Python, Data Science y Machine Learning

Hola a todos gente, he estado como siempre digo muy liado y la verdad que vengo con algo que se está poniendo muy de moda y creo que puede ser bueno y grande para los que quieran meterse no solo en el marketing digital si no para cualquier caso y como siempre si hay feedback crearé videos explicándolo más detallado y enseñando el cómo.

Python nuestro nuevo lenguaje

Pues como estareis viendo ahora mismo python se está creando una buena fama, si parece que estaba muerto nos ha demostrado que solo estaba de parranda, y ¿Por qué pasa esto? pues si, por el auge de machine learning y data science.

Este lenguaje es un lenguaje de programación que aconsejo aprender, «no es difícil» se maneja fácil y además no es fuertemente tipado, con lo que encima nos facilita aún más el trabajo.

Además se puede utilizar con R y encima ya tenemos una bomba de relojería a punto de estallar con todos los datos que quieras 100, 1000, un millón… no hay límite, el único es el que pone tu equipo y ya no solo tenemos esto, si no que encima ( y creo que ya es momento de parar de pelotear) podemos crear web con este lenguaje (Django), podemos estudiar Machine Learning e incluso podemos meternos a tocar las APIs de Google.

Python es un lenguaje funcional, interpretado y orientado a objetos.

Empezando con Python

Os voy a contar un poco de historia y si quereis nos metemos con las manos en la masa.

Python se creó a finales de los 80 y principios de los 90 empezó su implementación, por un holandés de nombre que no me puedo acordar (Guido Van Rossum) , desde su versión de python 1.0 hasta ahora que vamos por el 3.8 han cambiado muchas cosas, pero de ellas siempre ha tenido algo en común, no dificultar la programación para el programador y poder utilizar este lenguaje para más ramas.

Instalación del lenguaje es sumamente fácil, entras en www.python.org y desde ahí tienes el botón de descarga, donde podremos hacer una descarga de las versiones 3.X y 2.X y me preguntarás ¿para qué quiero la versión antigua? pues más bien es porque hay programas que aún las usan y por eso, como la comunidad es tan buena y se quieren portar bien contigo y con tu dinero no las quitan todavía.

Después tenemos el lugar donde queremos crear nuestros programas o scripts, debes sentirte cómodo y no todos son óptimo para lo mismo, hay algunos que son mejores para unas cosas y otros para otras.

Yo tengo la versión 3.6 y uso Jupyter para crear mis scripts pero puedes usar el cmd si quieres o tambien por ejemplo sublime3 que está curioso.

Ahora bien, para que queremos python y que más cosas nos pueden hacer falta… pues esta pregunta puede responderse de una manera larga pero básicamente son las librerias.

Librerías de Python

Estas librerías son bastante importantes y más para la parte en la que se va a centrar el posible curso, y es que tenemos diferentes librerías dependiendo de lo que queramos hacer, pero por ahora no necesitaremos descargar ninguna que no tenga Python de serie.

Al final esto es conocer las librerías que tenemos e intentar hacer «recetas de cocina» para tener nuestros programas que hagan de una manera más automática el trabajos que queremos hacer o solemos tener que hacer.

La programación en python

Primeras programaciones como veremos no son difíciles y veremos que es lo que hace de una manera sencilla y fácil:

#Primera programación en Python


def suma(num1, num2):
	print(num1+num2)
suma(5,7)

suma(2,3)

suma(35,358)

La primera linea es una linea comentada y no la tiene en cuenta el sistema y nos dice que es la primera programación de python como podemos ver.

La segunda línea que vemos, def suma(num1, num2): es una función y es donde creamos un trabajo que queremos que realice esa función que en este caso es la suma y muestreo print del num1 más el num2.

Después la línea tres, cuatro y cinco elige los diferentes números que queremos que sume.

12
5
393
[Finished in 0.2s]

Y aquí es donde vemos el resultado de las tres sumas y con el tiempo que ha durado nuestro equipo en hacerlo.

Como vemos no es dificil, aunque se puede complicar más el asunto, tengo varios ejemplos para hacer.

Para hacer ejercicios de esta índole te aconsejo hacerlo con el cmd o bien con Sublime3, son más fáciles y rápido de instalar y para crear programas tan pequeños son muy funcionales.

Como veis puede ser fácil de llevar y yo quiero enfocarlo más al punto de SEO pero esto se puede llevar a muchos otras ramas y disciplinas.

Data Science y el manejo de estos datos

También jugaremos con APIs y con diferentes datos que hay por internet públicos, donde podremos ver como poder manejarlos y usar las partes que más necesitemos, empezaremos con Python y según veamos el transcurso quizás metamos R (no es seguro) depende del dinero que invirtais en mí y el dinero que gane a vuestra costa.

para esta parte si necesitaremos varias librerias como numpy, pandas y matplotlib que explicaremos como hacerlo y para que sirven cada una.

Veremos como utilizamos cada uno para hacer gráficas, manipular las tablas y DataFrames… la explicación de cada una de ellas sería bueno para saber que hace esa librería y en ciertos casos que tenemos dentro de la librería y que es lo que más se utiliza, explicando un poco la parte no teórica pero si como se utiliza y luego la parte práctica, donde haré unos scripts.

Machine Learning en el SEO

Otra de las ramas que puede gustar mucho y podemos utilizar para el SEO es el machine learning, donde podremos ver la sintaxis y entrar en cluster, k-means. regresión lineal…

Así que dime que te parece y si hay un buen feedback empezamos con ello.

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