Cómo aplicar Python para desarrollar tareas de data science
Python es uno de los lenguajes de programación más populares y utilizados en el mundo, especialmente en el ámbito de la ciencia de datos. Desde la NASA, pasando por Google, Instagram o Netflix, son innumerables las empresas o instituciones que han adoptado Python.
La aplicación de este lenguaje para el desarrollo de machine learning y tareas de data science, parece haber despertado el interés de una enorme comunidad de programadores que comparten conocimientos, experiencias y alimentan la enorme cantidad de recursos disponibles para seguir formándose en esta especialidad.
Python ofrece una amplia variedad de bibliotecas y herramientas que permiten a los programadores, llevar a cabo tareas hoy muy demandadas, utilizando un único lenguaje.
Veamos a continuación algunas de las aplicaciones más populares de Python en ciencia de datos, y algunos ejemplos que ilustran cómo se utilizan estas herramientas en la práctica.
Data análisis
Una de las aplicaciones más importantes de Python en data science es el análisis de datos. Python cuenta con una gran cantidad de bibliotecas que permiten procesar y analizar datos de forma muy rápida y eficiente. Algunas de estas aplicaciones son: NumPy, Pandas, Matplotlib y Seaborn.
Pandas, por ejemplo, es una biblioteca de Python que permite manejar y analizar grandes conjuntos de datos. Esta biblioteca proporciona estructura de datos para la manipulación de datos tabulares, y también una amplia variedad de herramientas para el análisis de datos, como la agregación, la fusión y la transformación de datos.
Aprendizaje automático
Python es muy utilizado en el ámbito del aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en crear algoritmos que puedan aprender de los datos y hacer predicciones o tomar decisiones basadas en estos.
Scikit-Learn es una de las bibliotecas más populares de Python para el aprendizaje automático. Esta biblioteca proporciona una amplia variedad de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, así como herramientas para la validación de modelos y la selección de características.
Por ejemplo, podemos utilizar Scikit-Learn para crear un modelo de regresión lineal que prediga el precio de una casa en función de sus características, el número de habitaciones y su ubicación.
Procesamiento de lenguaje natural
El procesamiento de lenguaje natural (PLN) es otra de las aplicaciones más importantes de Python en ciencia de datos. Esta disciplina se enfoca en desarrollar algoritmos que permiten a los ordenadores comprender y generar lenguaje humano.
La biblioteca Natural Language Toolkit (NLTK) es una de las principales herramientas de Python online para el PLN. Esta biblioteca proporciona una gran variedad de herramientas para el procesamiento de texto, la tokenización, el etiquetado y el análisis sintáctico.
Podemos utilizar NLTK, por ejemplo, para analizar el sentimiento de una reseña online de un producto y determinar si es positivo, negativo o neutro.
Visualización de datos
La visualización de datos es una parte fundamental del análisis de datos, ya que permite a los usuarios, comprender y comunicar los patrones y tendencias que se encuentran en los datos. Python cuenta con vasta variedad de bibliotecas de visualización de datos, como Matplotlib, Seaborn y Plotly.
Matplotlib, por ejemplo, nos permite crear un gráfico de barras que muestre la cantidad de ventas de diferentes productos, en un período de tiempo determinado.
Minería de Datos
Hoy día es casi imprescindible utilizar la minería de datos para el diseño de estrategias y campañas de marketing; optimizar la logística; realizar las previsiones de ventas o trabajar sobre la experiencia del cliente. Esta disciplina se enfoca en descubrir patrones y relaciones ocultas en los datos y son esos hallazgos, los que permiten a las empresas tener diferentes propuestas de valor, aún en sectores muy competidos.
Por esto, la minería de datos es otra de las aplicaciones fundamentales de Python, cuando se trata de data.
Para finalizar esta visión panorámica de los alcances de Python como lenguaje de programación y sus aplicaciones, no podemos dejar de mencionar a Google Colaboratory que se trata de un entorno autónomo y permite utilizar Python como lenguaje, porque fue pensado para éste, aunque algunos especialistas indican que tiene aún algunas limitaciones, dado que, para la realización de algunas tareas, se requiere del uso de otros lenguajes de programación.
Formarse hoy en Python, data science e Inteligencia Artificial, es garantía de empleo seguro y muy bien remunerado.