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Aprendiendo Python para ser Analista de Datos

¿Como estudiar Python?

Si estás interesado en aprender Python, aquí hay algunos temas que podrías considerar:

  1. Sintaxis básica de Python: esto incluye cosas como variables, tipos de datos, operadores y estructuras de control de flujo.
  2. Funciones: aprender cómo crear y utilizar funciones en Python es esencial para escribir código que sea reutilizable y fácil de mantener.
  3. Módulos y paquetes: aprender cómo importar y utilizar módulos y paquetes en Python te ayudará a ampliar la funcionalidad de tu código y a utilizar librerías y módulos de terceros.
  4. Trabajar con archivos: aprender cómo leer y escribir archivos en Python es esencial para muchas tareas de análisis de datos.
  5. Estructuras de datos: Python ofrece varias estructuras de datos, como listas, tuplas y diccionarios, que son útiles para almacenar y manipular datos.
  6. Excepciones: aprender cómo manejar excepciones en Python te ayudará a escribir código robusto y fiable.
  7. Programación orientada a objetos: si estás interesado en la programación orientada a objetos, es importante aprender sobre conceptos como clases, objetos y herencia.
  8. Módulos de análisis de datos: si estás interesado en el análisis de datos, es importante aprender sobre módulos populares como NumPy y pandas, que te ayudarán a manipular y analizar conjuntos de datos.

Es importante tener en cuenta que esta es solo una lista de ejemplo y que hay muchos otros temas que podrías considerar al aprender Python. También es importante practicar y poner en práctica tus habilidades a medida que avanzas, ya que la práctica es esencial para mejorar en cualquier habilidad.

¿Que es la Programación orientada a objetos?

La programación orientada a objetos (POO, por sus siglas en inglés) es un paradigma de programación que se basa en la idea de que todo en un programa debe ser representado como un “objeto”. Este estilo de programación que se basa en la creación y uso de objetos para resolver problemas. Los objetos son como “cosas” virtuales que tienen propiedades y pueden realizar acciones.

Imagina que quieres crear un juego de videojuegos en el que los personajes puedan atacar a otros personajes y recibir daño. Una forma de hacerlo es crear un objeto “Personaje” que tenga propiedades como la vida y el daño que puede causar, y acciones como “atacar” y “recibir daño”. Luego, puedes crear varios personajes diferentes, cada uno con sus propias propiedades y acciones. Esto te permite controlar cómo se comportan y interactúan los personajes en el juego de manera más sencilla.

Un objeto es una entidad que tiene características (llamadas “atributos”) y acciones (llamadas “métodos”) asociadas. Por ejemplo, imagine que estamos creando un juego de videojuegos sobre coches de carrera. Podríamos tener un objeto “coche” que tiene atributos como “color”, “marca” y “velocidad máxima”, y métodos como “acelerar” y “frenar”.

Otro ejemplo es si quieres crear una aplicación de compras en línea. Puedes crear un objeto “Producto” que tenga propiedades como el nombre, la descripción y el precio del producto, y acciones como “agregar al carrito” y “comprar”. Luego, puedes crear varios productos diferentes, cada uno con sus propias propiedades y acciones. Esto te permite controlar cómo se comportan y interactúan los productos en la aplicación de manera más sencilla.

La POO nos permite crear objetos que representan cosas del mundo real de manera más precisa y natural. En lugar de tener que escribir código para cada coche individualmente, podemos crear una clase “coche” que defina cómo debe funcionar cualquier coche, y luego crear instancias de esa clase para cada coche individual.

La programación orientada a objetos es útil porque te permite dividir un problema grande en piezas más pequeñas y manejables, lo que hace que el código sea más fácil de escribir y mantener. Además, te permite reutilizar código de manera más sencilla, lo que significa que no tienes que volver a escribir el mismo código una y otra vez.

Además, la POO nos permite crear relaciones entre objetos. Por ejemplo, podríamos tener un objeto “conductor” que tiene un atributo “coche”, que es una instancia de nuestra clase “coche”. De esta manera, podemos representar la relación entre un conductor y un coche de manera más precisa y natural.

La programación orientada a objetos es una herramienta muy útil para crear programas complejos y modulares, y se utiliza ampliamente en muchos lenguajes de programación, como Python, Java y C++. En el mundo real, la POO se utiliza en muchas áreas, como el desarrollo de videojuegos, la creación de aplicaciones móviles y la automatización de procesos empresariales.

¿Como mejorar mi aprendizaje de Python para ser un analista de datos?

Si estás interesado en mejorar tu aprendizaje de Python para convertirte en un analista de datos, aquí hay algunos consejos que podrían ser útiles:

  1. Práctica: como en cualquier habilidad, la práctica es esencial para mejorar en Python. Busca oportunidades para aplicar lo que has aprendido a proyectos y problemas reales, ya sea como parte de tu trabajo o como proyectos independientes.
  2. Aprende sobre las librerías de análisis de datos: hay muchas librerías de análisis de datos disponibles en Python, como NumPy y pandas, que son muy útiles para manipular y analizar conjuntos de datos. Aprender sobre estas librerías te ayudará a realizar tareas de análisis de datos más eficientemente.
  3. Aprende sobre las librerías de visualización de datos: hay muchas librerías de visualización de datos disponibles en Python, como Matplotlib y Seaborn, que te ayudarán a crear gráficos y visualizaciones a partir de tus datos. Aprender sobre estas librerías te ayudará a comunicar tus hallazgos de manera más efectiva.
  4. Practica la limpieza y preparación de datos: una gran parte del trabajo de un analista de datos es la limpieza y preparación de datos. Practicar estas habilidades te ayudará a desarrollar una buena base para realizar análisis más avanzados.
  5. Participa en proyectos: busca oportunidades para participar en proyectos que involucren el análisis de datos, ya sea como parte de tu trabajo actual o como proyectos independientes. Esto te ayudará a poner en práctica tus habilidades y a aprender de otros profesionales en el campo.
  6. Sigue aprendiendo: el mundo del análisis de datos es amplio y en constante evolución, por lo que es importante seguir aprendiendo y actualizándose sobre las últimas tendencias y tecnologías. Considera tomar cursos en línea o asistir a conferencias y eventos relacionados con el análisis de datos para seguir aprendiendo.

¿Como es una Sintaxis básica de Python?

La sintaxis básica de Python es la forma en que escribimos código en Python y cómo se interpreta y ejecuta por la máquina. Aquí hay algunos elementos básicos de la sintaxis de Python:

  1. Variables: una variable es una ubicación en la memoria del ordenador donde se almacena un valor. En Python, para crear una variable, simplemente asignamos un valor a un nombre de variable. Por ejemplo:
<code>edad = 20
  1. Tipos de datos: Python tiene diferentes tipos de datos, como números (enteros y flotantes), cadenas de texto y booleanos (verdadero o falso). Por ejemplo:
<code>edad = 20  # entero
altura = 1.75  # flotante
nombre = "Juan"  # cadena de texto
es_mayor_de_edad = True  # booleano
  1. Operadores: Python tiene diferentes operadores que nos permiten realizar operaciones matemáticas y lógicas. Por ejemplo:
<code>a = 5
b = 3

# operadores matemáticos
suma = a + b  # 8
resta = a - b  # 2
multiplicación = a * b  # 15
división = a / b  # 1.6666666666666667

# operadores lógicos
es_igual = a == b  # False
es_mayor = a > b  # True
es_menor = a < b  # False
  1. Estructuras de control de flujo: Python tiene diferentes estructuras de control de flujo que nos permiten ejecutar ciertas partes de nuestro código de manera condicional o repetitiva. Por ejemplo:
<code># estructura condicional
if a > b:
  print("a es mayor que b")
elif a == b:
  print("a es igual a b")
else:
  print("a es menor que b")

# estructura de bucle
for i in range(10):
  print(i)

Estos son solo algunos ejemplos de la sintaxis básica de Python. Hay muchos otros aspectos de la sintaxis de Python, como funciones, módulos y paquetes, que se pueden aprender a medida que avanzas en tu aprendizaje.

¿Como es una Sintaxis básica de funciones en Python?

En Python, una función es un bloque de código que se puede reutilizar en diferentes partes de un programa. Las funciones nos permiten dividir nuestro código en pedazos más pequeños y manejables, y nos ayudan a hacer que nuestro código sea más legible y fácil de mantener.

Aquí hay un ejemplo de cómo se crea una función en Python:

<code>mi_funcion(parametro_1, parametro_2):
  # código de la función
  resultado = parametro_1 + parametro_2
  return resultado

En este ejemplo, estamos definiendo una función llamada “mi_funcion” que tiene dos parámetros de entrada: “parametro_1” y “parametro_2”. Dentro de la función, estamos sumando estos dos parámetros y almacenando el resultado en una variable llamada “resultado”. Finalmente, estamos devolviendo el valor de “resultado” con la instrucción “return”.

Para llamar a nuestra función, simplemente la escribimos con su nombre seguido de paréntesis y, si tiene parámetros, los valores que queremos pasarle:

<code>resultado = mi_funcion(10, 20)
print(resultado)  # imprime 30

Es importante tener en cuenta que las funciones pueden tener parámetros opcionales, que tienen valores predeterminados si no se proporcionan al llamar a la función. También pueden tener varios valores de retorno, si se desea.

La sintaxis de las funciones en Python es un aspecto muy importante de la programación en este lenguaje, y es esencial aprenderla para poder escribir código que sea reutilizable y fácil de mantener.

Módulos y paquetes en Python

En Python, un módulo es un archivo que contiene código Python y que puede ser importado y utilizado en otro archivo de código. Los módulos nos permiten dividir nuestro código en piezas más pequeñas y manejables, y nos ayudan a hacer que nuestro código sea más legible y fácil de mantener.

Un paquete es una carpeta que contiene módulos y que puede ser importada y utilizada en otro archivo de código. Los paquetes nos permiten organizar nuestro código en una estructura jerárquica y nos ayudan a evitar conflictos de nombres de módulos.

Aquí hay un ejemplo de cómo importar un módulo en Python:


import mi_modulo

resultado = mi_modulo.mi_funcion(10, 20)
print(resultado)  # imprime 30

En este ejemplo, estamos importando el módulo “mi_modulo” y luego llamando a la función “mi_funcion” del módulo.

Para importar un paquete, primero debemos importar el paquete y luego acceder a los módulos del paquete utilizando el punto (.). Por ejemplo:

import mi_paquete.mi_modulo

resultado = mi_paquete.mi_modulo.mi_funcion(10, 20)
print(resultado) # imprime 30


Los módulos y paquetes son una herramienta muy útil para dividir y organizar el código en Python, y son esenciales para escribir programas grandes y complejos. Además, Python viene con una gran cantidad de módulos y paquetes incorporados que puedes utilizar para ampliar la funcionalidad de tu código.

¿Como es una Estructuras de datos en Python?

En Python, las estructuras de datos son tipos de datos que nos permiten almacenar y organizar información de manera eficiente. Hay varias estructuras de datos en Python, y cada una tiene sus propias ventajas y usos específicos.

Aquí hay una lista de las estructuras de datos más comunes en Python, con una breve descripción de cada una:

  1. Listas: las listas son secuencias ordenadas de elementos que pueden ser de cualquier tipo. Las listas se crean con corchetes y se pueden modificar dinámicamente. Por ejemplo:
<code>mi_lista = [1, 2, 3, 4]
  1. Tuplas: las tuplas son secuencias ordenadas de elementos que también pueden ser de cualquier tipo, pero son inmutables (es decir, no se pueden modificar). Las tuplas se crean con paréntesis y son más rápidas y ligeras que las listas. Por ejemplo:
<code>mi_tupla = (1, 2, 3, 4)
  1. Diccionarios: los diccionarios son estructuras de datos que almacenan pares clave-valor. Las claves deben ser únicas y no pueden ser modificadas, mientras que los valores pueden ser de cualquier tipo. Los diccionarios se crean con llaves y son muy útiles para almacenar información asociativa. Por ejemplo:
<code>mi_diccionario = {'nombre': 'Juan', 'edad': 20}
  1. Conjuntos: los conjuntos son colecciones no ordenadas de elementos únicos. Los conjuntos no permiten elementos repetidos y son muy útiles para realizar operaciones matemáticas como la unión, intersección y diferencia. Los conjuntos se crean con llaves y el operador “set”. Por ejemplo:
<code>mi_conjunto = {1, 2, 3, 4}
otro_conjunto = set([3, 4, 5, 6])

Estas son solo algunas de las estructuras de datos disponibles en Python. Cada una tiene sus propias características y usos específicos, y es importante elegir la estructura de datos adecuada para cada situación. Al dominar las diferentes estructuras de datos en Python, podrás escribir código más eficiente y resolver problemas de manera más efectiva.

¿Módulos de análisis de datos en Python? como NumPy y pandas

Los módulos de análisis de datos en Python son librerías de código que proporcionan herramientas y funcionalidades especializadas para el análisis y la manipulación de datos. Algunos de los módulos de análisis de datos más populares en Python son NumPy y pandas.

NumPy (Numerical Python) es un módulo que proporciona una amplia gama de funciones matemáticas y herramientas para trabajar con arreglos de datos de forma eficiente. NumPy es muy útil para el análisis de datos científicos y numéricos, y ofrece funciones como la resolución de sistemas de ecuaciones lineales, el cálculo de estadísticas y la manipulación de imágenes.

Por ejemplo, supongamos que tienes una tienda de comercio minorista y quieres calcular las ventas promedio por mes para cada uno de tus productos. Podrías utilizar NumPy para leer los datos de ventas de tu base de datos, calcular el promedio por mes y luego visualizar los resultados en un gráfico.

import numpy as np

# carga los datos de ventas de tu base de datos en un arreglo de NumPy
ventas = np.loadtxt('ventas.csv', delimiter=',')

# calcula el promedio de ventas por mes para cada producto
promedios = np.mean(ventas, axis=0)

# muestra el resultado en un gráfico
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(promedios)
plt.show()

pandas Python . Otro módulo de análisis de datos popular en Python es pandas. pandas es una librería diseñada para facilitar el análisis y la manipulación de datos tabulares, como hojas de cálculo o bases de datos. pandas ofrece una serie de funciones para leer, limpiar y transformar datos, y también tiene una amplia variedad de herramientas para realizar análisis estadísticos y visualizar los resultados.

Aquí hay algunos ejemplos de cómo utilizar pandas (Python) para el análisis de datos en una tienda de comercio electrónico:

  • Carga y visualiza los datos de ventas de tu tienda:
import pandas as pd

# carga los datos de ventas de tu base de datos en un DataFrame de pandas
ventas = pd.read_csv('ventas.csv')

# muestra los primeros 5 registros del DataFrame
print(ventas.head())

# muestra un resumen estadístico de los datos
print(ventas.describe())
  • Cargar y limpiar datos de un archivo CSV: pandas tiene una función “read_csv” que permite leer un archivo CSV y cargar los datos en una estructura de datos llamada “DataFrame”. Luego, puedes utilizar funciones como “dropna” para eliminar filas con valores faltantes o “fillna” para reemplazar los valores faltantes con un valor específico.
import pandas as pd

# carga los datos de un archivo CSV en un DataFrame
df = pd.read_csv('datos.csv')

# elimina filas con valores faltantes
df = df.dropna()

# reemplaza valores faltantes con el valor 0
df = df.fillna(0)
  • Agrupar y resumir datos: pandas tiene una función “groupby” que permite agrupar los datos por una o más columnas y aplicar una función de resumen, como el promedio o la suma. Por ejemplo, si quieres calcular el total de ventas por mes para cada producto, podrías utilizar “groupby” y “sum”:
# agrupa los datos por mes y producto y calcula el total de ventas
ventas_por_mes = df.groupby(['mes', 'producto'])['ventas'].sum()

# muestra el resultado en un gráfico
import matplotlib.pyplot as plt
ventas_por_mes.plot.bar()
plt.show()
  • Limpia y transforma los datos para hacerlos más legibles y manejables:
# convierte la columna 'fecha' en un tipo de dato fecha
ventas['fecha'] = pd.to_datetime(ventas['fecha'])

# agrega una columna con el año y otra con el mes de cada venta
ventas['año'] = ventas['fecha'].dt.year
ventas['mes'] = ventas['fecha'].dt.month

# elimina las filas con valores faltantes o nulos
ventas.dropna(inplace=True)

# elimina las filas duplicadas
ventas.drop_duplicates(inplace=True)

¿Como Crear mi primer archivo en Python?

Para crear tu primer archivo en Python, debes tener en cuenta lo siguiente:

  1. Asegúrate de tener un editor de texto o un entorno de desarrollo integrado (IDE) instalado en tu computadora. Puedes usar cualquier editor de texto básico, como el Bloc de notas de Windows o el TextEdit de Mac, o puedes optar por un IDE especializado en Python, como PyCharm o IDLE.
  2. Abre tu editor de texto o IDE y escribe tu código Python en un nuevo archivo. Asegúrate de utilizar la sintaxis correcta de Python y de seguir las buenas prácticas de programación, como utilizar nombres de variables descriptivos y aplicar identación adecuada.
  3. Guarda tu archivo con la extensión “.py” para indicar que es un archivo de Python. Por ejemplo, si tu archivo se llama “mi_programa”, debes guardarlo como “mi_programa.py”.
  4. Abre una consola o terminal y navega hasta la carpeta donde has guardado tu archivo.
  5. Para ejecutar tu archivo, escribe “python” seguido del nombre de tu archivo en la consola o terminal y presiona Enter. Por ejemplo:
python mi_programa.py
  1. Si tu código se ejecuta sin errores, verás el resultado de la ejecución en la consola o terminal. Si hay errores en tu código, se mostrarán mensajes de error que te ayudarán a identificar y solucionar los problemas.

Es importante tener en cuenta que la sintaxis de Python es sensible a mayúsculas y minúsculas, por lo que debes asegurarte de escribir tus nombres de variables y funciones de manera consistente. Además, debes utilizar identación adecuada para indicar el bloque de código que pertenece a una función o estructura de control de flujo.

Espero que estos consejos te ayuden a comenzar con tu primer archivo en Python. ¡Buena suerte!

Visual Studio Code para programar en Python

Visual Studio Code (VS Code) es un editor de texto y entorno de desarrollo integrado (IDE) popular que se puede utilizar para programar en Python. VS Code es una opción excelente para los principiantes y los programadores experimentados gracias a su amplia variedad de características y su intuitiva interfaz de usuario.

Para comenzar a programar en Python con VS Code, debes seguir los siguientes pasos:

  1. Descarga e instala VS Code desde el sitio web oficial.
  2. Abre VS Code y crea un nuevo archivo con la extensión “.py” para indicar que es un archivo de Python.
  3. Escribe tu código Python en el archivo y utiliza la función “Guardar como” para guardar el archivo con un nombre apropiado.
  4. Para ejecutar tu código, debes abrir una consola o terminal dentro de VS Code. Para hacerlo, presiona Ctrl+Ñ o ve a la pestaña “Terminal” y selecciona “Nuevo terminal”.
  5. En la consola o terminal, navega hasta la carpeta donde has guardado tu archivo y escribe “python” seguido del nombre de tu archivo para ejecutarlo. Por ejemplo:
python mi_programa.py
  1. Si tu código se ejecuta sin errores, verás el resultado de la ejecución en la consola o terminal. Si hay errores en tu código, se mostrarán mensajes de error que te ayudarán a identificar y solucionar los problemas.

VS Code tiene muchas características útiles para programar en Python, como resaltado de sintaxis, autocompletado de código y depuración. Además, se puede instalar una amplia variedad de extensiones para agregar aún más funcionalidades. ¡Disfruta programando en Python con Visual Studio Code!

Python y Google Analytics+BigQuery

Utilizando Python y pandas, podrías analizar una amplia variedad de datos de Ecommerce de Google Analytics conectado a BigQuery para obtener información útil para tu negocio. Algunos ejemplos de información de negocio que podrías analizar son:

  • Tendencias de tráfico y usuarios: puedes utilizar pandas para leer y limpiar los datos de tráfico de tu sitio web y visualizar las tendencias de tráfico a lo largo del tiempo. También puedes obtener información sobre los usuarios que visitan tu sitio, como su edad, género y ubicación.
import pandas as pd

# carga los datos de tráfico de Google Analytics en un DataFrame de pandas
trafico = pd.read_gbq('''
  SELECT date, users, sessions
  FROM `my-project.my-dataset.ga_sessions_2022`
''', project_id='my-project')

# convierte la columna 'date' en un tipo de dato fecha
trafico['date'] = pd.to_datetime(trafico['date'])

# agrega una columna con el año y otra con el mes de cada venta
trafico['año'] = trafico['date'].dt.year
trafico['mes'] = trafico['date'].dt.month

# agrupa los datos por año y mes y calcula la suma de los usuarios y las sesiones
trafico_por_mes = trafico.groupby(['año', 'mes'])['users
  • Análisis de tráfico: puedes utilizar pandas para leer y analizar los datos de tráfico de tu sitio web, como el número de visitas, el tiempo promedio en el sitio y la tasa de rebote.
import pandas as pd
from google.cloud import bigquery

# conecta a BigQuery y lee los datos de tráfico de tu sitio
client = bigquery.Client()
query = '''
    SELECT * FROM `bigquery-public-data.google_analytics_sample.ga_sessions_*`
    WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20210101' AND '20210201'
'''
df = client.query(query).to_dataframe()

# calcula el número total de visitas y el tiempo promedio en el sitio
visitas = df['visitNumber'].sum()
tiempo_promedio = df['timeOnSite'].mean()

# muestra el resultado
print(f'Visitas: {visitas}')
print(f'Tiempo promedio en el sitio: {tiempo_promedio} segundos')