En el campo del análisis de datos, Phyton es uno de los lenguajes de programación que cuenta con una gran cantidad de librerías que se adaptan a su manejo. Por lo tanto, es imprescindible conocer aquellas que te permitirán trabajar eficientemente y que deben ser conocidas de manera obligatoria.
Existen dos motivos fundamentales para los que Phyton debe llevar a cabo el análisis de los datos y por lo que han sido creadas tantas librerías para tal fin. Muchas de estas son usadas en cálculos matemáticos y estadísticos, así como, en algoritmos de aprendizajes. De igual manera están las librerías que pueden hacer representaciones gráficas y en donde es mucho más sencillo visualizar de manera efectiva los datos.
Al mismo tiempo, se encuentra R. Tratándose de un lenguaje de programación de código abierto que tiene como finalidad el mejoramiento de los análisis de datos y la visualización de los mismos. Sin embargo, este se enfoca en un análisis más estadístico, que resulta ser de gran utilidad en la minería de datos.
Principales librerías empleadas parta el análisis de datos en Big Data
Dentro del gran mundo de la librería para los análisis de datos se encuentran aquellas que son de uso principal:
Librerías principales para análisis de datos
- NumPy: se trata de una de las librerías fundamentales que se define como el Pitón Numérico. Es allí en donde se establecen todo un gran número de librerías científicas.
- Pandas: Librería de mayor uso y que trabaja a la perfección para la Data Wrangling. Es capaz de ejecutar de manera efectiva la manipulación, agregación y visualización de los datos.
- SciPy: es una de las librerías de software en el análisis de datos que se enfoca en las diversas científicas basándose en el Álgebra Lineal, Estadística, Optimización, entre otras. La cual se encuentra fundamentada sobre la base de la librería NumPy.
Librerías para visualizar y para el análisis de datos
- Matplotlib: es una librería usada en la creación de gráficos visuales de manera estática, animados y con interactividad de Phyton. Brinda el informe de datos sencillos, pero con gran potencia.
- Plotly: es una de las mejores librerías de visualización para el análisis de datos que trabaja de forma interactiva. Mediante el uso de equipos de análisis visuales de datos en línea. Para ello, lo ideal es lograr configurar la clave de API. Logra introducirse en colaboración y en línea con otras librerías basadas en el desarrollo de gráficos.
- Bokeh: se trata de una de las librerías que manejan datos de forma interactiva y permite que sean visualizados fácilmente. Con el uso de estas herramientas y widgwts es posible profundizar en los datos, además es compatible con gráficos, cuadros de mandos y aplicaciones en páginas web o Jupyter Notebooks.
- Seaborn: Seaborn es una de las librerías de visualización con gran utilidad, sin embargo, solo es empleada principalmente para la demostración de modelos estadísticos. Se encuentra basada en Matplotlib y depende de ello para su funcionamiento.
Librerías para Machine Learning
- SciKit-Learn: en caso de que trabajes con Machine Learning, esta librería es indispensable y obligatoria para el análisis de datos. La misma se encuentra construida basada en SciPy y su uso depende fundamentalmente en ella, sobre todo en el uso de las operaciones matemáticas.
- TensorFlow: Esta librería fue creada y desarrollada por Google Developers, es una de las que cuenta con mayor uso en la creación de redes neuronales artificiales basadas en grandes conjuntos de datos.
En cuanto al proceso del lenguaje natural se encuentra:
- NLTK: estas siglas se traducen como Natural Language ToolKit. Es usado en el Procesamiento del Lenguaje Natural para el etiquetado de texto, tokenización, codificación y la formación de corpus de palabras.
Basándose en el trabajo en una base de datos:
- DatabaseInterface: Este tipo de librería permite que se pueda conectar con varios sistemas de bases de datos de forma orientada a diversos objetos.
- SQLAlchemy: es una de las librerías que posee la interfaz de Python destinada para bases de datos relacionales y no relacionales.
Librerías para uso en web Scrapping
- BeautifulSoup: Se trata de una librería de análisis de datos que puede hacer uso utilizar de distintos analizadores. Su función principal radica en la extracción de datos de documentos HTML y XML. Suele ser bastante lenta y es una de las fallas que recurrentemente presenta.
- lxml: Ixml es una de las librerías que se destaca para los análisis de documentos HTML y XML de una forma práctica y simple. Solo que puede llegar a presentar inconvenientes al momento del manejo de los documentos, resultando ser confusos.
- Scrapy: se trata de una librería en análisis de datos que trabaja como un analizador de documentos HTML y XML, resultando ser básicamente un Crawler. Presentando un trabajo acabado de Web Scrapping.
El aporte de R a los análisis de datos
En el análisis de datos, R es uno de los lenguajes de programación que posee las características necesarias para el análisis de datos y la manipulación de elementos estadísticos. Sobre todo en la aplicación de vectores y matrices, para lo que además logra manejar gran cantidad de datos. Por lo que la selección, recodificación y recuperación de datos de manera rápida.
Incluso pueden encontrarse paquetes diseñados como es el caso de plyr, lo que permite que este lenguaje sea mucho más simple y eficiente al momento de preparar los datos para el análisis de estos. Adicionalmente, este tipo de lenguaje de programación para el análisis de datos posee grandes cantidades de algoritmos, integrados al momento de su creación, sobre todo porque fue un lenguaje originado en el área académica.
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