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Como hacer Ciencia de Datos (Data Science) a los productos de una Tienda de Postres – Parte 6

Demo

Vamos a continuar con el capitulo anterior llamado Como hacer Análisis a los productos de una Tienda de Postres mediante Data Science – Parte 5 en donde generamos los datos desde el servidor, estos datos con las ventas realizadas en la Tienda de Postres los voy a utilizar en este capitulo Nro 6 de este tutorial, vamos con este capítulo.

Partes

En este Tutorial estamos viendo la parte Técnica a nivel de Programación que debe ser hecha por un Programador o un Profesional experto en Programación, pero este Programador debe de estar trabajando junto a otros expertos que no solamente tiene que ser de Programación, por ejemplo para gestionar la base de datos se debe de contar con un DBA (Database Administrator), Experto en Marketing Digital, Experto en Growth Hacking, etc., estos otros Profesionales mediante el resultado del Análisis de Datos podrán llevar acabo la toma de decisiones que ellos crean conveniente para lograr un objetivo en especifico como:

Cada Empresa tiene un diferente objetivo y por ende los datos que se analizan son diferentes tipos.

Desplegando el Entorno para trabajar con Data Science (Ciencia de Datos)

A nivel técnico un Ingeniero de Software, Programador, etc., para llevar acabo el análisis de los datos debe de tener conocimiento de ciertos Lenguajes de Programación como R, Python, entre otros.

Para este Tutorial yo usare Python, te recomiendo leer el artículo Que es Python y otros Detalles para que estés Familiarizado con este Lenguaje de Programación.

En la Parte 1 de este Tutorial instale Python y Anaconda, esta ultima trae consigo la herramienta Anaconda Navigator que contiene varias herramientas, selecciono la que dice Jupyter Notebook

Me aparece la herramienta funcionando en una URL con un token que cambia constantemente por cada sesión, por ejemplo:


Abro la ruta la abro en mi Navegador  y me aparece el entorno de la herramienta Jupyter Notebook, hago clic en el botón upload para subir mi archivo ventas.json que exporte en el Capitulo 5 de este Tutorial

Mi archivo se debe de haber subido en el directorio por defecto que Jupyter Notebook usa para cargar archivos, tu puedes escoger archivos desde otra ubicación, no hay problema.

Al lado del botón upload hay una opción que dice New hacemos clic en esta y se me despliega una lista de opciones, selecciono la que dice Python 3 que es la versión de Python que instale para este Tutorial, en un futuro pueden aparecer nuevas versiones de Python

Me aparece el nuevo documento de Jupyter en donde puedo empezar a jugar con mis Datos eso es la Ciencia de Datos un área en donde puedes hacer magia y muchas maravillas con los Datos que almaceno en mi Base de Datos y lograr un objetivo para una acertada Toma de decisiones

Conceptos Esenciales sobre Data Science (Ciencia de Datos)

Antes de continuar debes de entender y comprender el concepto de los siguientes términos

Ciencia (Science)

Es una rama o área compuesta por un conjunto de Objetivos, Métodos, Herramientas, etc., que sirven para un fin predeterminado, Por ejemplo:

Cada área tiene su Ciencia que se debe estudiar y conocer para lograr un objetivo determinado que el área requiera.

Datos (Data) 

Están compuestos por información obtenida por medio de un Sistema informático, manual o de manera tradicional (Encuestas), Dinámico. También puede existir otras maneras que permitan recopilar datos para un objetivo específico.

Entendiendo esto entonces podemos decir que:

Ciencia + Datos 

La Ciencia de Datos (Data Science) es el área que cuenta con Objetivos, Métodos, Herramientas, etc. para estudiar la información que ha sido recopilada por un Sistema informático, dinámico o de manera tradicional para llevar a cabo un objetivo específico o tomar decisiones más acertadas y con menos margen de error.

Bien hasta qui hemos dado los primeros Pasos para empezar a Analizar los Datos.

Ten Paciencia, lo que quiero es que entiendas todo el proceso de como funciona la Ciencia de Datos (Data Science) en una caso similar a la realidad.

Nota (s)

 

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