Guía completa de Python para la ingeniería de datos
En ingeniería de datos, Python permite crear flujos escalables, automatizar flujos de trabajo de datos y obtener información más rápido al combinar la simplicidad con un rico ecosistema de bibliotecas y herramientas.
- Descripción general
- Cómo se usa Python en la ingeniería de datos
- Bibliotecas de Python populares para ingeniería de datos
- Casos de uso de Python en ingeniería de datos
- Recursos
Descripción general
Las organizaciones de hoy basadas en datos dependen de la eficiencia de las tareas de ingeniería de datos. Como la demanda de datos es cada vez mayor, los equipos deben poder recopilar, procesar y almacenar gigantescos volúmenes de datos, y Python se ha convertido en un activo vital para cumplir esta misión. Los equipos optan por Python para las tareas de ingeniería de datos debido a su flexibilidad, facilidad de uso y amplio ecosistema de bibliotecas y herramientas. En este artículo, profundizaremos en el mundo de la ingeniería de datos con Python, explicaremos cómo se utiliza y compartiremos algunas de las bibliotecas y casos de uso más populares en este campo.
Cómo se usa Python en la ingeniería de datos
Con el paso de las analíticas al aprendizaje automático y el desarrollo de aplicaciones, la lógica y las transformaciones de los datos se han vuelto más complejas y requieren la flexibilidad de lenguajes de programación como Python. Las características inherentes de Python y la abundancia de recursos que han ido creciendo en torno a este lenguaje lo han convertido en el preferido de los ingenieros de datos. A continuación, se muestran algunos ejemplos de cómo utilizan Python los equipos modernos para la ingeniería de datos.
Adquisición de datos
Python se utiliza de forma generalizada para recopilar datos pertinentes para un proyecto. Los ingenieros de datos utilizan las bibliotecas de Python para adquirir datos mediante web scraping e interactúan con las API que usan muchas empresas para hacer que sus datos estén disponibles y conectarse con bases de datos.
Preparación de datos (data wrangling)
Gracias a sus bibliotecas para limpiar, transformar y enriquecer datos, Python ayuda a los ingenieros a crear conjuntos de datos útiles y de alta calidad, listos para el análisis. Las potentes bibliotecas de Python facilitan el muestreo y la visualización, y permiten a los científicos comprender mejor sus datos, así como descubrir relaciones significativas en todo el conjunto de datos.
Lógica empresarial personalizada
Integrar los datos en paneles de control, en modelos de aprendizaje automático (ML) y en aplicaciones implica complejas transformaciones de datos y de lógica empresarial que requieren el uso de una lógica avanzada definida mediante código. Debido a su sencillez, Python se utiliza a menudo para escribir esta lógica y ejecutarla en un flujo o una transformación de datos que desencadene acciones posteriormente como parte de un proceso empresarial o una aplicación.
Almacenamiento y recuperación de datos
Las bibliotecas de Python ofrecen soluciones para acceder a datos almacenados de diversas formas, como en bases de datos SQL y NoSQL, o en servicios de almacenamiento en la nube. Gracias a estos recursos, Python se ha convertido en una herramienta esencial para crear flujos de datos. Además, se utiliza para serializar datos, lo que permite almacenarlos y recuperarlos con más eficiencia.
Aprendizaje automático
Python también está profundamente integrado en el proceso del aprendizaje automático (ML), ya que tiene aplicaciones en casi todos los aspectos del ML, como el preprocesamiento de datos, la selección y entrenamiento de modelos, y la evaluación de modelos. También tiene aplicaciones en el aprendizaje profundo, donde ofrece una extraordinaria selección de herramientas para crear redes neuronales y suele utilizarse para tareas como la clasificación de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento del habla.
Bibliotecas de Python populares para ingeniería de datos
Una de las principales ventajas de Python para las tareas de ingeniería de datos es su amplio ecosistema de bibliotecas. Estas bibliotecas proporcionan a los ingenieros de datos una gran variedad de herramientas que les ayudan a manipular, transformar y almacenar datos de forma más rápida y eficaz. Estas seis conocidas bibliotecas de Python facilitan el trabajo de los ingenieros de datos, ya sea para proyectos de datos pequeños o para flujos de datos a gran escala:
1. Pandas
La biblioteca pandas es una de las más utilizadas para la ingeniería de datos en Python. Esta versátil biblioteca ofrece a los ingenieros de datos potentes capacidades de manipulación y análisis. Pandas se utiliza para preprocesar, limpiar y transformar datos sin procesar para su análisis o almacenamiento posterior.
2. Apache Airflow
Apache Airflow sirve como plataforma para que los ingenieros de datos creen, programen y supervisen flujos de trabajo. Proporciona una interfaz intuitiva y de fácil acceso que los ingenieros de datos pueden usar para crear, programar y ejecutar varias tareas, así como para gestionar flujos complejos de procesamiento de datos.
3. Pyparsing
Pyparsing es una biblioteca de clases de Python que elimina la necesidad de crear manualmente una máquina de estado de análisis. Pyparsing permite a los ingenieros de datos crear analizadores descendentes recursivos rápidamente.
4. TensorFlow
TensorFlow es una popular biblioteca de Python para aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo que proporciona una plataforma versátil para entrenar modelos y ponerlos en marcha. Uno de los principales valores añadidos de TensorFlow es su capacidad para gestionar tareas de modelado y procesamiento de datos a gran escala, como el preprocesamiento, la transformación, las analíticas y la visualización de datos.
5. Scikit-learn
La biblioteca scikit-learn, que se basa en otras bibliotecas como NumPy y SciPy, ofrece a los ingenieros de datos una amplia selección de algoritmos y utilidades de aprendizaje automático para trabajar con datos estructurados. Los ingenieros de datos utilizan scikit-learn para tareas como la clasificación de datos, la regresión, la clusterización y la ingeniería de características con el fin de optimizar el proceso de creación de modelos y flujos de aprendizaje automático.
6. Beautiful Soup
Beautiful Soup es una de las herramientas más eficaces para el web scraping y la extracción de datos, por lo que resulta un activo valioso para la ingeniería de datos. Gracias a Beautiful Soup, los ingenieros de datos pueden analizar documentos HTML y XML, extraer datos específicos de sitios y páginas web (por ejemplo, texto, imágenes, enlaces y metadatos) y navegar rápidamente por los árboles de documentos.
Casos de uso de Python en ingeniería de datos
Python se puede utilizar para multitud de tareas de ingeniería de datos. En los tres casos de uso siguientes se explica cómo utilizan Python los equipos actuales para resolver los desafíos a los que se enfrenta la ingeniería de datos en el mundo real.
Procesamiento de datos en tiempo real
Python impulsa eficazmente el procesamiento de datos de forma continua, una técnica de gestión de datos en la que los datos se ingieren, analizan, filtran, transforman y mejoran en tiempo real. Con Python, el procesamiento de datos de forma continua permite a los equipos generar información a partir de los datos a medida que se crean, con una aplicación directa a casos de uso de marketing, detección de fraudes y ciberseguridad.
Procesamiento de datos a gran escala
Python es uno de los lenguajes más utilizados para procesar datos a escala. Su sencillez, escalabilidad y eficiencia lo convierten en el instrumento ideal para procesar enormes cantidades de datos a gran velocidad. Ese es el motivo por el que suele utilizarse para los flujos de datos y las aplicaciones de aprendizaje automático.
Automatización de flujos de datos
Al eliminar los procesos manuales, la automatización de los flujos de datos ayuda a que los datos circulen libremente, lo que reduce el tiempo de valorización. El amplio conjunto de bibliotecas y herramientas de Python facilita la automatización del proceso de flujo de datos, incluida la adquisición, limpieza, transformación y carga de datos.
