Guía de Matplotlib: visualización de datos de manera profesional
Desentrañe información compleja con Matplotlib: cree gráficos, diagramas y representaciones impactantes con código Python simple
Programación
Las gráficas son una herramienta indispensable para entender cada uno de los datos que hemos recopilado en nuestro proceso de información. Por eso, para verlo de manera detallada, nada mejor que usar un programa especializado como Matplotlib.
Se trata de una librería de código abierto creada por un famoso neurobiólogo en el 2002 y se ha convertido en una gran alternativa para crear diagramas y gráficas de primer nivel que nos permitan tomar mejores decisiones.
Quédate con nosotros y descubre cómo puedes desarrollar trazados, pictogramas y todo tipo de gráficas a través de la utilización de códigos simples. ¿Te animas a ver de qué se trata?
¿Qué es Matplotlib?
Se trata de una biblioteca de código libre desarrollada por John Hunter en el 2002 con el objetivo de ver algunas señales eléctricas del cerebro de pacientes epilépticos. Para lograrlo tenía que hacer las mismas funciones de MATLAB con Python.
Luego de su fallecimiento, el proyecto tuvo una evolución con el pasar del tiempo gracias al aporte de programadores de código abierto que se encuentran en diferentes partes del mundo.
En la actualidad se usa para crear diagramas y gráficas de gran calidad como histogramas, trazados, diagramas de barra y cualquier gráfico con la ayuda de códigos.
En este sentido, es una librería muy útil para los profesionales que trabajan con Python o Numpy y se usa en la mayoría de los casos en scripts de Python, shells y servidores de aplicaciones web.
¿Cómo me puedo educar en Matplotlib?
Es verdad que la herramienta ofrece una gran cantidad de alternativas para ver datos, pero dominarla requiere tiempo y conocimientos específicos gracias a su sintaxis pesada.
Para aprender a sacarle el máximo provecho, lo ideal es matricularse en algún curso de DataScientest que hay en la web sin importar la orientación que tengan. Algunos ejemplos son:
Data Scientist.
Data Engineer.
ML Engineer.
Data Manager.
Por otro lado, es importante tomar en cuenta que Python es el lenguaje perfecto para usar este proyecto, así que tienes que aprender a usar este lenguaje junto a la librería de Data Science para explotarlo al máximo.
Una vez que domines estos principios estarás listo para ingresar al mundo laboral con Matplotlib.
¿Cuáles son los componentes de Matplotlib?
Esta librería de Python nos ofrece una gran cantidad de componentes que tenemos que valorar antes de empezar a trabajar. Algunos de ellos son:
Demostración de color de barra.
Demostración de etiqueta de barra.
Gráfico de barras apiladas.
Gráfico de barras agrupadas con etiquetas.
Gráfico de barras horizontales.
Barth roto.
Capstyle.
Gráficas variables estratégicas.
Su relación con Python
Ya te mencionamos que Matplotlib exige tener conocimientos intermedios en Python y es importante que entiendas que depende de la librería Numpy para su correcto funcionamiento.
La buena noticia es que en internet existen muchos cursos que te servirán para aumentar tus habilidades con este lenguaje de programación. Una vez que lo domines podrás sacarle el máximo provecho.
Sin embargo, esta herramienta te da la posibilidad de interactuar con otras librerías usadas en la Ciencia de Datos como TensorFlow, Panda, Python y Scikit-Learn que te ayudarán a generar visualizaciones en las distintas etapas de desarrollo de tus proyectos.
Importancia que tiene en la ciencia de datos
Esta librería es trascendental en cualquier proyecto de Machine Learning y Ciencias de Datos porque permite ver imágenes que son importantes en distintas etapas de la creación de un proyecto de estas índoles.
De hecho, Matplotlib es de gran relevancia en fases de análisis de datos, limpieza de datos, análisis descriptivo, explicativo prescriptivo y en la llamada comunicación de resultados.
Asimismo, hay que tomar en cuenta que en el ciclo de vida de un proyecto de Machine Learning puedes usar esta biblioteca como alternativa de visualización en las fases de limpieza de datos, análisis exploratorio de datos, extracción de características y pre-procesamiento de datos.
¿Cómo crear gráficos con matplotlib?
Para crear algún gráfico con esta librería, es fundamental seguir estos pasos:
Extrae el módulo pyplot
Define la figura que tendrá el gráfico que será la región donde se dibujará y los ejes donde estarán los datos.
Dibuja ahora los datos sobre los ejes.
Personaliza el gráfico con las funciones que te ayuden a crear una leyenda, título, rejilla o cambiar los colores.
¿Qué es la ciencia de datos?
La revista Harvard Business Review (HBR) la catalogó como “La profesión más atractiva” del siglo XXI y se trata del uso interconectado de los datos, ya que uno por separado no ofrece ningún tipo de información más de lo que ve de buenas a primeras.
Esta alternativa le da a las empresas la posibilidad de obtener información a partir de una elevada cantidad de datos para automatizar diferentes procesos que antes era lento y rutinario.
A partir de aquí las empresas aportan soluciones mucho más innovadoras y efectivas en tiempo real para dominar situaciones de gran importancia como analizar el mercado, evaluar la competencia o crear una nueva estrategia de marketing.
Funcionamiento de la ciencia de datos
La ciencia de datos ha evolucionado con el pasar del tiempo para llegar a lo conocemos en la actualidad, una profesión accesible y mucho más fácil de comprender que hace muchos años atrás.
Cabe destacar que IBM creó un manual denominado “Metodología Fundamental para la Ciencia de Datos” que explica parte del funcionamiento de esta industria:
Comprensión del negocio
En esta etapa se identifican cada uno de los objetivos, los problemas que posee la empresa y las exigencias de la posible solución. De aquí dependerá si los inconvenientes de la corporación se resuelven o no con éxito.
Enfoque analítico
Por otro lado tenemos el enfoque analítico, donde se determinan las técnicas estadísticas y de aprendizaje automático que son adecuadas para la solución que requiere la empresa.
Requisitos de datos
En este sentido, aquí se evaluarán las distintas alternativas para definir qué contenido y formato deben tener los datos que usará la empresa.
Recopilación de información
Se trata de una etapa en la que reunimos los recursos de datos para proyectar si los que tenemos son suficientes para resolver el problema o si es necesario invertir en otras posibles respuestas.
Comprensión de datos
Aquí aplicamos diferentes técnicas de visualización y estadística descriptiva para evaluar la calidad de datos que hemos obtenido hasta los momentos. También analizarás su calidad, encontrarán detalles y mucho más.
Preparación de datos
Es un proceso en el cual se limpian y combinan distintos datos que provienen de diferentes fuentes para luego transformarlas en variables de utilidad para la empresa. Por lo tanto, es una etapa bastante larga dentro del manual de funcionamiento.
Modelado
Se usa el modelado para desarrollar los modelos predictivos o descriptivos dentro del enfoque analítico que se definió en la segunda etapa. ¿Te animas a echarle un vistazo?
Evaluación
En este sentido, se ejecutan diferentes pruebas para diagnosticar la efectividad del resultado que el modelo identificó al principio del proceso.
Implementación
Se implementan cada uno de los procesos anteriores en un proceso operativo.
Retroalimentación
Por último, obtenemos la retroalimentación sobre el rendimiento del modelo que implementamos con las etapas anteriores. Aquí los especialistas tomarán nota para mejorar la utilidad del proceso.
Habilidades de un científico de datos
¿Quieres trabajar como científico de datos? Es momento de que le eches un vistazo a algunas de las habilidades que tienes que desarrollar:
Matemáticas y estadísticas
Un científico de datos basa su trabajo diario en la interpretación de estadísticas y modelos matemáticos, así que tiene que desarrollar conocimientos elevados en estas materias para aportar valor en su entorno.
Ahora bien, no te decimos que estudies un doctorado en números, pero sí es verdad que tienes que dominar temas como la regresión lineal, coeficientes, matrices y estadísticas avanzadas.
Lenguaje de programación
Por otro lado, es trascendental que domines varios lenguajes de programación junto a sus bases de datos y códigos en general para que puedas adaptarte a diferentes contextos empresariales.
En este sentido, te recomendamos que estudies todo lo relacionado a algoritmos, diagramas de flujo, inteligencia artificial y machine learning para que le saques el máximo provecho.
Ventajas de la ciencia de datos para tu empresa
Son muchas las ventajas que ofrece la ciencia de datos para tu negocio. Échale un vistazo a algunas de ellas a continuación:
Previsibilidad
La incertidumbre es una de las grandes enemigas de cualquier empresario, y es que no hay nada peor que trabajar sin tener la certeza de lo que ocurrirá en el futuro cercano.
Ahora bien, con un científico de datos podremos usar diferentes tecnologías como la inteligencia artificial y aprendizaje automático para trabajar con información que maneja la empresa para analizar con precisión lo que ocurrirá en un corto o mediano plazo.
Así aumentarás la previsibilidad y podrás tomar decisiones mucho más certeras.
Asegura la inteligencia en vivo
El científico de datos junto a otros profesionales pueden identificar diferentes fuentes de datos para crear paneles automatizados que harán búsquedas de esta información en tiempo real de manera integrada.
Así ayudarás a que tus gerentes elijan la mejor alternativa en el menor tiempo posible.
Marketing y ventas
Cabe destacar que con los datos adecuados podemos brindar soluciones, productos y hasta comunicaciones que se relacionen con las expectativas del cliente. De esta manera, podrás crear un mapa de recorrido que valore todas las interacciones que ha tenido el usuario con la marca.
Seguridad de los datos
Por otro lado, no podemos olvidar las ventajas que ofrece la ciencia de datos a la hora de blindar nuestra propia información empresarial.
Los científicos trabajan en denominados sistemas de prevención de fraudes para proteger la integridad de tus usuarios. Además, estudia patrones de conducta en los modelos de una empresa para determinar defectos de arquitectura.
¿Qué esperas para empezar a implementarlo?
Interpreta datos complejos
En algunas ocasiones es importante analizar diferentes datos para tomar la mejor decisión para incrementar las ventas de un negocio.
Aquí es donde interviene esta ciencia, ya que gracias a sus herramientas podrás interpretar grandes cantidades de información para conocer más a fondo la solución perfecta para la empresa.
Toma de decisiones
Por último y no menos importante, con la ciencia de datos mejoraremos significativamente el proceso de toma de decisiones empresariales.
Esto es gracias a que se usan distintos mecanismos para ver datos en tiempo real que proveen mayor agilidad a los gerentes de la compañía.
De esta manera, a través de proyecciones y estimaciones hechas por el científico de datos, así que es momento de que le des la importancia que se merece.
En este sentido la ciencia de datos y Matplotlib son la combinación ideal para estudiar grandes cantidades de información que son de utilidad para el presente y futuro de una organización.
Es hora de que le pierdas el miedo a los gráficos y le saques el máximo provecho a través de una librería que te guiará paso a paso para tomar mejores decisiones.
¿Te animas a comenzar a trabajar?