Por qué tu empresa necesita Python para el análisis de negocio

Python está sustituyendo a Excel para escalar la toma de decisiones

Python y otros lenguajes de programación de código abierto como R están sustituyendo rápidamente a Excel, que no escala para las necesidades empresariales actuales. Durante años, Excel ha sido el motor de decisiones de facto en las empresas. Pero se diseñó para un mundo con conjuntos de datos pequeños, sin necesidad de información en tiempo real y con menos colaboración. Los lenguajes de código abierto ayudan a las empresas a aprovechar mejor sus datos, y muchos puestos ya requieren saber programar para tener competencia en datos.

Uno de nuestros data scientists, Chris Cardillo, dice: «Si alguien pasa más de cuatro horas al día en Excel, sin duda se beneficiará de aprender Python/R». Evaluar a tu plantilla con esta perspectiva es útil: compara la necesidad de programar con un patrón fácil de identificar en el trabajo. De hecho, la capacidad de mejorar drásticamente los resultados con código abierto fue exactamente lo que llevó a Chris a convertirse en data scientist.

Fuente: xkcd

¿Cómo es útil Python para el análisis de negocio?

BI y paneles (analítica descriptiva)

Uno de los objetivos principales del análisis de negocio es describir lo que ha ocurrido para entender tendencias y evaluar métricas a lo largo del tiempo. Este ámbito se denomina analítica descriptiva y suele realizarlo el equipo de analistas de datos.

Los analistas de datos suelen usar Python para describir y clasificar los datos existentes. Llevan a cabo análisis exploratorios, que incluyen el perfilado de datos, la visualización de resultados y la formulación de observaciones que definan los siguientes pasos del análisis. Con Python puedes manipular datos (con librerías como pandas), agilizar flujos de trabajo y crear visualizaciones (con Matplotlib).

Machine learning (analítica predictiva)

Otro objetivo del análisis de negocio es prepararse para el futuro prediciendo qué ocurrirá. A esto lo llamamos analítica predictiva. El machine learning es la rama de la analítica predictiva que utiliza algoritmos estadísticos optimizados para predecir el futuro a partir de la información existente e identificar relaciones e insights—piensa en el motor de recomendaciones de Netflix.

Python se está convirtiendo rápidamente en el lenguaje de referencia para machine learning y se usa para crear modelos como redes bayesianas, árboles de decisión y muchos más. TensorFlow de Google es una librería de Python muy popular que muchos data scientists usan para acceder rápidamente a multitud de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado.

Ciencia de decisiones (analítica prescriptiva)

La analítica prescriptiva, también conocida como ciencia de decisiones, es la fase final del análisis de negocio que anticipa qué, cuándo y por qué sucederán ciertos resultados—y determina qué hacer con esa información. Aplica los datos al proceso de toma de decisiones. En nuestro pódcast DataFramed, Cassie Kozyrkov, Chief Data Scientist en Google Cloud, explica el vínculo entre decision intelligence y data science.

Los especialistas en ciencia de decisiones estructuran su análisis de datos en torno a problemas de negocio y emplean muchas de las mismas técnicas y herramientas que los data scientists. Su objetivo es hacer que los insights sean accionables, por lo que sus modelos y métodos de visualización deben comunicar esas conclusiones. Python se usa habitualmente para crear herramientas de analítica prescriptiva mediante deep learning, que utiliza redes neuronales artificiales para optimizar resultados.

Democratizar Python para el análisis de negocio

DataCamp cuenta con un amplio programa de formación en Python que no deja de crecer. ¿No sabes por dónde empezar? Recomendamos a quienes aspiran a ser data scientists unirse al itinerario de aprendizaje Data Scientist with Python, con una selección curada de cursos.

Para las empresas que apuestan por la formación continua, DataCamp for Business permite que sus empleados mantengan al día sus habilidades en todas las áreas del análisis de negocio.

Haz clic aquí para programar una demo de nuestra plataforma.