¿Cómo hacer un proyecto de Data Science de forma eficiente?
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¿Cómo hacer un proyecto de Data Science de forma eficiente?

En el post de hoy te vamos a dar algunos consejos para que puedas sacar el máximo partido a tu tiempo mientras desarrollas un proyecto de Data Science.


Nodd3r
26 de Julio de 2022 . 6 min
 ...

Actualmente, tenemos tantas cosas que hacer que al final no tenemos tiempo para nada. Por eso, debemos exprimir al máximo el tiempo que dedicamos a cada tarea. De esta forma, seremos más eficientes y podremos hacer más cosas en menos tiempo.

Hoy os vamos a dar unos consejos para que aprovechéis vuestro tiempo mientras desarrolláis un proyecto de Data Science.


1. Crea un plan de trabajo.

Antes de empezar a trabajar en tu proyecto, haz un esquema de lo que quieres hacer. Esto te ayudará a ser más eficiente porque a medida que vayas avanzando sabrás que tienes que ir haciendo. Puedes utilizar una herramienta como GanttProject para crearlo.


2. Utiliza técnicas de Data Profiling o perfilado de datos.

Cuando empieces a trabajar con datos, es importante que realices un perfilado de los mismos. Esto le ayudará a comprender mejor los datos e identificar cualquier problema potencial. Puedes utilizar diversas técnicas para perfilar los datos, como el análisis de frecuencias, los histogramas y los gráficos de dispersión.


3. Utiliza Excel para visualizar los datos.

Excel es una gran herramienta para la visualización de datos y que puede ser utilizada fácilmente para realizar pruebas. Puedes utilizarlo para crear tablas y gráficos que te ayuden a entender mejor los datos.


4. Utiliza SQL para el análisis de datos.

SQL (Lenguaje de Consulta Estructurada) es muy popular por su facilidad de uso y efectividad para convertir grandes volúmenes de datos en información útil. En SQL la plantilla se guarda como si fuera una hoja de cálculo, es decir, existirán filas y columnas. Aunque parezca lo mismo que una hoja de cálculo de Excel, lo cierto es que es diferente ya que permite compilar y administrar volúmenes de datos mucho mayores. Permite analizar y consultar de forma sencilla los datos.

SQL sirve para:

  • Hacer consultas y mantenimiento

  • Recuperar datos

  • Insertar, actualizar y eliminar registros

  • Crear nuevas bases de datos

  • Crear nuevas tablas

  • Crear procedimientos

  • Crear vistas

  • Establecer permisos en tablas, procedimientos y vistas


5. Utiliza Python para el procesamiento de datos.

Python permite el desarrollo de comandos y prototipos que ayudan a crear y ejecutar código de forma rápida y efectiva manteniendo la máxima transparencia entre los códigos y procesos diseñados. Además, podemos desarrollar soluciones con menos líneas de código que otros lenguajes.


6. Utiliza R o Pandas para el modelado de datos.

R es un entorno y un lenguaje de programación diseñado para el análisis estadístico. Nos va a permitir crear modelos y realizar análisis estadísticos. En Python, también es posible realizar esto, utilizando librerías como Pandas o Numpy.


7. Utiliza QGIS para el mapeo de datos.

QGIS es un software libre que permite realizar mapas para que estos sean impresos o publicados. Con esta herramienta podemos crear mapas de nuestros datos. También existe como una librería de Python.


8. Utiliza GitHub para el desarrollo colaborativo.

GitHub es una plataforma que permite a los desarrolladores subir sus proyectos y que otros usuarios puedan descargárselos, leer sobre los proyectos o colaborar en ellos.


9. Utiliza Jupyter notebook para el desarrollo interactivo.

Jupyter notebook es una aplicación web de código abierto que permite crear y compartir en tiempo real código, ecuaciones, visualizaciones, etc. Si no quieres instalar nada o no tienes un ordenador muy potente, puedes utilizar Google Colaboratory para ejecutar tus proyectos online en CPU, GPU o TPU totalmente gratis.


10. Utiliza Docker para un desarrollo reproducible.

Docker es una plataforma de software que permite crear, probar e implementar aplicaciones de forma rápida. Docker coloca el software en unidades estandarizadas (contenedores) que tienen todo lo necesario para que el software se ejecute (bibliotecas, herramientas de sistema, código y tiempo de ejecución).


11. Utiliza Jenkins para las pruebas automatizadas.

Jenkins es un servidor de código abierto para la integración continua. Se utiliza para compilar y probar proyectos de software de forma continua permitiendo a los desarrolladores hacer cambios en el proyecto. Facilita el proceso de pruebas.


12. Utiliza Slack para la comunicación.

Slack es una aplicación de mensajería en tiempo real que permite la comunicación entre equipos. Integra una gran cantidad de herramientas.



Conclusión

Si tienes poco tiempo y sigues todos estos consejos, conseguirás ser más productivo y obtener mejores resultados.

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