SQL y NoSQL: domina las bases de datos para tu Carrera Tech

Esta charla es el punto de partida ideal para entender los fundamentos clave de las bases de datos, su importancia para los analistas y cómo se relacionan con tecnologías como Big Data, SQL, Data Warehouses y la Inteligencia Artificial.

En el vertiginoso universo de la ciencia de datos, cada clic, cada interacción y cada evento digital tejen una compleja red de información. Pero, ¿qué sucede con esos vastos cúmulos de datos crudos? Su verdadero valor no reside en su mera existencia, sino en la magia de transformarlos en conocimiento accionable y estratégico.

Este es el momento de la verdad para cualquier dato: el Análisis Exploratorio de Datos (EDA), potenciado por la versatilidad de Python, no es solo una etapa más; es la "primera y segunda instancia" del análisis, el crisol donde la información sin procesar se convierte en una fuente robusta y confiable para la toma de decisiones. Es aquí, en esta fase crucial, donde desvelamos los secretos que se esconden tras los números y preparamos el terreno para descubrimientos que pueden cambiar el rumbo de un negocio.

El Poder del Análisis Exploratorio de Datos (EDA) en Python: de lo crudo al insight

El EDA es el arte de sumergirse en los datos para comprender su estructura, descubrir patrones, identificar anomalías y probar hipótesis antes de aplicar modelos complejos. Piensa en el EDA como la fase de investigación forense de los datos. Antes de sacar conclusiones o construir algoritmos, necesitamos saber qué tenemos, dónde están las inconsistencias y cómo se comportan nuestras variables. Es una etapa iterativa y flexible que nos permite formular preguntas, y a través de la visualización y las estadísticas descriptivas, encontrar las respuestas dentro del propio conjunto de datos.

💡 Para este viaje de exploración, Python se erige como el copiloto indispensable. Su flexibilidad y el vasto ecosistema de librerías lo convierten en el lenguaje preferido para la manipulación y el análisis de datos. Librerías como

💡 Pandas nos permiten estructurar y manipular datos de forma eficiente, como si estuviéramos trabajando con hojas de cálculo avanzadas pero con una capacidad de procesamiento infinitamente superior.

💡 NumPy nos provee de funciones matemáticas y estadísticas esenciales para operaciones numéricas de alto rendimiento, mientras que

💡 Matplotlib, Seaborn y Geopandas son nuestros aliados para la visualización, transformando complejos conjuntos de datos en gráficos claros y reveladores. Este arsenal de herramientas nos permite "generar un caudal de datos" para "encauzar todo ese torrente de información a los distintos reportes que queramos armar".

El objetivo es claro: "evitar cuellos de botella" y generar "un proceso fluido, bien ágil, para poder tener los insights más relevantes de manera inmediata y poder tomar decisiones al respecto en cuestión de minutos". En un mercado que exige respuestas rápidas, la capacidad de extraer valor de los datos en tiempo real es una ventaja competitiva decisiva.

Limpieza y preparación de datos: la base de un análisis confiable

Antes de cualquier análisis significativo, los datos deben ser impecables. La realidad es que, al recolectar información de diversas fuentes, es posible que traigan algunas discrepancias, inconsistencias, valores atípicos o por qué no, valores ausentes. Estos datos faltantes (también conocidos como missing values o nulos) son un problema serio, ya que "prestan inconsistencias en nuestro análisis final". Es aquí donde la limpieza y preparación de datos se vuelve una etapa crítica.

Las técnicas clave incluyen:

Manejo de datos faltantes

Identificar y decidir cómo tratar los valores ausentes. Esto puede implicar eliminarlos (con cautela), imputarlos (reemplazarlos con valores estimados) o marcarlos para análisis específicos.

Normalización de datos

Este proceso busca "parametrizar" el conjunto de datos. Imagina una columna de "puntos de venta" donde la misma sucursal aparece escrita de varias maneras (ej. "Sucursal A", "sucursal a", "S.A"). La normalización asegura que "ese mismo punto de venta no me aparezca diversificado como si fuera una sucursal distinta" en un gráfico, garantizando la coherencia y la agrupación correcta de la información.

Transformación de datos

Implica "asignarle un tipo de dato correcto a cada valor" o variable. Si intentas calcular un promedio sobre un campo de texto, el resultado será un error. Asegurar que las ventas sean números, las fechas sean fechas y las categorías sean texto es fundamental para aplicar las funciones analíticas correctas. "Si quiero aplicar un promedio sobre un campo de texto, no lo voy a poder hacer".

Estas prácticas son esenciales para que, al final, tengamos toda nuestra estructura armada, limpia, definida, de manera consistente, estructurada, parametrizada, lo cual es el cimiento para un análisis robusto y confiable.

Más allá de lo básico: series temporales, geospatial y análisis multivariado

Una vez que los datos están limpios y preparados, el EDA nos permite profundizar en el análisis con técnicas más avanzadas:

Análisis de series temporales

La dimensión del tiempo la vamos a necesitar siempre. Evaluar métricas interanual, intermensual, intertrimestral requiere información histórica. Esto nos permite identificar tendencias, ciclos y estacionalidad , como por qué siempre para el mes de julio las ventas tienden a caer en los últimos 5 años, y así diferenciar entre problemas reales de rendimiento y patrones predecibles.

Visualización de datos geoespaciales

Si tus datos contienen variables de localización, puedes representar nuestras principales métricas en un mapa. Esto es invaluable para análisis de mercado, logística, y entender la distribución geográfica de fenómenos.

Análisis multivariable, bivariable y univariable

Estas técnicas nos permiten extraer insights y establecer relaciones. Desde la simple descripción de una variable (univariable) hasta la exploración de correlaciones entre dos (bivariable) o múltiples variables (multivariable), estas herramientas son fundamentales para desentrañar las interdependencias dentro de los datos.

Preparación para la visualización avanzada

Una vez listos, los datos pueden ser exportados a potentes herramientas de Business Intelligence como Power BI, donde se construyen tableros interactivos para comunicar los hallazgos.

Del diagnóstico a la predicción: los tipos de análisis en Data Science

El análisis de datos no se detiene en la descripción de lo que ya pasó. Se extiende a la anticipación y la acción:

• Análisis Descriptivo: Responde a la pregunta "¿Qué pasó?". Describe el contexto actual y las características de los datos.
• Análisis de Diagnóstico: Profundiza en el "¿Por qué pasó?". Busca las causas raíz detrás de los fenómenos observados.
• Análisis Predictivo: Intenta responder a "¿Qué podría suceder?". Genera hipótesis y modelos para anticipar eventos futuros.
• Análisis Prescriptivo: Va un paso más allá, preguntando "¿Qué accionables debería tomar?". Proporciona recomendaciones basadas en las predicciones para influir en los resultados futuros.

El Análisis Exploratorio de Datos es la piedra angular para estos cuatro tipos de análisis, permitiéndonos observar tendencias, realizar predicciones, identificar comportamientos, agrupar patrones, manipular y analizar datos. Una vez que tenemos nuestra estructura armada, limpia, definida, de manera consistente, estructurada, parametrizada , podemos avanzar hacia la visualización de los datos, cuyo objetivo es transmitir un mensaje de manera clara, lograr esa narrativa.

Tu próximo paso en el mundo de los datos con Henry

Dominar el análisis exploratorio de datos, la limpieza y preparación con Python, y comprender los diferentes tipos de análisis son habilidades fundamentales que te posicionarán estratégicamente en el mercado laboral. Estas capacidades te permitirán no solo entender lo que los datos te dicen, sino también contar historias convincentes con ellos.

En Henry, nuestra misión es ofrecerte una educación tech de calidad con un fuerte enfoque en empleabilidad. Nuestros planes de estudio están diseñados en colaboración con la industria, asegurando que aprendas las herramientas y habilidades más demandadas para que puedas conseguir trabajo en el sector tech.

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