Markdex · Registro de inicio
Guía de inicio en ciencia de datos con Python
Protocolo de entrada con parámetros medibles: entorno reproducible, primer conjunto de datos limpio y control de resultados. Duración estimada del experimento: 6 semanas a 8 horas semanales.
Contenido de la guía
Cuatro puntos de entrada con distinto nivel de profundidad. Los dos primeros cubren el montaje del entorno; los dos siguientes, la lectura de resultados y su comparación con casos ya medidos.
Artículos y notas de laboratorio
Registros de pruebas con parámetros, condiciones y resultados comparados.
Análisis predictivo: prueba de demanda
Modelo de regresión con error absoluto medio medido sobre muestra de control.
Visualización avanzada con Python
Parámetros de figura, escalas y criterios de legibilidad en gráficos técnicos.
Trabajos de análisis: ejemplos
Casos documentados con cifras de partida y cifras posteriores al análisis.
Requisitos del entorno: qué se mide antes de empezar
El punto de partida habitual es un portátil con 8 GB de RAM y Python 3.11 instalado mediante un entorno virtual, de modo que las versiones de cada librería queden fijadas en un archivo de dependencias. Sin esa fijación, cualquier resultado deja de ser reproducible y la comparación entre mediciones pierde validez.
Para el primer ciclo basta con pandas, numpy, scikit-learn y matplotlib; el conjunto de datos debe tener entre 5.000 y 50.000 filas para que los tiempos de ejecución se mantengan por debajo de los 2 minutos en un equipo doméstico. Si el volumen supera ese umbral, conviene leer la metodología de muestreo descrita en nuestros trabajos de análisis antes de escalar.
Flujo de trabajo en cinco pasos
Secuencia probada en talleres de iniciación. Cada paso termina con un control de calidad verificable, no con una impresión subjetiva.
- 01Crear el entorno virtual e instalar las cuatro librerías base con versiones fijadas.
- 02Cargar el CSV con dtype explícito y registrar el número de filas y de valores nulos iniciales.
- 03Tratar duplicados y nulos; anotar cuántas filas se descartan y por qué motivo.
- 04Separar entrenamiento y prueba en proporción 80/20 con semilla fija.
- 05Entrenar un modelo simple, medir y guardar el resultado en el cuaderno con fecha y parámetros.
Ejemplo de registro: antes y después
En una prueba con 12.480 filas de registros de venta, el estado inicial mostraba 1.904 nulos en la columna de importe y 312 duplicados exactos. Tras aplicar la limpieza documentada, el conjunto quedó en 11.987 filas válidas y el error absoluto medio del modelo bajó de 41,7 a 26,3 unidades.
El detalle de parámetros de figura y escalas está en el artículo de visualización avanzada de datos con Python.
Lista de verificación antes de publicar resultados
Cinco comprobaciones que evitan la mayoría de los errores de interpretación detectados en revisiones internas.
- ✓La semilla aleatoria está fijada y declarada en el cuaderno.
- ✓El conjunto de prueba no participó en el entrenamiento.
- ✓Cada cifra final puede reproducirse con una sola ejecución completa.
- ✓Se documentan las filas descartadas y el criterio aplicado.
- ✓Los gráficos indican unidades, escala y tamaño de muestra.
Siguiente lectura
Con el entorno montado, el paso lógico es medir un modelo sobre datos propios y comparar el resultado con las referencias publicadas. Los talleres presenciales y sus tarifas están detallados en la página de tarifas de talleres y análisis de datos.
Nota: los contenidos publicados resumen información de acceso público, estudios del sector y material formativo. Tienen finalidad de referencia y no constituyen recomendación financiera profesional.