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Aprender Python: motivos para estudiarlo más pronto que tarde

Introducción

Quién desee ingresar en el mundo de la ciencia de datos, deberá estar familiarizado con al menos uno de los dos lenguajes de programación predominantes en el área: R o Python. Desde Instituto CPE, se realizó una nota en donde se discutía sobre cuál era más conveniente (link a la nota). En este artículo nos centraremos en la descripción de qué paquetes o librerías son las más comunes a la hora de utilizar Python para hacer ciencia de datos.

Qué es una librería

Cuando se programa se utiliza código, y éste pertenece a un lenguaje particular, en este caso Python, el cual lo ejecuta en una computadora para obtener un resultado que el programador pretende obtener. En el caso del análisis de datos, esto suele ser la importación y limpieza de un dataset, la generación de una visualización o un dashboard, o el entrenamiento e implementación de un modelo de machine learning.

Cualquiera de estos objetivos resultaría absolutamente inalcanzable para la mayoría de los analistas de datos, dado que generar cel ódigo para que la computadora realice cada una de esas acciones es en extremo trabajoso y en muchos casos, complejo. Por tanto, la comunidad de programadores ideó una forma de colaboración entre sí en esta materia, y esto derivó en la elaboración de librerías o paquetes.

Una librería o paquete no es más que una serie de archivos que contienen un código elaborado por otro programador o equipo de programadores, que pone a disposición de la comunidad. De esta forma, si debo realizar alguna acción de análisis de datos como, por ejemplo, importar un archivo csv para su análisis, no debo codificar enteramente qué debe hacer la computadora para alcanzar mi objetivo de almacenar un archivo csv en una clase de Python, sino que al importar un paquete que contenga una función generada por otro programador, ya puedo alcanzar ese objetivo prácticamente sin esfuerzo.

Esta metodología resulta fundamental para la optimización de los procesos de programación. Si cada proyecto de programación tuviera que empezar desde cero, sin contar con ninguna función o clase  predefinida, se aumentaría increíblemente el tiempo de trabajo que llevaría cada uno. Lo mismo pasa a nivel de análisis de datos, y es en especial importante en dicha disciplina, ya que los profesionales de la misma no siempre tienen una formación robusta en programación e informática.

Felizmente, con el conocimiento y uso de las librerías apropiadas, se pueden lograr excelentes resultados sin necesidad de conocer en profundidad (aunque nunca es despreciable hacerlo), el funcionamiento de las funciones y las clases. A continuación, se mencionarán los principales paquetes de Python para ciencia de datos y cuál es su función.

Pandas

Por lo general, el primer paso en cualquier análisis de datos consiste en acceder a los mismos. Y para ello y todo lo relacionado al análisis descriptivo y limpieza del mismo, el paquete de Python más conocido en ese sentido es, sin dudas, Pandas. Esta librería se centra en brindar métodos  para obtener datasets desde diversas fuentes, junto con una clase para almacenarlos: el Dataframe. A su vez, permite el análisis individual de las columnas, a través de una clase llamada Serie. Originado en 2008, Pandas permite al analista utilizar una enorme gama de funciones para manipular los datos, utilizando una sintaxis muy amena y directa.

NumPy

La ciencia de datos usualmente requiere el manejo de técnicas matemáticas y estadísticas, y para ello la librería por excelencia es NumPy. Este proyecto que comenzó en 2005, y que se ha instalado como una de las librerías más descargadas en 2021, está consolidado como una de las principales herramientas para ciencia de datos. Resulta especialmente útil en el manejo de matrices de información, con la posibilidad de realizar cálculos de alto rendimiento de una forma muy eficiente. A su vez, tiene incorporadas una enorme cantidad de funciones que realizan cálculos matemáticos muy necesarios para la ciencia de datos.

Beautiful Soup

Suele ser tarea de los científicos de datos el obtener información de fuentes no tradicionales, y por lo tanto desde que se generó la posibilidad de scrapear, es decir, obtener datos de páginas web, el paquete más famoso en ese sentido es Beautiful Soup. Con este paquete, se puede obtener de forma sencilla y eficiente, la información almacenada en la interfaz de una página web.

Matplotlib & Seaborn

Otra necesidad de primera línea en análisis de datos es la generación de visualizaciones. En ese sentido es imposible eludir la presencia de Matplotlib y Seaborn. Ambas librerías son en extremo utilizadas para la ciencia de datos, siendo Matplotlib la más antigua y conocida, y seaborn un paquete en ascenso que se apoya justamente en el código de Matplotlib. Por tanto, el uso de ambas librerías es una sinergia relevante para la ciencia de datos.

Dash

El siguiente paso a nivel de visualización de datos, es el generar un dashboard interactivo. La herramienta por excelencia para este trabajo en Python es Dash. Esta librería está construida sobre paquetes de Front-End para desarrollo web. Su principal utilización es la posibilidad de generar una interfaz interactiva que vincule el procesamiento de datos del analista con la participación del usuario, usualmente para filtrar o segmentar la información.

Scikit Learn

Este paquete, comenzado su desarrollo en 2007 como un proyecto de verano de Google, se ha convertido en la referencia para el entrenamiento de modelos de machine learning en Python. Scikit Learn es sinónimo de machine learning dentro de este lenguaje de programación, y brinda una enormidad de métodos a utilizar, así cómo herramientas de data wrangling y feature engeniering.

Daniel Blanc es un analista de datos con experiencia en proyectos de analytics y machine learning aplicado a negocios. Es analista de datos en el INE y ha colaborado en el desarrollo de modelos predictivos para la consultora BCS y en la elaboración de dashboards descriptivos como consultor independiente. Es docente de Python, R y Power BI en el Instituto CPE, en donde también se desempeña como gestor de proyectos. Fue docente de desarrollo web para Plan Ceibal.​

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