Python: tutorial de ciencia de datos

Los datos son el nuevo aceite. Esta declaración muestra cómo cada sistema de TI moderno se maneja mediante la captura, el almacenamiento y el análisis de datos para diversas necesidades. Ya se trate de tomar decisiones comerciales, pronosticar el clima, estudiar estructuras de proteínas en biología o diseñar una campaña de marketing. Todos estos escenarios implican un enfoque multidisciplinario de uso de modelos matemáticos, estadísticas, gráficos, bases de datos y, por supuesto, la lógica empresarial o científica detrás del análisis de datos. Por tanto, necesitamos un lenguaje de programación que pueda satisfacer todas estas diversas necesidades de la ciencia de datos. Python brilla intensamente como uno de esos lenguajes, ya que tiene numerosas bibliotecas y funciones integradas que facilitan abordar las necesidades de la ciencia de datos.

En este tutorial, cubriremos las diversas técnicas utilizadas en la ciencia de datos utilizando el lenguaje de programación Python.

Este tutorial está diseñado para graduados en Ciencias de la Computación, así como para Profesionales de Software que estén dispuestos a aprender ciencia de datos en pasos simples y sencillos utilizando Python como lenguaje de programación.

Antes de continuar con este tutorial, debe tener un conocimiento básico de la escritura de código en el lenguaje de programación Python, el uso de cualquier IDE de Python y la ejecución de programas de Python. Si es completamente nuevo en Python, consulte nuestro tutorial de Python para obtener una comprensión sólida del lenguaje.

Para la mayoría de los ejemplos que se ofrecen en este tutorial, encontrará la opción Pruébelo, así que utilícelo y disfrute de su aprendizaje.

Pruebe el siguiente ejemplo usando la opción Pruébelo disponible en la esquina superior derecha del cuadro de código de muestra a continuación

#!/usr/bin/python

print "Hello, Python!"