La popularidad de pandas en Python como opción de los desarrolladores ha ido en aumento desde los últimos años. El lenguaje de programación ha sido clasificado como el número uno por IEEE Spectrum en los últimos años. Si planeas desarrollar una carrera en el campo técnico, este es el mejor momento para aprender Python, ya que es útil en desarrollo web, DevOps y ciencia de datos.
La adopción de Python se reconoce principalmente en el aprendizaje automático, la ciencia de datos y la investigación relacionada. Python, como lenguaje de uso general, puede manejar de manera efectiva la minería y el procesamiento de datos, los algoritmos de aprendizaje automático / aprendizaje profundo y la visualización de datos, lo que lo convierte en una opción para los científicos de datos.
Además, Python tiene un control dentro de la comunidad de ciencia de datos debido a su rico repositorio de bibliotecas de ciencia de datos. Las funciones y los objetos importantes para las tareas relevantes se agrupan en paquetes. Las bibliotecas son un conjunto de paquetes de este tipo que luego se importan en los scripts.
Para comenzar con la ciencia de datos en Python, uno debe familiarizarse con estas bibliotecas para realizar todo, desde las tareas básicas de ciencia de datos hasta las más avanzadas. Aquí hemos compilado una lista de estas bibliotecas de las que uno debe adquirir conocimientos prácticos. Hay más documentación disponible sobre estas bibliotecas en el cuaderno IPython, también conocido como Jupyter Notebook.
Por esa razón y muchas otras más no menos importantes, es que te recomendamos este curso de python profesional, el cual lo imparten de manera presencial o en linea, con instructores expertos en este lenguaje de programación.
NumPy es una biblioteca fundamental para realizar cualquier tipo de computación científica. El objeto principal de esta biblioteca son los arreglos multidimensionales con un conjunto de rutinas que realizan operaciones lógicas, estadísticas y matemáticas. NumPy organiza todo tipo de tipos de datos en matrices, lo que facilita su manipulación e integración con las bases de datos. También puede realizar transformadas de Fourier, álgebra lineal, generación de números aleatorios y cambio de forma de matriz.
Muchas de las bibliotecas usan NumPy para las funciones básicas de entrada y salida. NumPy no tiene potentes funcionalidades de análisis de datos, pero sienta las bases para las mismas. Combinado con SciPy y Matplotlib, se puede utilizar para cálculos técnicos que se explican con más detalle a continuación.
Por otro lado, SciPy significa Scientific Python y es básicamente una biblioteca construida en NumPy, lo que sugiere que se usan juntos. Para comprender las funciones de SciPy, es esencial comprender cómo se pueden manipular las formas de matriz y los tipos de datos. SciPy se compone de submódulos de tareas específicas como scipy.linalg, scipy.fftback, etc. para realizar rutinas de alto nivel en álgebra lineal, interpolación, cálculos de transformada de Fourier, optimización, etc. Como las tareas de aprendizaje automático se basan en gran medida en álgebra lineal y métodos estadísticos, el conocimiento de SciPy es esencial.
Pandas en Python es un paquete central que proporciona estructuras de datos para trabajar con todo tipo de datos. Es una de las herramientas de análisis de datos más poderosas que se utiliza en varios dominios como finanzas, economía, estadísticas, etc. Puede realizar de manera efectiva las funciones básicas de los datos, desde la carga hasta el modelado y análisis.
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