Python para el análisis de datos

Descubre con este PDF como trabajar con Python para el análisis de datos.

Whitepaper: el análisis de datos con Python

Antes de explorar Python para el análisis de datos, debemos saber qué es el análisis de datos, qué es Python, por qué deberíamos usar Python para ello, y cuáles son las otras opciones que tenemos. A lo largo de este whitepaper exploramos y explicamos todas estas cuestiones.

El análisis de datos

El análisis de datos implica un amplio conjunto de procesos para limpiar, procesar y transformar un conjunto de datos con el fin de aprender de él. Antes de seleccionar las herramientas de análisis de datos, debemos considerar lo siguiente:

Cómo debemos pensar en nuestros datos y qué queremos aprender de ellos.
Pensar en la forma de categorizar los datos para intentar organizarlo de la forma más fácil de analizar.
Mostrar cómo visualizar los resultados de la exploración de datos.

Tendencias en Herramientas de Análisis de Datos

R; Python; Scala; Java; C; C#; SQL; PHP; Tableau; GO; Ruby; etc.

Entre dichos lenguajes, Python y R tienen una colección tan grande de bibliotecas, que ofrecen la capacidad de satisfacer la mayoría de las necesidades de análisis de datos en comparación con los otros. Por su parte, Tableau está orientado principalmente a visualización de datos; SQL, para limpieza de datos.

Python: Versátil, Accesible y Adaptable

Una de las ventajas más destacadas de Python radica en su naturaleza de código abierto, lo cual facilita su acceso y su instalación sin complicaciones. Python ofrece una amplia gama de funcionalidades y recursos, permitiéndonos sacar el máximo provecho de sus capacidades simplemente importando las bibliotecas necesarias.

Además, cabe mencionar que Python es una opción versátil que se adapta a diferentes entornos de trabajo, ya que también es viable trabajar con él en la nube, lo que elimina la necesidad de una instalación local. Esta flexibilidad añade un valor adicional a su utilidad y conveniencia.