Python para el análisis de datos

Whitepaper: Python para el análisis de datos

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 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.

Entre los diversos recursos o herramientas o lenguajes de análisis de datos, tenemos algunos como 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.

Lo bueno de Python es que open source, fácil de instalar y nos provee de todo; solo tenemos que importar las librerías requeridas. Además, si queremos deshacernos de la instalación local y trabajar con Python en la nube, también es posible.

En resumen, Python es un valioso recurso y lenguaje que además es necesario para el análisis de datos. Aprende más sobre ello leyendo en el whitepaper completo que hemos preparado.

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