Si bien cada proyecto, el contexto de cada compañía y las exigencias de los clientes difieren los unos de los otros, lo cierto es que casi siempre que se habla de análisis de datos sale a colación un mismo lenguaje de programación: Python.

Con el paso de los años, este se ha erigido como el principal recurso de la programación para el desarrollo de herramientas que permitan el análisis, tratado y procesamiento de los datos. Y claro, por esto mismo, en un mundo donde el Big Data tiene cada vez más peso para las compañías, aprender Python se torna una prioridad de mayor calado para aquellos que buscan adentrarse en el mundo del data analytics.

Análisis de datos con Python

Análisis de datos con Python

 

Aunque existen otros lenguajes de programación que también se han hecho un hueco en el sector, lo cierto es que son muchos los argumentos por los que Python se ha acabado por imponer en la industria del análisis de datos. Uno de las principales ventajas es lo sencillo que resulta su aprendizaje. Cualquiera con unos mínimos conocimientos de programación puede aprender los principios de este lenguaje sin problema. Y a medida que los vaya aprendiendo irá conociendo algunas de las ventajas que presenta, como la versatilidad y la reproducibilidad. Es decir, no solamente permite realizar multitud de tareas sino que un fragmento de código, un script escrito en Python, se puede reproducir en cualquier plataforma.

A todos estos argumentos se suma que este lenguaje de programación, que se ha impuesto en el sector del Big Data, cuenta con una amplia comunidad de desarrollo, lo que le permite avanzar muy rápido en el desarrollo de nuevas funcionalidades y scripts. Al ser de código abierto y gratuito, de la misma forma que ocurre con Javascript u otros muchos, muchos programadores se animan a investigar distintas soluciones, incorporar diversas mejoras y desarrollar nuevas funciones, para así incluirlo en nuevas aplicaciones como el Machine Learning o en Devops.

Python vs R

Una de las alternativas a Python que han planteado un posible cambio de paradigma en la industria del Big Data ha sido R, un lenguaje de programación que también presenta múltiples ventajas pero que no ha conseguido ganar la batalla a su principal contrincante. Uno de los puntos fuertes de R no es otro que la visualización de datos, algo en lo que Python no estaba del todo avanzado. Existía una amplia variedad de librerías de gráficos que permitían mostrar los datos que se habían analizado de forma sencilla y clara. Sin embargo, gracias al esfuerzo de los desarrolladores que apuestan decididamente por Python, este lenguaje se ha actualizado en este sentido con la aparición de paquetes y librerías como Seaborn o Plotly

Otro de los debates que han enfrentado a Python y R ha sido la velocidad de ejecución, puesto que había expertos que aseguraban que los tiempos se reducían al utilizar el primero y que el segundo era algo más lento. Sin embargo, había quien defendía que esto se debía fundamentalmente a las bibliotecas con las que se trabajase y que, por lo tanto, no era un factor demasiado a tener en cuenta. 

Es imposible resumir en tan sólo unas pocas líneas las principales diferencias entre Python y R, pero si quieres leer más acerca de cuáles son los aspectos diferenciadores entre un lenguaje y otro, te recomendamos esta publicación

 

¿Qué librerías de Python debería aprender?

Lo que debe de tener claro todo programador que se quiera adentrar en este mercado es que no es suficiente con aprender Python para ponerlo en práctica en el Big Data. Como comentan algunos experimentados desarrolladores que ya han vivido una situación similar, aunque es conveniente aprender los principios de este lenguaje, lo ideal es elegir correctamente los recursos que utilizamos para así orientar nuestro aprendizaje hacia el análisis de datos. Si no realizamos una correcta elección acabaremos por aprender otras ramas como pueda ser la programación o el desarrollo de sitios web o derivados hacia alguna de las otras aplicaciones que tiene este lenguaje. 

En este sentido, las librerías de Python más utilizas para el análisis de datos son:

Pandas

No te dejes engañar por su título. Además de tener el nombre de un animal tan adorable, la librería de Pandas es una de las más versátiles y robustas, y por ello, la preferida de muchos de los analistas de datos. 

Esta librería de código abierto tiene una forma peculiar de operar, lo que hace es tomar una serie de datos (formato CSV, TSV o base de datos SQL) y crea un objeto Python con filas y columnas llamado marco de datos o “dataframe” en inglés. El resultado de esta transformación es una tabla con una estructura muy similar a al de un software estadístico, como pueda ser Excel. Es por ello por lo que Pandas es una de las librerías más utilizadas, puesto que resulta sumamente fácil trabajar con ella.

Utilizar Pandas para tratamiento de datos

Manipular dataframes con Pandas

 

¿Quieres practicar y aprender los conocimientos básicos de Pandas? Aquí te dejamos algunos ejercicios de iniciación.

¿Ya conocías esta librería y quieres dar el salto cualitativo en análisis de datos? Descárgate esta “chuleta” para acordarte de las fórmulas y funciones más importantes. 

NumPy

NumPy es un paquete de Python que proviene del término “Numerical Python”. Se trata de la librería por excelencia para aplicar informática científica. En resumidas cuentas, proporciona potentes estructuras de datos, puedes implementar matrices multidimensionales y realizar cálculos más complejos con matrices.

Multiplicando matrices con NumPy

Multiplicando matrices con NumPy

 

Matplotlib

Cuando se trata de crear gráficos de alta calidad listos para ser publicados, el paquete de Matplotlib suele ser la opción más acertada. Además admite una amplia gama de gráficos rasterizados y vectoriales, tales como PNG, EPS, PDF y SVG. 

Las distintas funciones de Matplotlib te ayudarán a presentar la información que contienen tus análisis de una forma más entendible. La clave está en adaptar el formato de visualización al tipo audiencia. No es lo mismo presentar tus conclusiones al equipo directivo que a tus compañeros del departamento de analítica. 

Gráfico de barras apilado del reparto de marca por tipo de coche

 

¿Quieres aprender a realizar este gráfico con Matplotlib junto con otros 49 tipos de visualizaciones? Echa un vistazo a este artículo.

Aprender Python para el análisis de datos

Por todo ello, como ya comentábamos, no se trata solamente de aprender Python, sino de orientarlo hacia el cometido que nos interesa. En este caso, el Data Analytics, siempre y cuando tengas claro qué es ese mundo al que te quieres dedicar. En caso de ser así, como ocurre con cualquier otro lenguaje de programación o cualquier tecnología, puedes realizarlo por tu cuenta o puedes recurrir a las escuelas de código donde no solamente tendrás más recursos, sino también más apoyo para tu aprendizaje y más opciones de encontrar trabajo en el mercado del Big Data. 

Una de las alternativas es el bootcamp de Data Analytics de Ironhack, donde aprenderás a trabajar con Python así como con librerías como Pandas o NumPy que te permitirán obtener las habilidades necesarias para trabajar como analista de datos.