Programación para Ciencia de Datos

Estudiar Programación para Ciencia de Datos en Edix es fácil

En Edix queremos que seas un experto en el manejo de datos. Con nuestra metodología de formación online y práctica aprendes todo lo necesario para convertirte en un profesional del ámbito de los datos y saber construir programas sencillos.

Ponemos a tu disposición un temario completo con el que poder convertirte en un programador para la ciencia de datos profesional. Empiezas por conocer las funciones de los distintos roles de la tecnología de la información, en especial los del ámbito de la ciencia de datos. Manejas las técnicas básicas del lenguaje de Python y también las bibliotecas recomendadas para tratamiento de datos, hasta conseguir realizar por ti mismo un estudio analítico de valor con cualquier conjunto de datos.

Para ser un experto en la materia solo necesitas tener muchas ganas de aprender, contar con una cuenta en Kahoot e instalar una Virtual Box, proceso que te enseñan nuestros profesionales. Prepárate para saber cómo sacarle el máximo partido a tu talento.

¿Qué es la programación para Ciencia de Datos?

Esta asignatura sienta las bases para saber analizar y gestionar grandes volúmenes de datos, permitiendo realizar predicciones y tomar decisiones. La Ciencia de Datos es una disciplina que, a través de diferentes técnicas, se encarga de procesar y analizar todos los datos recogidos. Es una continuación de algunos campos como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y la analítica predictiva.

Para ser un experto científico de datos hay que tener conocimientos de informática, en concreto, de programación. Gran parte del proceso de la ciencia de datos se basa en la extracción, transformación y carga, y esto hace que sean necesarios lenguajes con aplicaciones avanzadas de lenguaje automático, como por ejemplo, Python, que es el más utilizado por los científicos de datos.

Las nuevas tecnologías, y en concreto las redes sociales, disparan la creación de datos. Según un estudio realizado por Stackscale, en 2019 se enviaron en un minuto 41 millones de mensajes por WhatsApp, 188 millones de correos y 350.000 tuits. Además, se visualizaron 4,5 millones de vídeos de YouTube y 347.000 historias de Instagram. Todo este big data tiene que ser procesado por especialistas como los científicos de datos.

IT, big data e inteligencia artificial

En los tres primeros apartados del temario se estudian conceptos básicos sobre el mundo de la tecnología de la información para afianzar aquellos que son frecuentes dentro de esta área. Las nuevas tecnologías tienen un gran protagonismo en el ámbito de los datos y es necesario involucrarse en este ámbito y actualizar el conocimiento de todos los contenidos que tengan que ver con la gestión del talento en la tecnología.

Se estudian términos esenciales como algoritmos, interfaces, servidores, infraestructuras cloud, analítica, big data, machine learning, deep learning, clustering, inteligencia artificial… Asimismo, se profundiza en los roles del data scientist y del data engineer.

Conceptos básicos de programación

Te adentras en el lenguaje Python con una parte introductoria al bloque de programación orientada al análisis de datos, aprendiendo a manejar la terminal de comandos. Estas nociones básicas te permiten utilizar potentes herramientas de análisis de datos que se programan con Python.

Empiezas por conocer las diferencias entre Windows y Linux y continúas sabiendo manejar los comandos de ambos sistemas.

Programación básica con el lenguaje Python

Python es uno de los lenguajes más extendidos por ser de alto nivel, intuitivo, entendible para todos y de código abierto. Sus características lo han convertido en un lenguaje muy utilizado en el ámbito científico, donde programadores de todo el mundo han colaborado desarrollando multitud de utilidades y bibliotecas de funciones que hacen de Python un lenguaje y un ecosistema muy propicio para el trabajo de analítica de datos.

Se estudian las variables y tipos, operadores, estructuras de control, el objeto cadena de texto o string, la lista o array, los diccionarios, módulos, ficheros y la programación estructurada frente a la programación orientada a objetos.

Programación con Python orientada al análisis de datos

En los cuatro últimos apartados, aprendes a utilizar la herramienta Jupyter, muy habitual para el aprendizaje de Python. Se presenta en forma de aplicación web que permite crear, compartir y editar documentos en los que se pueden ejecutar fragmentos o bloques de código de Python, así como incluir anotaciones, insertar ecuaciones, visualizar gráficos o documentar funcionalidades.

Por otro lado, empiezas a manejar las técnicas y procedimientos que se suelen realizar cuando hay que extraer conocimiento mediante un análisis exploratorio de datos (EDA). Con un EDA se trabaja bajo el enfoque de la analítica descriptiva, explorando las características y relaciones de los datos iniciales. También permite realizar diagnósticos, lo que permite descubrir tendencias y posibles relaciones causales.