Cómo iniciar la ciencia de datos con Python

Aunque es posible que no escuche mucho el término ciencia de datos en estos días (todo se trata de inteligencia artificial), es una habilidad muy importante. La ciencia de datos se trata de extraer información de los datos y tomar decisiones a través del análisis de datos. Es la base para el aprendizaje automático y se ha vuelto cada vez más importante en muchas industrias. Las empresas recopilan grandes cantidades de datos, pero necesitan profesionales que puedan traducir esos datos en información y recomendaciones significativas.

Una base sólida en ciencia de datos es esencial para muchas carreras en diferentes campos, incluida la tecnología, las finanzas y la atención médica. Se necesita un gran esfuerzo y estudio para dominar la ciencia de datos, pero comenzar no es difícil.

El libro Dive Into Data Science de Bradford Tuckfield tiene como objetivo proporcionar una introducción accesible y atractiva a la ciencia de datos. Logra un buen equilibrio al explicar conceptos y teorías fundamentales de la ciencia de datos, al mismo tiempo que equipa a los lectores con práctica práctica con Python. No se requiere experiencia previa para comenzar con este libro. Tuckfield lo guía desde ideas básicas como recopilar y explorar datos, hasta técnicas de aprendizaje automático más avanzadas para sistemas de clasificación, regresión, agrupamiento y recomendación. En el camino, Dive Into Data Science le enseña cómo pensar como un científico de datos.

El análisis exploratorio de datos (EDA) es un primer paso crucial en cualquier proyecto de ciencia de datos. Antes de construir modelos o desarrollar algoritmos, los científicos de datos deben familiarizarse con los datos con los que están trabajando. El análisis exploratorio ayuda a descubrir patrones, conocimientos y anomalías ocultos que, de otro modo, se pasarían por alto.

Dive Into Data Science proporciona una introducción sólida a EDA con bibliotecas de Python. Aprenderá a determinar tendencias centrales y estadísticas con la biblioteca pandas y visualizará datos con Matplotlib y Seaborn. Investigará las correlaciones entre diferentes funciones, creará mapas de calor y dividirá los datos en subconjuntos para investigarlos más a fondo.

Dive Into Data Science utiliza el ejemplo del mundo real de una empresa de bicicletas compartidas. Tienes datos de cuántas personas están alquilando tus bicicletas en diferentes momentos del día. Debe analizar los datos para encontrar patrones relevantes que puedan ayudarlo a tomar mejores decisiones comerciales.

La previsión es una de las aplicaciones más importantes y valiosas de la ciencia de datos. La capacidad de predecir tendencias futuras en función de patrones y datos históricos permite a las organizaciones tomar mejores decisiones. Los científicos de datos utilizan una variedad de técnicas de pronóstico, como la regresión, para predecir resultados futuros.

En Inmersión en la ciencia de datos, aprenderá a pronosticar las ventas de una empresa de concesionarias de automóviles. Tiene datos históricos de ventas y desea predecir cuántos automóviles necesitará almacenar para cada mes. Antes de realizar la previsión, preparará los datos con Python. La preparación de datos incluye la limpieza y formateo de datos, el manejo de valores faltantes, duplicados, entradas incorrectas, etc.

Luego, trazará los datos y comenzará a pronosticar las ventas futuras con modelos de regresión lineal simples. Luego, Tuckerfield le muestra cómo puede probar diferentes técnicas para mejorar el rendimiento de su modelo y evitar el sobreajuste. Finalmente comparará sus modelos y elegirá el mejor para pronosticar las ventas.

La prueba de hipótesis es una parte fundamental de la ciencia de datos. Formas hipótesis haciendo conjeturas informadas sobre poblaciones basadas en datos de muestra. Y luego usa diferentes técnicas para determinar si la evidencia de la muestra apoya o contradice la hipótesis. Las pruebas de hipótesis se utilizan para hacer inferencias más allá de los datos inmediatos y reducir la incertidumbre. Las técnicas de prueba de hipótesis son la base de las pruebas A/B, donde los científicos de datos proponen hipótesis de que una variante superará a la otra en alguna métrica.

Dive Into Data Science te enseña estos conceptos a través de ejemplos prácticos. Puede dividir a los clientes de una campaña de marketing en diferentes segmentos y compararlos en diferentes variables.

Aprenderá sobre poblaciones, muestras, intervalos de confianza, valores p, significancia estadística y otros conceptos estadísticos y de ciencia de datos.

En el transcurso de su viaje, aprenderá más bibliotecas y funciones de Python y continuará visualizando datos y creando modelos. También aprenderá sobre algunas de las trampas y sensibilidades de ejecutar pruebas estadísticas, como la forma en que los tamaños de las muestras afectan la importancia estadística.

A medida que desarrolla sus habilidades y conocimientos, Dive Into Data Science le presenta el aprendizaje automático con bibliotecas de Python como scikit-learn. Puede predecir la rotación de clientes utilizando modelos de regresión logística, predecir los ingresos publicitarios del sitio web a través del aprendizaje supervisado, usar los vecinos más cercanos para pronosticar el rendimiento del artículo y comparar diferentes algoritmos de aprendizaje automático, como árboles de decisión, bosques aleatorios y redes neuronales artificiales.

También se familiarizará con el aprendizaje no supervisado, donde debe descubrir patrones en datos no etiquetados. Utilizará técnicas de agrupación en clústeres para agrupar clientes en función de diferentes características.

Finalmente, aprenderá algunas habilidades complementarias, como el web scraping con la biblioteca Beautiful Soup de Python, la creación de sistemas de recomendación a través del filtrado colaborativo y una introducción al procesamiento del lenguaje natural con word2vec.

Una cosa que no me gustó de Dive Into Data Science fueron las explicaciones de los conceptos básicos de programación de Python. Espero que cualquiera que quiera comenzar con la ciencia de datos conozca los conceptos básicos de al menos un lenguaje de programación, preferiblemente Python. Creo que el libro dedicó demasiado espacio a explicar la instalación de Python o explicar cosas como la comprensión de listas.

Inmersión en la ciencia de datos no es una guía definitiva y no lo convertirá en un científico de datos profesional. Pero contiene mucha información para 272 páginas y definitivamente es un buen lugar para comenzar la ciencia de datos. Si desea profundizar en la ciencia de datos con Python, le sugiero que consulte Ciencia de datos desde cero o Principios de ciencia de datos.