{"id":32576,"date":"2023-02-23T17:03:26","date_gmt":"2023-02-23T22:03:26","guid":{"rendered":"https:\/\/niixer.com\/?p=32576"},"modified":"2023-02-27T22:25:06","modified_gmt":"2023-02-28T03:25:06","slug":"python-con-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/niixer.com\/index.php\/2023\/02\/23\/python-con-data-science\/","title":{"rendered":"Data Science con Python"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Resumen<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Teniendo en cuenta que Data Science se entiende como el manejo de grandes cantidades de informaci\u00f3n orientada a la toma de decisiones , uno de los grandes retos en esta era de la informaci\u00f3n es el uso de las TIC en el manejo de datos. Es por eso que nace el Data Science como una soluci\u00f3n para el an\u00e1lisis puntual y efectivo para satisfacer las necesidades del usuario.<\/p>\n\n\n\n<p>Pero esta informaci\u00f3n no basta, ya que tambi\u00e9n es necesaria una herramienta que permita acceder a esta informaci\u00f3n y extraiga el an\u00e1lisis oportuno solicitado por el usuario.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>El an\u00e1lisis de la informaci\u00f3n<\/strong> <strong>en Data Science<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>De esta manera abordaremos el uso de Python en Data Science para facilitar el acceso y el entorno del usuario que necesita examinar la informaci\u00f3n.<br>Data Science es una disciplina cient\u00edfica orientada al an\u00e1lisis de enormes fuentes de datos para extraer informaci\u00f3n, percibiendo la realidad y as\u00ed dando paso a crear patrones con los que se pueda tomar decisiones estrat\u00e9gicas. Esto es posible por medio de m\u00e9todos anal\u00edticos donde interfieren varias disciplinas, entre ellas: an\u00e1lisis de datos, matem\u00e1ticas, tecnolog\u00eda, estad\u00edstica, e inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Figura 1. Data Science<\/em><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"573\" height=\"224\" src=\"https:\/\/niixer.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-43.png\" alt=\"An\u00e1lisis de datos\" class=\"wp-image-32589\" srcset=\"https:\/\/niixer.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-43.png 573w, https:\/\/niixer.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-43-300x117.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 573px) 100vw, 573px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Universidad de California, Berkeley. (2021). Python for Data Science [Imagen]. Recuperado de <a href=\"https:\/\/ischoolonline.berkeley.edu\/wp-content\/uploads\/sites\/37\/2021\/01\/UCB-MIDS_Python-for-Data-Science_hero.jpg\">https:\/\/ischoolonline.berkeley.edu\/wp-content\/uploads\/sites\/37\/2021\/01\/UCB-MIDS_Python-for-Data-Science_hero.jpg<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Que es Phyton<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Es por esto que <a href=\"https:\/\/www.python.org\/\">Python<\/a> es uno de los lenguajes de <a href=\"https:\/\/niixer.com\/index.php\/2021\/11\/23\/que-lenguajes-de-programacion-tienden-a-utilizarse-con-mas-frecuencia\/\">programaci\u00f3n <\/a>m\u00e1s reconocidos dentro del marco de la ciencia de datos. Adem\u00e1s, es un lenguaje vers\u00e1til ampliamente utilizado debido a sus <a href=\"https:\/\/docs.python.org\/es\/3\/library\/index.html\">bibliotecas<\/a> de aprendizaje autom\u00e1tico, tambi\u00e9n por su facilidad de uso, amplias asociaciones y recursos, e integraci\u00f3n 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.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Figura 2. Phyton<\/em><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"417\" height=\"275\" src=\"https:\/\/niixer.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-44.png\" alt=\"Phyton\" class=\"wp-image-32590\" srcset=\"https:\/\/niixer.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-44.png 417w, https:\/\/niixer.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-44-300x198.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 417px) 100vw, 417px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>FreeCodeCamp. (2022). Why Learn Python? [Imagen]. Recuperado de <a href=\"https:\/\/s40424.pcdn.co\/in\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/why-learn-python-1.jpg\">https:\/\/s40424.pcdn.co\/in\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/why-learn-python-1.jpg<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Por que utilizar Data Science con Phyton<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Bibliotecas populares: <a href=\"https:\/\/niixer.com\/index.php\/2022\/10\/04\/python-es-mas-que-un-lenguaje-de-programacion\/\">Python <\/a>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 manipulaci\u00f3n, limpieza y an\u00e1lisis de datos.<\/li>\n\n\n\n<li>F\u00e1cil de aprender: Python es f\u00e1cil de aprender y tiene una sintaxis simple y clara, lo que lo hace ideal para la ciencia de datos.<\/li>\n\n\n\n<li>Comunidad y recursos: Python tiene una gran comunidad de desarrolladores y cient\u00edficos de datos en todo el mundo, lo que significa que hay una gran cantidad de recursos disponibles en l\u00ednea, como tutoriales, cursos, documentaci\u00f3n y bibliotecas de c\u00f3digo abierto.<\/li>\n\n\n\n<li>Integraci\u00f3n con otras herramientas: Python se integra bien con otras herramientas utilizadas en la ciencia de datos, como <a href=\"https:\/\/niixer.com\/index.php\/2022\/08\/19\/python\/\">Jupyter Notebook<\/a>, un entorno de trabajo interactivo para el an\u00e1lisis de datos.<\/li>\n\n\n\n<li>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 tecnolog\u00eda.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>La interacci\u00f3n entre Python y Data Science es muy estrecha, Python por su lado es uno de los lenguajes de programaci\u00f3n m\u00e1s relevantes y utilizados en la ciencia de datos.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Figura 3, Data Science con Python<\/em><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"441\" height=\"221\" src=\"https:\/\/niixer.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-45.png\" alt=\"Data Science\" class=\"wp-image-32591\" srcset=\"https:\/\/niixer.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-45.png 441w, https:\/\/niixer.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-45-300x150.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 441px) 100vw, 441px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>AIChE. (s.f.). Curso de Data Science [Imagen]. Recuperado de <a href=\"https:\/\/www.aiche.org\/sites\/default\/files\/images\/courses\/lead_custom_image_ela271.jpg\">https:\/\/www.aiche.org\/sites\/default\/files\/images\/courses\/lead_custom_image_ela271.jpg<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Conclusiones<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\" type=\"1\">\n<li>Phyton es uno de los lenguajes m\u00e1s usados en la programaci\u00f3n por su f\u00e1cil usabilidad y su versatilidad. Esta herramienta es indispensable para un \u00f3ptimo an\u00e1lisis de la informaci\u00f3n en las bases de datos, ya que permite de una manera sencilla y efectiva examinar las caracter\u00edsticas puntuales de inter\u00e9s del usuario.<\/li>\n\n\n\n<li>La informaci\u00f3n 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.<\/li>\n\n\n\n<li>Para los que trabajan en el \u00e1rea de la manufactura, la construcci\u00f3n de tuber\u00edas o la ejecuci\u00f3n de una producci\u00f3n 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 producci\u00f3n.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Python para Data Science Explicado en 5 Minutos | Aprende Python para Data Science\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/SotEpuRViGA?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Autor: N\u00e9stor Angarita Serrano<\/p>\n\n\n\n<p>Editor: Ing. Carlos Iv\u00e1n Pinz\u00f3n Romero.<\/p>\n\n\n\n<p>C\u00f3digo: UCPA-5<\/p>\n\n\n\n<p>Universidad: Universidad Central<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Referencias<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-preformatted\">Master in Data Science UCM. \u00bfQu\u00e9 es data science? [P\u00e1gina web]. Recuperado el 23 de febrero de 2023, de <a href=\"https:\/\/www.masterdatascienceucm.com\/que-es-data-science\/\">https:\/\/www.masterdatascienceucm.com\/que-es-data-science\/<\/a><\/pre>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-preformatted\">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: <a href=\"https:\/\/books.google.com.mx\/books?hl=es&amp;lr=&amp;id=EZAtAAAAQBAJ&amp;oi=fnd&amp;pg=PP1&amp;dq=data+science+&amp;ots=yl0OPu7SBY&amp;sig=l_GRYtwK5uaBmsEU6bzfH_KkYmQ#v=onepage&amp;q=data%20science&amp;f=false\">https:\/\/books.google.com.mx\/books?hl=es&amp;lr=&amp;id=EZAtAAAAQBAJ&amp;oi=fnd&amp;pg=PP1&amp;dq=data+science+&amp;ots=yl0OPu7SBY&amp;sig=l_GRYtwK5uaBmsEU6bzfH_KkYmQ#v=onepage&amp;q=data%20science&amp;f=false<\/a><\/pre>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-preformatted\">Universidad de alcal\u00e1. (s.f.). \u00bfQu\u00e9 es un Master en Data Science? [P\u00e1gina web]. Recuperado de <a href=\"https:\/\/www.master-data-scientist.com\/que-es-masters-in-data-science\/\">https:\/\/www.master-data-scientist.com\/que-es-masters-in-data-science\/<\/a><\/pre>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-preformatted\">AIChE. (s.f.). Curso de Data Science [Imagen]. Recuperado de <a href=\"https:\/\/www.aiche.org\/sites\/default\/files\/images\/courses\/lead_custom_image_ela271.jpg\">https:\/\/www.aiche.org\/sites\/default\/files\/images\/courses\/lead_custom_image_ela271.jpg<\/a><\/pre>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-preformatted\">Universidad de California, Berkeley. (2021). Python for Data Science [Imagen]. Recuperado de <a href=\"https:\/\/ischoolonline.berkeley.edu\/wp-content\/uploads\/sites\/37\/2021\/01\/UCB-MIDS_Python-for-Data-Science_hero.jpg\">https:\/\/ischoolonline.berkeley.edu\/wp-content\/uploads\/sites\/37\/2021\/01\/UCB-MIDS_Python-for-Data-Science_hero.jpg<\/a><\/pre>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-preformatted\">FreeCodeCamp. (2022). Why Learn Python? [Imagen]. Recuperado de <a href=\"https:\/\/s40424.pcdn.co\/in\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/why-learn-python-1.jpg\">https:\/\/s40424.pcdn.co\/in\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/why-learn-python-1.jpg<\/a><\/pre>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-preformatted\">The PyCoach. (2019, 4 de abril). Introducci\u00f3n a Python [Archivo de video]. Recuperado de <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=SotEpuRViGA&amp;ab_channel=ThePyCoachenEspa%C3%B1ol\">https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=SotEpuRViGA&amp;ab_channel=ThePyCoachenEspa%C3%B1ol<\/a><\/pre>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Resumen Teniendo en cuenta que Data Science se entiende como el manejo de grandes cantidades de informaci\u00f3n orientada a la toma de decisiones , uno de los grandes retos en esta era de la informaci\u00f3n es el uso de las TIC en el manejo de datos. 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