10 formas de utilizar Python para la extracción y el análisis de datos
Publicado: 2023-03-30Python simplifica la extracción y el análisis de datos
Cuando se habla de procesamiento y análisis de datos, las frases extracción y análisis de datos a veces se usan indistintamente.
La extracción de datos, por otro lado, es el proceso de recopilar información relevante de numerosas fuentes y presentarla de una manera estructurada que el usuario final pueda usar, mientras que el análisis es el proceso de dividir los datos sin procesar en partes significativas.
Para decirlo de otra manera, se le solicita regularmente que recopile datos de materiales no estructurados y semiestructurados (como noticias y sitios web).
Organícelo en un marco de datos para que pueda analizarse y presentarse de manera significativa.
Python frecuentemente simplifica estos trabajos por dos razones.
- En primer lugar, debido a que su proyecto es dinámico, puede agregar o eliminar tareas rápidamente sobre la marcha.
- En segundo lugar, muchas de las capacidades y funciones del lenguaje están orientadas al procesamiento y análisis de texto, lo que facilita la extracción y el análisis de datos.
Por ejemplo, puede separar rápidamente el texto en palabras, frases y fragmentos utilizando el módulo de re-modulación, que simplifica el procesamiento y análisis de texto para buscar y hacer coincidir.
El módulo incluso simplifica el mapeo de los temas y el tema de un documento (o sitio web) utilizando el procesamiento de lenguaje natural (NLP) al permitirle descubrir todos los sustantivos y verbos en un texto.
En el próximo año, se espera que 10.500 millones de dispositivos se vean comprometidos.
Con 10.500 millones de dispositivos que se espera que estén en línea en 2019, los próximos años han sido apodados el "Año de IoT".
Los dispositivos que forman parte de IoT, o Internet de las cosas, varían en tamaño desde pequeños dispositivos portátiles como relojes inteligentes hasta dispositivos más grandes como refrigeradores y termostatos, lo que brinda a los actores maliciosos la oportunidad de piratear una gran cantidad de dispositivos.
Como estos dispositivos no suelen necesitar precauciones de seguridad serias, los piratas informáticos y otros ciberdelincuentes pueden atacarlos fácilmente.
La probabilidad de una infracción es muy alta porque hay muchos dispositivos IoT y las conexiones se realizan con frecuencia mediante computadoras públicas o conexiones a Internet que se encuentran en cafeterías y vestíbulos de hoteles.
A las organizaciones les resulta extremadamente difícil hacer un seguimiento de todas las vulnerabilidades de seguridad cibernética proporcionadas por IoT debido a la gran cantidad de dispositivos.
Los profesionales de la seguridad han recurrido a soluciones de seguridad de vanguardia creadas para contrarrestar estos riesgos para abordar este problema.
Estos productos utilizan inteligencia artificial para evaluar instantáneamente miles de millones de eventos de seguridad provocados por dispositivos IoT.
Las soluciones de seguridad impulsadas por IA pueden seguir y monitorear de manera eficiente las actividades de IoT, detectando los riesgos potenciales de los dispositivos conectados antes de que puedan causar algún daño.
Mediante el uso de las herramientas adecuadas, los equipos pueden estar seguros de que sus planes de IoT son exitosos y de que sus redes están seguras y protegidas.
Todo sobre Python y su uso
Sería una tontería afirmar que las organizaciones aún no requieren herramientas para administrar datos masivos.
Las empresas ahora tienen más opciones que nunca para almacenar y procesar sus datos gracias a la aparición de Hadoop y la nube, pero esto también trae consigo una serie de nuevas dificultades.
Los equipos pueden controlar la potencia informática necesaria para operar aplicaciones de big data, pero no siempre pueden garantizar que los datos permanecerán seguros en la nube.
Python es útil en esta situación.
El lenguaje de programación Python ha sido bastante popular en los últimos años, en parte debido a su fuerte carácter dinámico que fomenta la experimentación y el desarrollo rápido.
Todos los que estén listos para aprender pueden acceder fácilmente a él gracias a la comunidad de código abierto, ¡y puede comenzar gratis y con poco esfuerzo!
Esta publicación analizará algunas de las aplicaciones más útiles y prácticas de este lenguaje, así como también cómo puede comenzar a realizar sus propias tareas relacionadas con los datos.
Uno de los mejores lenguajes de secuencias de comandos para una variedad de trabajos de análisis de datos en Python.
Esta publicación lo expondrá a las muchas formas en que Python se puede usar en muchos sectores de análisis de datos si es nuevo en el lenguaje.
Ya sea que desee obtener más información sobre la extracción de datos, el análisis estadístico o la recuperación de información, Python es una herramienta fantástica para realizar estas tareas.
La mayoría de las empresas hoy en día operan en línea. Esto indica que muchas áreas de su negocio dependen de Internet.
Python es la herramienta ideal para cualquiera que desee automatizar la recopilación y el análisis de datos.
10 formas de utilizar Python para la extracción y el análisis de datos
1. Cree marcos de datos masivos de Python para extracción y análisis
La capacidad de gestionar volúmenes masivos de datos es uno de los desarrollos recientes más interesantes de la biblioteca estándar de Python.
Hay varias estructuras y técnicas de datos disponibles en la biblioteca de Pandas que simplifican la creación de marcos de datos enormes que pueden almacenar millones de registros, cada uno con miles de millones de bytes de datos.
Trabajar con grandes conjuntos de datos tiene muchos beneficios, incluida la realización de consultas sofisticadas y análisis de datos de forma rápida y sencilla.
Las empresas pueden descubrir de forma rápida y correcta tendencias, patrones y oportunidades que habrían tardado mucho más en encontrar utilizando enfoques convencionales al integrar el poder del aprendizaje automático y la IA con grandes conjuntos de datos.
2. Python hace uso de expresiones regulares mientras manipula cadenas en la extracción y análisis de datos
Trabajar con expresiones regulares es una adición reciente e importante a la biblioteca estándar de Python.
En lugar de analizar manualmente HTML o XML, las expresiones regulares son una potente herramienta que se puede utilizar para examinar y editar cadenas.
Por ejemplo, el uso de expresiones regulares simplifica y mejora en gran medida la confiabilidad del análisis de una fuente XML.
El inconveniente de usar expresiones regulares es que pueden ser difíciles de comprender y exigir mucho trabajo para usarlas de manera adecuada.
Gracias a Dios por la función de ayuda y los ejemplos integrados de Python, que pueden facilitar mucho la comprensión de las expresiones regulares.
3. Python establece un negocio de estilo de vida como una startup con extracción y análisis de datos
La pandemia de Covid-19 en 2019 provocó el cierre de numerosas empresas y un cambio generalizado al trabajo remoto.
Desde entonces, han surgido muchas empresas de “nuevo espíritu empresarial” para satisfacer la demanda del estilo de vida nómada digital que había provocado la epidemia.
Estas empresas brindan una variedad de servicios para ayudar a los trabajadores remotos, contratistas independientes y nómadas digitales.
Una de esas empresas es Airwallex, que brinda servicios relacionados con viajes de alta gama a nómadas digitales.
Se inició en respuesta a la creciente necesidad de oportunidades de empleo remoto provocada por la epidemia.
Necesitan una plataforma que pueda vincular sin problemas los alojamientos elegidos por contratistas independientes, como hoteles de lujo y alquiler de vehículos, con otros servicios de viaje necesarios, como emisión de boletos y seguro de viaje.
La pandemia obligó a muchas empresas a adoptar el trabajo remoto y aumentar el uso de trabajadores independientes y nómadas digitales.
4. Python acepta la automatización siempre que sea posible
Todos nos hemos vuelto extremadamente conscientes de las ventajas de la automatización en los últimos años, donde es factible.
El brote de Covid-19 ha provocado que muchas empresas cambien al trabajo completamente remoto, y las ventajas de automatizar las operaciones ahora son más evidentes que nunca.
¿Por qué no automatizar una actividad que puede completar y que no está relacionada con las interacciones con los clientes?
ClickMeter, una solución creada por Reachforce and Ignition Technologies que permite el análisis de marketing automatizado, es un buen ejemplo de esto.
La inteligencia artificial (IA) maneja todos los análisis del producto, utilizando el aprendizaje automático y el procesamiento intensivo del lenguaje natural para rastrear la participación y el interés del consumidor a través de varios canales.
Una plataforma completamente automatizada para el análisis de marketing tiene la ventaja de dar a los equipos de marketing más tiempo para involucrar a los clientes de formas novedosas y aumentar la cantidad y la calidad de los clientes potenciales y las conversiones.
A su vez, esto promueve la productividad y el crecimiento.
5. Use Apache Spark para analizar grandes cantidades de extracción y análisis de datos
Si bien Python es ideal para evaluar conjuntos de datos más pequeños, a medida que se desarrolla el conjunto de datos, rápidamente se vuelve ineficaz y laborioso.
Por ejemplo, cuando su conjunto de datos se expande a un tamaño particular, requerirá un número creciente de ciclos de CPU centrales para analizar.
Esto se convierte en un problema si necesita realizar un análisis más adelante.
porque será difícil y quizás costoso almacenar en caché todos estos datos en la memoria, especialmente porque recuperarlos necesitaría mucha potencia de CPU.
Afortunadamente, esta situación se consideró específicamente cuando se creó el destacado proyecto Apache Spark.
Primero diseñada para su uso con Hadoop, la plataforma de análisis de datos Apache Spark se ha ampliado posteriormente para atender una serie de casos de uso, incluidos análisis, aprendizaje automático y análisis de gráficos.
Una de las principales ventajas de utilizar Apache Spark es que es increíblemente eficaz para almacenar y procesar una gran cantidad de datos, lo que le permite examinar conjuntos de datos más grandes con mayor rapidez de lo que sería posible con una sola computadora.
Con Apache Spark, puede crear sus propias aplicaciones utilizando el estilo de programación unificado y la documentación completa, o ejecutar análisis de datos complejos utilizando la sólida colección de bibliotecas disponibles.
6. Extracción y análisis de datos Use Redis para almacenar claves y valores
El paquete Redis es otra adición increíblemente útil a la biblioteca estándar de Python.
Redis es un almacén clave-valor de código abierto ampliamente utilizado que ofrece una solución rápida y fácil para conservar datos entre computadoras.
El éxito de Redis se debe tanto a su facilidad de uso como al hecho de que se creó utilizando un software de código abierto, lo que lo pone a disposición de cualquiera que quiera probarlo.
Redis es una excelente alternativa si está buscando una forma rápida y sencilla de almacenar y recuperar pequeñas cantidades de información sin tener que preocuparse por bloquear su memoria principal.
7. Es necesario para la extracción y el análisis de datos escribir un código seguro
Durante los últimos años se han producido varias filtraciones de datos de alto perfil, con los consiguientes gastos elevados y la interrupción comercial.
Debido a esto, numerosas organizaciones han intensificado sus esfuerzos para proteger los datos confidenciales, tanto en tránsito como en reposo.
Asegurarse de que su código esté seguro y evitar el acceso no deseado y las filtraciones de datos no intencionales es una de las mejores formas de lograrlo.
Python hace esto bastante fácil.
El lenguaje ofrece procesos y herramientas para escribir código más seguro, como autenticación mejorada, encriptación y ofuscación.
Puede escribir código que sea fácil de auditar y probar con estas herramientas y métodos, lo que lo hace más confiable y menos probable que incluya fallas importantes.
Debido a que estas herramientas y procesos ya están incluidos en el lenguaje y no necesitan ninguna configuración adicional para hacer que su código sea seguro, ahorrará mucho tiempo y esfuerzo.
Pero, Python no proporciona una solución completa de prueba y depuración.
Python realiza un trabajo maravilloso al proteger su código y prevenir violaciones de datos.
Si está buscando una solución que pueda usarse tanto dentro como fuera de Python, Selenium es una excelente opción.
Incluso las aplicaciones web desarrolladas con lenguajes de programación alternativos, como Javascript, se pueden probar con Selenium.
8. Cree una plataforma de interacción con las redes sociales con Python
Si alguna vez ha visto transmisores de Twitch o creadores de YouTube, es posible que haya notado que con frecuencia comienzan sus videos solicitando las direcciones de correo electrónico de los espectadores.
Eventualmente enviarán un boletín a los suscriptores con ofertas especiales y descuentos.
Puede configurar envíos masivos automatizados utilizando programas como MailChimp, que le brindará un flujo constante de clientes potenciales.
Si ha acumulado una cantidad considerable de seguidores, puede pensar en establecer una comunidad en torno a su producto o servicio donde los consumidores puedan interactuar y desarrollarse con su ayuda.
Utilice Python para crear un sistema de CRM para la extracción y el análisis de datos
Piense en usted mismo como cofundador de una empresa que crea aplicaciones para iPhone y Android.
Ha decidido desarrollar una aplicación que facilite a los clientes localizar proveedores cercanos de sus bienes y servicios, pero tiene dificultades para encontrar un lenguaje de programación que sea fácil de usar y tenga todas las capacidades que necesita.
¿No es fantástico si pudieras desarrollar tu aplicación con un programa de código abierto?
Bueno, lo hay.
Aunque es bastante simple de aprender y usar, Python tiene todas las estructuras y funciones estándar que esperarías de un lenguaje de programación completo.
Un excelente lugar para comenzar a aprender sobre las capacidades de Python sería mediante la creación de un sistema de gestión de relaciones con los clientes (CRM).
Primero debe crear una tabla de base de datos, luego agregar información de la empresa (como el nombre, la dirección y el número de teléfono) y finalmente conectar los dos mediante una relación.
Con la biblioteca de base de datos sqlite3 incorporada de Python, puede lograr todo esto.
10. Cree un sitio web con Python por diversión o por dinero
La facilidad con la que se puede generar un sitio web funcional con Python es uno de sus beneficios destacados.
Para crear un sitio web simple, no necesita contratar costosos diseñadores web ni buscar un experto en HTML.
Puede crear instantáneamente un sitio web completamente funcional que haga las funciones que necesita con un poco de creatividad.
Incluso puede dar un paso más y construir un sitio web totalmente receptivo con gráficos que cargue usted mismo si le apasiona el estilo.
Solo asegúrese de mantener el énfasis principal de cada página en un tema fundamental en particular, y de mantener la función y el contenido del sitio web de manera consistente.
Esperamos que hayas disfrutado hojeando este ensayo.
Hemos discutido una variedad de aplicaciones útiles para Python que se pueden usar para trabajar o jugar.
No dude en contactarnos si está buscando un punto de referencia simple y le responderemos tan pronto como podamos con una solución que le permitirá alcanzar sus objetivos.