¿Qué Python es necesario para la ciencia de datos?

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Si usted es un aspirante a científico de datos, usted podría estar preguntándose cuánto pitón se requiere para el trabajo de la ciencia de datos. Y si has leído la introducción de Python, ya sabes que debido a su eficiencia y legibilidad de código, Python es uno de los más ampliamente utilizados lenguajes de programación . Python es a menudo la opción para los científicos de datos que necesitan realizar análisis de datos y cuyas tareas necesitan ser integradas con aplicaciones web o entornos de producción.

En este artículo, explicaremos cuánto pitón se requiere para análisis de datos o ciencia de datos. Cubriremos todos los conceptos de programación de Python que se necesitan para iniciar su viaje de ciencia de datos.

Fundamentos de Python para la ciencia de datos

El primer paso en el aprendizaje de Python es entender los fundamentos de Python. En los fundamentos de Python, querrás aprender sobre formas poderosas de almacenar y manipular datos, y herramientas de ciencia de datos para comenzar a organizar tu análisis. Deberías saber los conceptos básicos de Python y cómo usar Python interactivamente usando el script. Entonces, ¿cuántos fundamentos de Python se necesitan para la ciencia de datos?

Los fundamentos de Python se pueden dividir en los siguientes conceptos esenciales:

El primer paso es entender los tipos y estructuras de datos. Usted debe estar familiarizado con los tipos de datos ampliamente utilizados, enteros (int), flotadores (flote), cadenas (str), y booleanos (bool).
El siguiente paso es aprender los tipos de datos compuestos (listas, tuplas y diccionarios).
Condiciones y ramificación: Python utiliza variables booleanas para evaluar las condiciones. Cuando hay una evaluación o comparación, los valores booleanos son la solución.
Loops: Para realizar una tarea repetitiva, loops puede ayudarle a eliminar el exceso de redundancia de código.
Funciones: Es común hacer frente a tareas similares muchas veces y funciones es una forma conveniente de administrar su código.
Por último, pero no menos importante - Programación orientada a objetos y bibliotecas externas

Estos conceptos cubren los fundamentos de Python y te ayudan a empezar con la ciencia de datos.

Bibliotecas más importantes y básicas para la ciencia de datos de Python

Esta es la parte principal para entender cuánto pitón es realmente necesario para la ciencia de datos. El amplio conjunto de bibliotecas es el mayor activo de Python. Hace que sea más fácil para los científicos de datos realizar tareas complejas sin reescribir muchas líneas de código. Como científico de datos, debe saber acerca de las siguientes bibliotecas importantes que hacen de Python una herramienta robusta y poderosa para el análisis y visualización de datos.

NumPy

Como uno de los paquetes más fundamentales de Python, NumPy nos ayuda con herramientas multidimensionales de alto rendimiento y objetos de matriz. NumPy se utiliza ampliamente en el análisis de datos. Su objeto principal es una matriz multidimensional homogénea. En Python, es el paquete básico para la computación numérica. Proporciona funciones rápidas y precompiladas. Soporta un enfoque orientado a objetos y una computación orientada a matrices para tener una mejor eficiencia.

Pandas

Pandas es un paquete de código abierto en Python y debe hacerlo en la ciencia de los datos. Pandas es uno de los más utilizados y más populares y la biblioteca para la ciencia de los datos. Está diseñado para el análisis práctico de datos en finanzas, ciencias sociales, estadísticas e ingeniería. Pandas ayuda con estructuras de datos de alto rendimiento y fácil de usar y herramientas de análisis para los datos etiquetados. Funciona bien con datos incompletos, desordenados y sin etiqueta y proporciona herramientas para haber moldeado, fusionado, remodelado y cortado conjuntos de datos.

Matplotlib

Matplotlib sin duda proporciona visualizaciones poderosas y hermosas. Tiene una enorme comunidad vibrante de contribuyentes. Puede crear varias historias con los datos visualizados usando Matplotlib. Es la biblioteca de trazado que le ayuda a crear cualquier visualización como parcelas de línea, parcelas de área, parcelas Scatter, parcelas Stem, parcelas Contour, gráficos de barras e histogramas, gráficos Pie, parcelas Quiver, Espectrogramas, etc.

SciPy

Scientific Python o SciPy es una biblioteca gratuita y de código abierto para la ciencia de datos. Se utiliza para cálculos técnicos de alto nivel. Se basa en NumPy y utiliza arrays como su estructura básica de datos. Proporciona comandos de alto nivel para la manipulación y visualización de datos.

Técnicas avanzadas de ciencia de datos

La ciencia de los datos es un campo en crecimiento que abarca numerosas industrias. Sigue aprendiendo y apunta a afinar tus habilidades. El viaje de la ciencia de los datos está lleno de aprendizaje constante y tienes que cubrir todas las bases. Tienes que estar cómodo con temas como:

Regresión
Clasificación
K-significa clustering modelos, y mucho más

¿Cuánto tiempo se tarda en aprender Python para la ciencia de datos?

La mayoría de los aspirantes a científicos o analistas de datos quieren saber: ¿Cuánto tiempo se tarda en aprender Python para la ciencia de datos? Hay muchas estimaciones sobre esta cuestión. Para la ciencia de los datos, la estimación es de 3 meses a un año mientras practica consistentemente. También depende del tiempo que puedas dedicar a aprender Python para la ciencia de datos. Pero se puede decir que la mayoría de los estudiantes tardan al menos 3 meses en completar el Python para el aprendizaje de la ciencia de datos.

Conclusión

Hemos discutido cuánto pitón se necesita para la ciencia de datos. La disponibilidad de paquetes como Numpy, Pandas, Matplotlib, SciPy, etc. hace elegible a cualquier persona con un fondo de programación básico para construir un modelo de aprendizaje automático. Ahora, podemos decir que para hacer una carrera en ciencia de datos, usted debe estar familiarizado con los fundamentos de Python y las bibliotecas estándar.

Si estás confundido entre los dos idiomas estadísticos Python y R y quieres saber qué idioma es mejor, echa un vistazo a nuestro artículo sobre Python vs R para la ciencia de datos .