La práctica para analizar datos con Python empieza a ser uno de los proceso más realizados por los programadores del Big Data y del Data Analysis, dado que su curva de aprendizaje es muy factible para programadores novatos. Además, el lenguaje de programación es muy flexible, es open source y puede utilizarse en cualquier tipo de análisis de datos.
Así pues, si quieres empezar de forma segura en el Big Data, a continuación te contaremos qué necesitas para realizar analizar datos con Python.
¿Qué necesitas para analizar datos con Python?
Para analizar datos con Python, primero debes conocer en qué consiste el análisis de datos y las librerías conjuntas de este lenguaje de programación que posibilitan cada uno de los procesos del análisis de data.
En qué consiste el análisis de datos
El análisis de datos es la práctica de la informática que te permite explorar grandes bases de datos, minarlos y, a su vez, localizar información importante para un objetivo de una compañía o un proyecto personal.
Para poder trabajar en el análisis de datos se deben tener conocimientos acerca de datos, Big Data, programación, estadística, visualización de datos y, por último, storytelling, que se representa después del proceso sobre los datos.
Ahora bien, en el juego del análisis de datos, hay otros lenguajes de programación que, durante muchos años, han configurado la forma en la que se realizan estos procesos. Uno de estos es el lenguaje de programación R.
Leer la data
Ahora que sabes en qué consiste el análisis de datos y con qué lenguajes puedes realizar este tipo de procesos, es hora de empezar a trabajar en ello. Por lo tanto, para iniciar el análisis de datos con Python, tendrás que descargar el CVS de una base y, de esta manera, leerlo desde Python.
Para ello tendrás que descargar en tu IDE la librería Panda. Una vez hecho esto con el paquete de instalador pip install, podrás establecer un método para leer el archivo CSV de la siguiente manera:
import pandas as pd
df = pd.read_csv(‘archivo.csv’)
Después de leerlo, empezarás a conocer todas las variables de la base de datos y, si lo deseas, podrás realizar un Pandas Profilling para entender el data frame y poder comprender mejor cómo se relacionan las diferentes variables.
Para ello, podrás utilizar el siguiente método:
import pandas_profiling as pp
pp.ProfileReport(df)
Visualización de datos
Después de entender cómo se relalcionan las variables de las bases de datos, podrás enfocarte en desarrollar la visualización de datos. Para ello, tendrás que descargar tres librerías que cumpliran un paso especial dentro del análisis de datos. Esta son: Matplotlib y Seaborn para el desarrollo de gráficos a partir de datos contenidos en listas o arrays, y Plotly para crear elementos de datos interactivos.
De esta manera y conociendo cómo funciona cada uno de los módulos de estas librerías, podrás configurar la forma en la que se visualizan los datos.
Data Storytelling
Por último y si quieres seguir dandole un valor agregado a la base de datos, qué hay mejor que hacerlo desde el storytelling. Este te permite analizar y representar tus hallazgos en formatos interesantes para el público que los necesite.
En los últimos años, se han presentado programas ornamentales y muy completos para que cualquier persona pueda acceder a los datos con facilidad.
Sigue aprendiendo sobre programación
Ahora que sabes qué necesitas para analizar datos con Python, ¿a qué estás esperando para comenzar? Como te comentamos, empezar desde lenguajes de programación como Python tiene una curva de aprendizaje accesible para todos. Entonces, si quieres volverte experto en Python o en el análisis de datos, el Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp es para ti. ¡Anímate a pedir más información para cambiar tu vida!
