Data Science con Python

Resumen

Teniendo en cuenta que Data Science se entiende como el manejo de grandes cantidades de información orientada a la toma de decisiones , uno de los grandes retos en esta era de la información es el uso de las TIC en el manejo de datos. Es por eso que nace el Data Science como una solución para el análisis puntual y efectivo para satisfacer las necesidades del usuario.

Pero esta información no basta, ya que también es necesaria una herramienta que permita acceder a esta información y extraiga el análisis oportuno solicitado por el usuario.

El análisis de la información en Data Science

De esta manera abordaremos el uso de Python en Data Science para facilitar el acceso y el entorno del usuario que necesita examinar la información.
Data Science es una disciplina científica orientada al análisis de enormes fuentes de datos para extraer información, percibiendo la realidad y así dando paso a crear patrones con los que se pueda tomar decisiones estratégicas. Esto es posible por medio de métodos analíticos donde interfieren varias disciplinas, entre ellas: análisis de datos, matemáticas, tecnología, estadística, e inteligencia artificial.

Figura 1. Data Science

Universidad de California, Berkeley. (2021). Python for Data Science [Imagen]. Recuperado de https://ischoolonline.berkeley.edu/wp-content/uploads/sites/37/2021/01/UCB-MIDS_Python-for-Data-Science_hero.jpg

Que es Phyton

Es por esto que Python es uno de los lenguajes de programación más reconocidos dentro del marco de la ciencia de datos. Además, es un lenguaje versátil ampliamente utilizado debido a sus bibliotecas de aprendizaje automático, también por su facilidad de uso, amplias asociaciones y recursos, e integración con otras herramientas. De esta forma, este lenguaje se adapta totalmente a las necesidades de Data Science para la toma de decisiones precisas y acertadas.

Figura 2. Phyton

FreeCodeCamp. (2022). Why Learn Python? [Imagen]. Recuperado de https://s40424.pcdn.co/in/wp-content/uploads/2022/06/why-learn-python-1.jpg

Por que utilizar Data Science con Phyton

• Bibliotecas populares: Python tiene varias bibliotecas populares utilizadas en la ciencia de datos, como NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow y Keras, que proporcionan un conjunto de herramientas para la manipulación, limpieza y análisis de datos.
• Fácil de aprender: Python es fácil de aprender y tiene una sintaxis simple y clara, lo que lo hace ideal para la ciencia de datos.
• Comunidad y recursos: Python tiene una gran comunidad de desarrolladores y científicos de datos en todo el mundo, lo que significa que hay una gran cantidad de recursos disponibles en línea, como tutoriales, cursos, documentación y bibliotecas de código abierto.
• Integración con otras herramientas: Python se integra bien con otras herramientas utilizadas en la ciencia de datos, como Jupyter Notebook, un entorno de trabajo interactivo para el análisis de datos.
• Popularidad en la industria: Python es muy popular en la industria de la ciencia de datos y se utiliza en una amplia variedad de campos, desde la salud y las finanzas hasta la publicidad y la tecnología.

La interacción entre Python y Data Science es muy estrecha, Python por su lado es uno de los lenguajes de programación más relevantes y utilizados en la ciencia de datos.

Figura 3, Data Science con Python

AIChE. (s.f.). Curso de Data Science [Imagen]. Recuperado de https://www.aiche.org/sites/default/files/images/courses/lead_custom_image_ela271.jpg

Conclusiones

1. Phyton es uno de los lenguajes más usados en la programación por su fácil usabilidad y su versatilidad. Esta herramienta es indispensable para un óptimo análisis de la información en las bases de datos, ya que permite de una manera sencilla y efectiva examinar las características puntuales de interés del usuario.
2. La información que crea Data Science ayuda a diferentes tipos de organizaciones a mejorar la eficiencia operativa, encontrar oportunidades de mejora y en algunos casos maximizar sus utilidades. Su uso puede ser un factor determinante frente a un mundo de competidores.
3. Para los que trabajan en el área de la manufactura, la construcción de tuberías o la ejecución de una producción a gran escala, por ejemplo, proporciona los flujos de trabajo eficientes necesarios para ponerlos en marcha. Esto es la base para preparar Python para la producción.

Autor: Néstor Angarita Serrano

Editor: Ing. Carlos Iván Pinzón Romero.

Código: UCPA-5

Universidad: Universidad Central

Referencias

Master in Data Science UCM. ¿Qué es data science? [Página web]. Recuperado el 23 de febrero de 2023, de https://www.masterdatascienceucm.com/que-es-data-science/

Provost, F. y Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking. O'Reilly Media, Inc. Recuperado de: https://books.google.com.mx/books?hl=es&lr=&id=EZAtAAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP1&dq=data+science+&ots=yl0OPu7SBY&sig=l_GRYtwK5uaBmsEU6bzfH_KkYmQ#v=onepage&q=data%20science&f=false

Universidad de alcalá. (s.f.). ¿Qué es un Master en Data Science? [Página web]. Recuperado de https://www.master-data-scientist.com/que-es-masters-in-data-science/

AIChE. (s.f.). Curso de Data Science [Imagen]. Recuperado de https://www.aiche.org/sites/default/files/images/courses/lead_custom_image_ela271.jpg

Universidad de California, Berkeley. (2021). Python for Data Science [Imagen]. Recuperado de https://ischoolonline.berkeley.edu/wp-content/uploads/sites/37/2021/01/UCB-MIDS_Python-for-Data-Science_hero.jpg

FreeCodeCamp. (2022). Why Learn Python? [Imagen]. Recuperado de https://s40424.pcdn.co/in/wp-content/uploads/2022/06/why-learn-python-1.jpg

The PyCoach. (2019, 4 de abril). Introducción a Python [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=SotEpuRViGA&ab_channel=ThePyCoachenEspa%C3%B1ol