciones acerca de Python. Es un lenguaje de programación muy flexible, multipropósito, multiplataforma y de software gratuito, que cada día que pasa va tomando mucho más crédito dentro de la ciencia de la analítica de datos. Con Python puedes hacer prácticamente cualquier cosa, a diferencia de otros lenguajes de programación que necesitan ser compilados o instalaciones bastante extensas y que podrían arrojar errores.
Si quieres comenzar a aprender de este gran Lenguaje de programación, te recomiendo que lo hagas realizando este curso de Python desde cero.
Si sabes programar en algún otro lenguaje o si no sabes nada, solo basta con dedicarle un poco de tiempo a aprender algunos conceptos básicos, instalar el software y proceder a ocupar tu teclado escribiendo código, viendo uno que otro video o revisando algún curso online, no tiene para nada una sintaxis complicada y puedes aprenderlo de manera muy rápida.
Una vez que ya conozcan un poco el Lenguaje, es vital comenzar a utilizar librerías o bibliotecas, ya que no es para nada suficiente solo aprender Python para ejecutar tareas en el Big Data. Es completamente necesario el elegir los recursos correctamente orientando el aprendizaje hacia la ciencia del Análisis de Datos con Python. El Enfoque general no se debe perder, ya que este Lenguaje de Programación tiene muchas aristas, las cuales te pueden llevar desde la programación o diseño web, hasta el peculiar camino de la POO o Programación Orientada a Objetos.
Las librerías que nombrare a continuación, son las primordiales para realizar procesamiento de datos con Python. Hablamos de manera general de Pandas y Numpy. Sí, Pandas, no referido a ese animal adorable que estás pensando en este momento, sino que, a una de las librerías más versátiles y completas, sin miedo a equivocarme, diría que una de las preferidas dentro de los analistas de datos.
Libreria Pandas
Pandas, es una librería de código abierto que tiene una forma de operar bastante agil y peculiar, tomando muchos datos en diferentes formatos los cuales pueden ser desde un archivo .CSV o una base de datos SQL, creando objetos en Python con filas y columnas, formando estos paquetes de datos o también llamados “dataframes”. Estos dataframes son en realidad tablas estructuradas, similar a las que se pueden realizar en cualquier software de ofimática llevando así una visualización más amigable con el usuario desarrollador y el usuario final. Con esta librería podemos trabajar con estructuras de datos de alto nivel, ejecutar diversas herramientas para manipular, analizar y visualizar estos datos que, en definitiva, como comenté en un principio, ayudarán a las personas a tomar decisiones.
Libreria Numpy
Otra librería que también es bastante usada en este mundo de Python para análisis de datos, es NumPy. Python Numérico, eso significa el nombre de esta librería y ofrece un gran número de funciones que vienen precompiladas para ejecutar rutinas numéricas, estructuras de datos y trabajar con matrices multidimensionales realizando cálculos mucho más complejos. En pocas palabras, esta es la librería por definición para aplicar y trabajar con la informática científica.
SciPy otorga diferentes rutinas numéricas muy sencillas de usar y se complementa bastante bien con las estructuras de datos trabajadas por NumPy. En este caso es considerable explicar que en conjunto podemos realizar diversas integraciones numéricas, optimizaciones, interpolaciones, transformadas de Fourier, estadística y algebra lineal. Es muy recomendable que si quieres adentrarte en este mundo super interesante del Análisis de datos con el uso de estas librerías, realizaces este Curso de tratamiento de datos con Pandas y NumPy.
Libreria Numba
Para finalizar con estas opciones para la analítica de datos, podemos hablar también de Numba. Esta es una librería que tiene la capacidad de traducir funciones codificadas en Python hacia código maquina mejorado cuando tratamos de ejecutarlo. Estos algoritmos numéricos compilados con esta genial librería pueden llegar a velocidades de ejecución como las de otros lenguajes de programación tales como Fortran o C.
Libreria Matplotlib
Cuando hablamos de visualizar los datos, podemos hacerlo a través de tablas o algún otro mecanismo que muestre estas filas y columnas, ¿qué mejor que mostrar estos análisis con un gráfico? Para ello hablare de otra librería bastante usada en análisis de datos con Python, como lo es Matplotlib, la cual te ayuda a generar gráficos de alta calidad los cuales quedan listos para ser publicados.
Se admite de igual manera una amplia variedad de gráficos rasterizados y vectoriales en distinto formato como por ejemplo PNG, PDF y SVG. Estas presentaciones nos ayudarán a presentar los análisis a nuestra audiencia de una manera mucho más entendible, teniendo como clave la correcta adaptación de los datos e imágenes, respecto del tipo de audiencia que nos va a escuchar. Siempre hay que tener en cuenta este último punto ya que no es lo mismo realizar una exposición a la Alta Gerencia que a tus colegas del trabajo que ejecutan sus labores dentro de tu misma oficina.
Libreria Seaborn
Con Seaborn, la cual es una librería grafica que basa su implementación en Matplotlib, podemos hablar ya de una librería que se especializa en la visualización de datos estadísticos que ofrece una interfaz de muy alto nivel ofreciendo vistas bastante atractivas e informativas. La visualización es un aspecto fundamental para entender y explorar la información y esta librería se coordina e integra de manera excelente con la librería de manipulación y análisis de datos Pandas.
Bokeh también sirve para visualizar datos a través de un navegador web, creando gráficos muy versátiles, interactivos y elegantes buscando lograr un buen rendimiento con una enorme cantidad de datos, incluso con información que se vaya generando en vivo o en tiempo real.
Primeros pasos y consejos en el análisis de datos con Python
Existen diversas plataformas web gratuitas con las que puedes comenzar a probar código antes de instalar algún tipo de software en tu sistema, como por ejemplo, Jupyter Notebook, aplicación con la que generalmente se inician todos los cientistas de datos, facilita la creación e intercambio documentos, compatible con código en tiempo real para realizar visualizaciones de varios tipos con diferentes lenguajes de programación. Así también por nombrar otra es Google Colaboratory or Colab la cual está basada en Jupyter Notebook pero desarrollada por Google Team.
Lo siguiente que puedes realizar es instalar Python desde su página web y comenzar a escribir códigos sencillos los cuales te orienten a verificar el cómo se va interpretando lo que tú vas escribiendo, entendiendo también que el lenguaje es bastante similar a lo que se habla por ejemplo en el idioma inglés (lenguaje humano) y se va asimilando o interpretando hacia el lenguaje de máquina que finalmente es realizado o ejecutado por el procesador de tu sistema. Para ello se instala en conjunto con el intérprete, un IDLE, que es un entorno de desarrollo integrado para Python y funciona como una CLI (línea de comandos) objeto ir testeando código y verificando sus salidas.
Con todas estas herramientas y tecnología se hace mucho mas simple el organizar y filtrar, ya que los datos están en casi todas las cosas que hacemos diariamente. La gran cantidad de datos digitales o en papel, va creciendo a un ritmo muy acelerado poniendo como ejemplo que para este año 2022 existirán cerca de 2000 millones de nuevos datos por segundo para todas las personas que habitan este planeta. Junto con este crecimiento, la ciencia de datos, la analítica y el Machine Learning siguen el mismo camino y las empresas u organizaciones no paran de buscar profesionales que puedan darle una mirada de examinador a esta mina de oro llamada datos y cooperar en la toma de decisiones de una manera más eficiente y enriquecedora.