Python es un lenguaje de propósito general que puede ajustarse para cumplir con los objetivos de análisis de datos. Además, ofrece ventajas importantes tales como la velocidad, el rendimiento y la escalabilidad. Un desarrollador de Iflexion  especializado en Python también mencionó la flexibilidad y la capacidad, haciendo de esta una excelente herramienta para manejar lidiar con los proyectos de Big Data.

Por dónde empezar

 Python es tan difundido que puede ser irresistible elegir o escojer el curso o la estructura para aprenderlo. Hay muchas opciones gratuitas y de pago, no importa si usted elige un camino más académico o ir a un enfoque ramificado. Solo asegúrese de  entender los conceptos básicos de la sintaxis y la lógica. No gaste una enorme cantidad de tiempo explorando en todo, especialmente si usted solo desea utilizarlo para el análisis de datos.

Python Basics

Dado que este es un lenguaje de programación, usted necesitará tener uma buena comprensión de los tipos de datos, funciones, loops,  operaciones específicas de cadenas y el uso de módulos de terceros para facilitar la codificación. Usted también necesitará leer archivos y escribir para evitar errores de propagación. No sé qué quiere decir com esto.

Su forma de interactuar con el entorno Python es también su elección decisión. Si prefiere la Línea de Comandos (como MS-DOS), se puede usar un editor de texto para escribir su código y ejecutarlo, o puede utilizar varias interfaces, como cuadernos iPython y Jupyter, si usted prefiere un shell interactivo.

Bibliotecas de análisis de datos en Python

Como la mayoría de los lenguajes de programación, Python tiene sus principales funciones agrupadas en las bibliotecas. Antes de escribir cualquier código nuevo, vale la pena aprender acerca de los paquetes de bibliotecas preexistentes , especialmente para la ciencia de datos.

NumPy

La biblioteca numérica incluye herramientas para trabajar con ARRAYS, incluyendo la codificación, el acceso a varios campos al mismo tiempo, cambiando la forma de una matriz, etc. La característica principal de este paquete es  que ofrece vectorización de operaciones de alto rendimiento y alta velocidad.

Pandas

Como NumPy está optimizado para operaciones numéricas, no concuerda lida bien con otros tipos de matrices, tales como tablas, que constituyen una parte esencial de las necesidades de análisis de datos. Para este tema, Pandas son las herramientas más adecuadas, ya que incluyen series (unidimensionales) y cuadros de datos (bidimensionales).

Las Pandas incluyen funciones como adjuntar filas o columnas a DataFrames, manejar o lidiar valores que faltan y combinar operaciones relacionales a partir de bases de datos SQL.

SciPy

Si usted está buscando una biblioteca especializada para la ingeniería de la ciencia de datos y mucho más, basta con NumPy. Incluye herramientas valiosas, como constantes de matemáticas y física, algoritmos de agrupación, funciones de integración e interpolación, rutinas de álgebra lineal y herramientas de procesamiento de señal.

El módulo de funciones estadísticas incluido en este paquete constituirá la base para el análisis clásico de datos, que puede ser mejorado por funciones especiales o algoritmos de optimización.

Bibliotecas visuales

Una vez que haya calculado sus resultados, deben mostrarse exibidos en un formato visualmente atractivo, lo que se puede hacer a través de las funciones incluidas en el paquete Matplotlib básico. Los gráficos, histogramas y asignaciones usuales se pueden crear y personalizar.

Este paquete ayuda a Python eficientemente con herramientas dedicadas como Mathematica y MATLAB. Esta no es la única biblioteca gráfica disponible para Python. Otros ejemplos incluyen Seaborn basados en Matplotlib para mapas de calor, distribuciones y más representaciones estadísticas, y Bokeh, que es independiente y produce vistas de datos del navegador, así como un panel de instrumentos interactivo.

Machine Learning y análisis de datos

Las herramientas de análisis estadístico no cubren la parte de modelado y la econometría, para la que se creó la biblioteca Statsmodels. Específicamente para Machine Learning, existe el paquete Scikit-learn que tiene algunas de las mismas funciones estándar de Stats. Esto no es redundante, solo una prueba de que estas dos disciplinas evolucionaron en paralelo aun con objetivos diferentes.

Cuando se trata de Big Data, la regla es que: si no cabe en su máquina, es grande y, por lo tanto, necesita de paralelización. La mejor herramienta para esto es el PySpark, que es el siguiente nivel de Python y requiere una inversión considerable para aprender y dominar.

Análisis de texto y procesamiento de lenguaje natural (PNL)

Un área específica del análisis Big Data está relacionada con el análisis de texto, análisis de sentimientos y procesamiento de lenguaje natural, que son el núcleo de la habilidad de AI al interactuar con los humanos de una manera que se asemeja a otras personas más que a una máquina.

Hay o existen algunas bibliotecas en Python para manejar trabajar estas tareas, como NLTK, que ofrece funciones para marcar texto, clasificarlo, ejecutar un razonamiento semántico o auto-resumir. Gensim es otra herramienta de código abierto que puede crear análisis de word2vec o inclusive document2vec. Python también soporta APIs para otras bibliotecas, como el Stanford CoreNLP basado en Java.

¿Cuáles son los próximos pasos?

Estas son etapas esenciales para ayudar a cualquier persona interesada en la ciencia y el análisis de datos a empezar a usar una de las lenguas amigables y más poderosas. El lado positivo es que este enfoque no requiere conocimiento previo de Python, aunque dependiendo del nivel de dominio en Python, el progreso puede ser acelerado.

No todas estas etapas son necesarias, y probablemente no todas ellas necesitan ser estudiadas en profundidad. Todo depende del problema real a resolver. A continuación, usted necesita convertirse en un creador y combinar las piezas del rompecabezas existentes en nuevas funciones o módulos aún más complejos.