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Diez bibliotecas de Python que todo analista de datos debería conocer


¿Interesado en el análisis de datos? Aquí hay una lista de bibliotecas de Python de las que no puede prescindir.

Conseguir un puesto de analista de datos es una excelente manera de comenzar su carrera en datos. Para trabajar como analista de datos, debe tener conocimientos de Python, SQL, herramientas de BI, estadísticas y más.

Más allá de la programación básica de Python, las tareas que realizará como analista de datos requerirán que se familiarice con algunas bibliotecas de Python. Estas bibliotecas simplificarán las tareas comunes, desde recopilar, limpiar, analizar y visualizar datos.

En este artículo, repasaremos las bibliotecas de Python que usted debe conocer como analista de datos. Empecemos.

1. Solicitudes

Para qué sirve: Requests es una biblioteca de Python que puede utilizar para solicitudes HTTP para recuperar datos de API web y sitios web. Esta es una habilidad imprescindible para que los analistas de datos trabajen con datos en tiempo real o obtengan grandes conjuntos de datos externos.

Características clave

  • Sintaxis simple para solicitudes HTTP
  • Maneja la autenticación, los encabezados y el manejo de errores.
  • Análisis simple de JSON para una extracción rápida de datos

Recursos de aprendizaje

  • Tutorial de solicitudes de Python por Corey Schaefer
  • Biblioteca de solicitudes de Python (guía)

2. Hermosa sopa

Para qué sirve: utilizará Beautiful Soup para el análisis HTML y XML para extraer datos web, ideal para obtener datos que no sean API de sitios web.

Características clave

  • Fácil de navegar y extraer elementos de HTML y XML
  • Úselo junto con solicitudes de canalizaciones de raspado web

Recursos de aprendizaje

  • Web Scraping con Python: hermoso curso intensivo de sopa
  • Web scraping con BeautifulSoup y Requests

3. Numerosos

 Para qué sirve: NumPy es la biblioteca fundamental de Python para la computación numérica y la manipulación eficiente de matrices. A menudo resulta útil trabajar con NumPy antes de proceder a utilizar pandas y otras bibliotecas.

Características clave

  • Matrices y funciones multidimensionales rápidas para operaciones matemáticas.
  • Debe saber sobre manipulación de datos en Python (a menudo usado bajo el capó en otras bibliotecas como pandas y SciPy)

Recursos de aprendizaje

  • Tutorial de Python NumPy para principiantes
  • Tutorial de Python Numpy (con Jupyter y Colab)

4. Pandas

Para qué sirve: Pandas es una biblioteca Python imprescindible para la manipulación y el análisis de datos. Puede utilizar pandas para (casi) todos los proyectos de análisis de datos, desde la limpieza de datos hasta la exploración y transformación.

Características clave

  • Marcos de datos para manejar datos estructurados
  • Funciones flexibles de indexación, fusión y agregación
  • Trabajar con bases de datos, archivos CSV, JSON y Excel

Recursos de aprendizaje

  • aprender pandas
  • 10 minutos para los pandas

5. Polares

Para qué sirve: una vez que sepas cómo trabajar con pandas, puedes intentar usar Polars. Polars facilita la manipulación de datos ast con énfasis en el rendimiento, lo que lo convierte en una excelente alternativa a pandas para conjuntos de datos más grandes.

Características clave

  • Optimizado para el rendimiento
  • Admite procesamiento fuera del núcleo
  • Optimizador de consultas para encontrar la forma más óptima de ejecutar consultas

Recursos de aprendizaje

  • guía del usuario polares
  • Aprendiendo la biblioteca Polars DataFrame

6. PatoDB

Para qué sirve: DuckDB es una base de datos SQL OLAP en proceso que funciona bien con Python para análisis. Lo que hace que DuckDB sea adecuado para explorar y analizar grandes conjuntos de datos.

Características clave

  • Sintaxis similar a SQL para consultar archivos CSV y Parquet
  • Admite consultas analíticas complejas

Recursos de aprendizaje

  • Tutorial de DuckDB para principiantes
  • Guías – DuckDB

7. Modelos de estadísticas

Para qué sirve: la biblioteca de Python statsmodels le permite trabajar con modelos y pruebas estadísticas. Puede utilizarlo para pruebas de hipótesis y diagnóstico de modelos.

Características clave

  • Conjunto completo de pruebas estadísticas y herramientas de creación de modelos.
  • Soporte para modelos de regresión y análisis de series temporales.
  • Se integra con pandas para facilitar el manejo de datos

Recursos de aprendizaje

  • Empezando con los modelos de estadísticas
  • Modelos de estadísticas | Biblioteca de Python

8. SciPy (módulo de estadísticas)

Para qué sirve: También puedes utilizar SciPy para funciones matemáticas y estadísticas. A menudo lo utilizarás con NumPy para cálculos estadísticos complejos.

Características clave

  • Soporte para álgebra lineal, optimización y funciones estadísticas.
  • Admite pruebas de hipótesis, cálculos de correlación y más

Recursos de aprendizaje

  • Tutorial de ciencia ficción
  • Tutorial de SciPy: para físicos, ingenieros y matemáticos

9. Nacido en el mar

Para qué sirve: Seaborn es una biblioteca de Python para visualización de datos estadísticos, que se basa en Matplotlib para simplificar visualizaciones complejas.

Características clave

  • Funciones de alto nivel para los gráficos más comunes
  • Más sencillo de aprender y usar que matplotlib

Recursos de aprendizaje

  • Una introducción al mar
  • Tutorial de Seaborn: curso completo de Seaborn

10. SQLAlquimia

Para qué sirve: SQLAlchemy es una biblioteca de Python para interactuar con bases de datos relacionales, brindando flexibilidad para conectarse con múltiples bases de datos como PostgreSQL, MySQL y SQLite. Es una herramienta valiosa para los analistas de datos, que permite una integración perfecta con bases de datos para grandes conjuntos de datos y una manipulación de datos más escalable y organizada.

Características clave

  • Soporte para PostgreSQL, MySQL, SQLite y más
  • ORM (Mapeo relacional de objetos) para interactuar con bases de datos en sintaxis Pythonic
  • Admite consultas SQL sin formato junto con ORM para mayor flexibilidad

Recursos de aprendizaje

  • Tutorial de SQLAlchemy de Arjan Codes
  • Tutorial ORM de SQLAlchemy para desarrolladores de Python

Concluyendo

Espero que este artículo te haya resultado útil.

Esto debería darle una idea de las tareas en las que trabajará como analista de datos y las bibliotecas de Python que lo ayudarán a realizar esas tareas. Para obtener más información, consulte los recursos de aprendizaje enumerados.

¡Feliz análisis de datos!