Python: una introducción a la ciencia de datos
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La ciencia de datos es el proceso de adquirir conocimiento y comprensión de un enorme y diverso conjunto de datos a través de la organización, el procesamiento y el análisis de datos. Abarca muchas disciplinas diferentes, como el modelado matemático y estadÃstico, la extracción de datos de una fuente y la aplicación de técnicas de visualización de datos. A menudo también se asocia con el procesamiento de tecnologÃas de big data para recopilar datos estructurados y no estructurados. A continuación, veremos algunos escenarios de ejemplo que utilizan ciencia de datos.
A medida que las compras en lÃnea se vuelven más frecuentes, las plataformas de comercio electrónico pueden capturar las preferencias de compra de los usuarios, asà como el rendimiento de varios productos en el mercado. Esto conduce a la creación de sistemas de recomendación que crean modelos que predicen las necesidades del cliente y muestran los productos que es probable que un cliente compre.
El riesgo financiero asociado con préstamos y empréstitos se analiza mejor utilizando los hábitos de gasto anteriores de los clientes, incumplimientos anteriores, otros pasivos financieros y muchos indicadores socioeconómicos. Estos datos se recopilan de diferentes fuentes en diferentes formatos. Necesito la ayuda de Data Science para organizarlos juntos y obtener información sobre los perfiles de los clientes. El resultado es la minimización de pérdidas para la institución financiera al evitar deudas incobrables.
La industria de la salud maneja una gran cantidad de datos que se pueden categorizar como técnicos, financieros, información del paciente, información sobre medicamentos y regulaciones legales. Todos estos datos deben analizarse de manera coordinada para proporcionar información que ahorrará dinero tanto para el proveedor como para el destinatario sin dejar de ser legal.
Los avances en el reconocimiento de imágenes por computadora implican el procesamiento de grandes conjuntos de datos de imágenes de muchos objetos de la misma categorÃa. Por ejemplo, reconocimiento facial. Estos conjuntos de datos se modelan y se crean algoritmos para aplicar el modelo a nuevas imágenes para obtener un resultado satisfactorio. El procesamiento de estos enormes conjuntos de datos y la creación de modelos requiere una variedad de herramientas utilizadas en la ciencia de datos.
A medida que la demanda de consumo de energÃa crece rápidamente, las empresas de energÃa deben gestionar mejor las distintas etapas de producción y distribución de energÃa. Esto incluye optimizar los métodos de producción, los mecanismos de almacenamiento y distribución y examinar los patrones de consumo de los consumidores. Vincular datos de todas estas fuentes y recuperar información parece una tarea abrumadora. Esto se facilita mediante el uso de herramientas de ciencia de datos.
Los requisitos del software de ciencia de datos requieren un lenguaje muy versátil pero flexible que sea fácil de escribir código pero que pueda manejar un procesamiento matemático muy complejo. Python es más adecuado para tales requisitos porque ya se ha establecido como un lenguaje para la computación general y cientÃfica. Además, se actualiza constantemente con nuevas adiciones a muchas bibliotecas diseñadas para diferentes requisitos de programación. A continuación, analizaremos las caracterÃsticas de Python que lo convierten en el lenguaje preferido para la ciencia de datos.
Un lenguaje simple y fácil de aprender que proporciona menos lÃneas de código que otros lenguajes similares como R. Su simplicidad también lo hace confiable para manejar scripts complejos con código mÃnimo y mucha menos confusión en el flujo general del programa.
En los siguientes capÃtulos, veremos cómo podemos usar estas funciones de Python para realizar todas las tareas requeridas en diversas áreas de la ciencia de datos.
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