Python: introducción a la ciencia de datos
La ciencia de datos es el proceso de derivar conocimientos y perspectivas de un conjunto enorme y diverso de datos a través de la organización, el procesamiento y el análisis de los datos. Implica muchas disciplinas diferentes, como el modelado matemático y estadístico, la extracción de datos de su fuente y la aplicación de técnicas de visualización de datos. A menudo, también implica el manejo de tecnologías de big data para recopilar datos estructurados y no estructurados. A continuación, veremos algunos escenarios de ejemplo en los que se utiliza la ciencia de datos.
Sistemas de recomendación
A medida que las compras en línea se vuelven más frecuentes, las plataformas de comercio electrónico pueden capturar las preferencias de compra de los usuarios, así como el rendimiento de varios productos en el mercado. Esto lleva a la creación de sistemas de recomendación que crean modelos que predicen las necesidades de los compradores y muestran los productos que es más probable que compre el comprador.
Gestion de riesgos financieros
El riesgo financiero que implica préstamos y créditos se analiza mejor utilizando los hábitos de gasto anteriores de los clientes, incumplimientos pasados, otros compromisos financieros y muchos indicadores socioeconómicos. Estos datos se recopilan de varias fuentes en diferentes formatos. Organizarlos juntos y obtener información sobre el perfil de los clientes necesita la ayuda de la ciencia de datos. El resultado es minimizar las pérdidas para la organización financiera al evitar las deudas incobrables.
Mejora de los servicios sanitarios
La industria del cuidado de la salud se ocupa de una variedad de datos que se pueden clasificar en datos técnicos, datos financieros, información del paciente, información sobre medicamentos y normas legales. Todos estos datos deben analizarse de manera coordinada para producir conocimientos que ahorrarán costos tanto para el proveedor de atención médica como para el beneficiario de la atención, sin dejar de cumplir legalmente.
Visión por computador
El avance en el reconocimiento de una imagen por una computadora implica el procesamiento de grandes conjuntos de datos de imágenes de múltiples objetos de la misma categoría. Por ejemplo, reconocimiento facial. Estos conjuntos de datos se modelan y se crean algoritmos para aplicar el modelo a imágenes más nuevas para obtener un resultado satisfactorio. El procesamiento de estos enormes conjuntos de datos y la creación de modelos necesitan varias herramientas utilizadas en la ciencia de datos.
Gestión eficiente de la energía
A medida que aumenta la demanda de consumo de energía, las empresas productoras de energía deben gestionar las distintas fases de la producción y distribución de energía de manera más eficiente. Esto implica optimizar los métodos de producción, los mecanismos de almacenamiento y distribución, así como el estudio de los patrones de consumo de los clientes. Vincular los datos de todas estas fuentes y obtener conocimientos parece una tarea abrumadora. Esto se hace más fácil utilizando las herramientas de la ciencia de datos.
Python en la ciencia de datos
Los requisitos de programación de la ciencia de datos exigen un lenguaje muy versátil pero flexible que sea sencillo de escribir el código pero que pueda manejar un procesamiento matemático muy complejo. Python es más adecuado para estos requisitos, ya que ya se ha establecido como un lenguaje para la informática general y científica. Además, se actualiza continuamente en forma de una nueva adición a su gran cantidad de bibliotecas destinadas a diferentes requisitos de programación. A continuación, analizaremos las características de Python que lo convierten en el lenguaje preferido para la ciencia de datos.
- Un lenguaje simple y fácil de aprender que logra dar como resultado menos líneas de código que otros lenguajes similares como R. Su simplicidad también lo hace robusto para manejar escenarios complejos con código mínimo y mucha menos confusión en el flujo general del programa.
- Es multiplataforma, por lo que el mismo código funciona en múltiples entornos sin necesidad de ningún cambio. Eso lo hace perfecto para ser utilizado fácilmente en una configuración de múltiples entornos.
- Se ejecuta más rápido que otros lenguajes similares utilizados para el análisis de datos como R y MATLAB.
- Su excelente capacidad de administración de memoria, especialmente la recolección de basura, lo hace versátil para administrar con elegancia un gran volumen de transformación, corte, corte y visualización de datos.
- Lo más importante es que Python tiene una colección muy grande de bibliotecas que sirven como herramientas de análisis de propósito especial. Por ejemplo, el paquete NumPy se ocupa de la computación científica y su matriz necesita mucha menos memoria que la lista de Python convencional para administrar datos numéricos. Y la cantidad de estos paquetes crece continuamente.
- Python tiene paquetes que pueden usar directamente el código de otros lenguajes como Java o C. Esto ayuda a optimizar el rendimiento del código usando código existente de otros lenguajes, siempre que dé un mejor resultado.
En los capítulos siguientes veremos cómo podemos aprovechar estas características de Python para realizar todas las tareas necesarias en las diferentes áreas de Data Science.