Emiliano Emigidio - Python: Curso Intensivo Paso a Paso Sobre Cómo Elaborar Fácilmente su Primer Proyecto de Ciencia de Datos Desde Cero en Menos de 7 Días. Incluye Ejercicios Prácticos

Python

Curso Intensivo Paso a Paso Sobre Cómo Elaborar Fácilmente su Primer Proyecto de Ciencia de Datos Desde Cero en Menos de 7 Días. Incluye Ejercicios Prácticos

EMILIANO EMIGDIO

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Índice de contenidos

Introducción

C uando la ciencia de los datos surgió por primera vez, sólo estaba en manos de los científicos y de algunos contables atrevidos. Esto es muy comprensible porque, sin llegar a vislumbrar realmente en qué consiste la ciencia de los datos, es fácil asumir que es para los fuertes de corazón y los que disfrutan resolviendo problemas "aburridos". Pero estamos en 2020, y el furor por la ciencia de datos está en todas partes. Esto sólo puede significar una cosa: que es muy importante para el mundo en el que vivimos actualmente. Cada vez se demandan más científicos de datos; cada día se construyen más tecnologías para ayudar al concepto de ciencia de datos. Pero, ¿qué es exactamente lo que hace que la ciencia de datos sea tan importante para la persona o la organización del siglo XXI? Sencillo: los datos.

Las personas, las organizaciones y los países necesitan datos, independientemente del nivel en que se encuentren. Las estadísticas son necesarias para medir el desarrollo, hacer informes de progreso y muchas otras cosas, dondequiera que nos dirijamos. Esto nos lleva a preguntarnos: ¿qué es la ciencia de los datos? Aunque no tenga una definición concreta que sea generalmente aceptable, porque se ha convertido en un fenómeno global, es una materia interdisciplinar que comprende tres áreas distintas pero que se solapan. Estas áreas son la estadística, la informática y los conocimientos especializados.

Un científico de datos será entonces un experto que puede modelar y resumir conjuntos de datos, diseñar y utilizar algoritmos para almacenar, procesar y visualizar eficazmente los datos obtenidos, al tiempo que es capaz de formular las preguntas adecuadas y poner las respuestas en contexto. La realidad, sin embargo, es que los mejores científicos de datos de hoy en día trabajan en equipo. Debido a la variedad de habilidades que se necesitan en este campo, es raro encontrar a quienes han perfeccionado todos los conjuntos de habilidades. Así que, si quieres aprender ciencia de datos, no pasa nada por no tener todavía todas las habilidades necesarias. Un resumen perfecto de la cartera de un científico de datos será: captura de datos, análisis de datos y presentación de datos. La ciencia de los datos implica el uso de técnicas matemáticas más avanzadas, estadísticas y big data.

Los científicos de datos no son sólo las personas "aburridas" que se limitan a sentarse delante de sus ordenadores para hacer números; son los que pueden responder a preguntas con más preguntas aún, ayudarnos a tomar mejores decisiones con la información que tenemos, crear sugerencias de opciones basadas en las elecciones anteriores, hacer que los robots vean objetos, y un montón de cosas más. De hecho, la ciencia de los datos se encuentra literalmente en cualquier concepto, ideología o industria que exista hoy en día (lo que sea), de modo que casi no podemos mirar a ninguna parte sin sentir sus efectos. La ciencia de los datos ayuda a compartir las experiencias desconcertantes que obtenemos de la tecnología hoy en día. Cuando decimos que la ciencia de los datos es lo que nos ayuda a entender y aceptar lo que consideramos nuestra realidad hoy en día, no es más que la verdad.

Aunque el concepto de Ciencia de Datos (el proceso de cuantificación y comprensión de las estadísticas) es relativamente nuevo, los principios y las matemáticas que lo sustentan siempre han existido. Así que sería estupendo abordar la ciencia de los datos no como un dominio de conocimiento totalmente nuevo, sino como un camino a través del cual puedes aplicar los conocimientos que ya tienes.

Puede que no lo sepas, pero de un modo u otro, has aplicado la ciencia de datos a una o dos de tus actividades diarias. Por ejemplo, cuando utilizas los motores de búsqueda para buscar algo. En algún momento, te hará sugerencias sobre algunas alternativas. Esos términos alternativos se obtienen gracias a la ciencia de datos. Cuando un médico hace un pronóstico, una forma de saber que tu bulto no es canceroso es a través de la ciencia de datos.

Este libro, en primer lugar, no sólo pretende ofrecer una introducción sencilla y útil a la ciencia de los datos, sino también mostrarle la importancia que tiene la ciencia de los datos en nuestra vida cotidiana. No sólo sabrás cómo responder a las preguntas planteadas, sino que también estarás seguro de dónde se pueden emplear. Así, sea cual sea el campo en el que te encuentres, ya sea para predecir el rendimiento de las acciones, optimizar los clics de los anuncios online, informar de los resultados de las elecciones o cualquier campo en el que se necesiten datos (que está en todas partes), podrás destacar con un mejor conocimiento y saber hacer de la ciencia de los datos.

Este libro está hecho para ser una herramienta que, en primer lugar, armonice la ciencia de los datos con Python. Busca conectar los puntos entre estos dos conceptos informáticos interrelacionados y hacerlos uno. Te destacará un millón y más de razones por las que aprender ciencia de datos con Python es una de las mejores maneras de hacerlo y por qué deberías aprovechar lo que aporta.

Python se implementó por primera vez en 1989 y se considera un lenguaje de programación muy fácil de usar y de aprender para codificadores de nivel básico y aficionados. Se trata de un lenguaje de programación de alto nivel, utilizado habitualmente para fines generales. Fue desarrollado originalmente por Guido van Rossum en el "Center Wiskunde & Informatica (CWI), Países Bajos", en la década de 1980 y presentado por la "Python Software Foundation" en 1991. Se considera ideal para las personas que se inician en la programación o en la codificación y necesitan comprender los fundamentos de la programación. Esto se debe al hecho de que Python se lee casi igual que el inglés. Por lo tanto, se necesita menos tiempo para entender cómo funciona el lenguaje y se puede centrar en el aprendizaje de los fundamentos de la programación.