Si eres profesional de Ciencia de Datos, seguramente conoces las herramientas de Pandas y NumPy, dos de las las bibliotecas más populares en Python, las cuales son clave para analizar, procesar y limpiar datos de manera eficiente, pero, ¿en qué radica la importancia de estás bibliotecas y cómo podemos aprovecharlas al máximo si nos dedicamos al análisis de datos?. Además, es importante saber cómo usar pandas en python para sacar el máximo provecho de sus capacidades.
En este blog vamos a desarrollar estas dos bibliotecas para ofrecerte una guía sencilla y práctica sobre el funcionamiento de estás y su importancia al momento de querer analizar datos y tomar decisiones informadas. Si aún no sabes instalar pandas en python, este artículo te ayudará a entender los fundamentos para comenzar.
¿Qué son Pandas y NumPy y por qué son esenciales en ciencias de datos?
Pandas es una biblioteca de Python para el análisis y procesamiento de datos. Proporciona estructuras y herramientas para facilitar la manipulación y análisis de datos. La estructura de datos principal de Pandas es el DataFrame, que es similar a una tabla en una base de datos relacional o una hoja de cálculo de Excel.
Por otro lado, NumPy es una biblioteca de Python para el cálculo científico. Proporciona funciones para crear y manipular arrays multidimensionales, así como herramientas para realizar operaciones matriciales y estadísticas. NumPy es esencial para la mayoría de las bibliotecas de ciencia de datos de Python, ya que proporciona una base eficiente para el almacenamiento y el cálculo de datos numéricos.
Son esenciales ya que ambas bibliotecas permiten transformar datos en información útil para tomar decisiones, crear modelos de Machine Listening y obtener insights valiosos.
Principales funciones de Pandas
Entre las principales Panda ventajas de esta biblioteca, destacan las siguientes funciones:
- Capacidad de manejar datos faltantes
- Operaciones de agregación
- Filtrado y ordenamiento
- Realizar cálculos y transformaciones complejas en los datos.
Estas son algunas de las funciones pandas python más utilizadas, que facilitan el análisis y la manipulación de la información. Además de su fácil integración con otras bibliotecas como NumPy, permite manipular los datos de manera sencilla, estructuras de datos flexibles (similar a una hoja de cálculo de Excel) y amplios recursos dentro del programa para un correcto análisis.
Principales funciones de NumPy
Al trabajar con datos numéricos de manera eficiente, las funciones más importantes de esta biblioteca son:
- Creación y manipulación de arrays
- Generación de secuencias numéricas
- Operaciones de matemáticas avanzadas
- Algebra lineal
Gracias a su procesamiento de datos de manera rápida y eficaz en Python y su integración con otras bibliotecas del software, es la herramienta ideal al momento de trabajar con datos numéricos.
¿Por qué dominar estas herramientas si quieres trabajar en ciencias de datos?
La materia prima de esta ciencia son los datos y para ello, Pandas y NumPy son herramientas que debes dominar no solo para realizar los cálculos de manera óptima y eficaz. Además, es fundamental el dominio de estas herramientas por diversas razones:
- Habilidad clave en el mundo laboral: Las empresas competitivas requieren entre sus colaboradores, talento que sea capaz de manipular datos de manera eficiente. Dominar estas herramientas te abrirá paso a mejores oportunidades laborales así como acercarte a otras herramientas como la inteligencia artificial.
- Fundamento para herramientas más avanzadas: Otras bibliotecas como Scikit-learn, TensorFlow y Matplotlib dependen de Pandas y NumPy, por lo que dominarlas te dará una ventaja competitiva para combinar otras bibliotecas.
- Eficientiza el trabajo: La limpieza de datos con Pandas será mucho más sencilla mientras que NumPy podrás realizar cálculos complejos en segundos, lo que facilitará el trabajo, tendrás mayor precisión y se reduce el error humano durante el análisis.
¿Cómo empezar a aprender Pandas y NumPy para análisis de datos?
Si buscas opciones para poder adentrarte más a estas herramientas a través de cursos y prácticas, te compartimos tres opciones para tener un primer acercamiento con ellas:
- Tutoriales y materiales de consulta: Puedes buscar tutoriales en línea gratuitos y consultar lecturas que faciliten el entendimiento de Pandas y NumPy, es una gran opción si te gusta aprender por tu cuenta y tienes la ventaja de ser autodidacta.
- Cursos en línea: Plataformas educativas que ofrecen cursos online. Si bien, te ofrece ventajas de estudiar por tu cuenta y tener horarios flexibles para completar los cursos, la información puede quedarse corta si buscas profundizar y aplicar los conocimientos en un contexto profesional.
- Diplomados especializados en ciencias de datos: Excelente opción si deseas profundizar en los conocimientos y herramientas y tener certificaciones que validen tus conocimientos. Los programas de Maestrías y Diplomados que ofrecemos en el Tecnológico de Monterrey, ofrecen una formación completa, con profesores expertos y proyectos aplicados que te preparará para enfrentar retos reales.
Si buscas un aprendizaje sólido y con impacto en tu crecimiento profesional, un diplomado es la mejor inversión que puedes hacer.
Cursos recomendados para aprender Pandas y NumPy
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