DATA SCIENCE: Te explico un PROYECTO TÍPICO desde el Problema Hasta el Código [INCLUYE App]

Summary

Este video ofrece una guía práctica sobre la creación de una aplicación de ciencia de datos utilizando Python. Se explican las bibliotecas esenciales como Pandas, Numpy y Streamlit, y se presenta un proyecto de mediana dificultad que integra la analítica con aplicaciones comerciales. El presentador detalla la estructura del código, la carga y transformación de datos, y cómo generar gráficos de compatibilidad para inquilinos. Además, se invita a principiantes a explorar el campo de la ciencia de datos a través de un recurso gratuito, fomentando una comprensión más profunda de las técnicas y su implementación en un contexto real.

Takeaways

• 😀 El proyecto es de dificultad media y requiere conocimientos previos en programación en Python y fundamentos de Data Science.
• 🛠️ Se utilizarán varias bibliotecas de Python: Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Plotly y Streamlit.
• 📊 La estructura del proyecto incluye una carpeta de medios para imágenes, un conjunto de datos llamado 'inquilinos.com' y un archivo Excel con metadatos sobre respuestas de cuestionarios.
• 📋 Las preguntas del cuestionario están diseñadas para identificar perfiles psicográficos basados en hábitos y estilos de vida.
• 🔧 El script 'app.py' contiene la aplicación principal desarrollada con Streamlit, que interactúa con los usuarios.
• 🔍 El script 'helpers.py' incluye funciones para generar gráficos de compatibilidad y listas de inquilinos similares.
• 📈 El script 'logic.py' gestiona la carga y transformación de datos, creando matrices de similitud entre inquilinos.
• 🌐 Se utiliza la codificación One Hot para transformar variables categóricas en un formato adecuado para análisis.
• 🤝 La aplicación permite encontrar inquilinos similares basándose en las características ingresadas por el usuario.
• 💬 Se anima a los espectadores a dejar comentarios sobre la utilidad del video y expresar su interés en este tipo de contenido.

Q & A

¿Cuál es el propósito de la aplicación que se está desarrollando?

El propósito de la aplicación es ayudar a encontrar inquilinos compatibles utilizando análisis de datos y técnicas de ciencia de datos.

¿Qué bibliotecas de Python se utilizan en este proyecto?

Se utilizan varias bibliotecas, incluyendo Pandas para la gestión de datos, Numpy para cálculos, Scikit-learn para preprocesamiento de datos, Matplotlib y Plotly para visualizaciones, y Streamlit para desarrollar la aplicación.

¿Qué tipo de datos se incluyen en el dataset mencionado?

El dataset incluye respuestas de cuestionarios que identifican perfiles de comportamiento y estilo de vida de potenciales compradores, como hábitos de trabajo y preferencias de ambiente.

¿Cuál es la función del archivo 'helpers.py' en el proyecto?

El archivo 'helpers.py' contiene funciones auxiliares para generar gráficos de compatibilidad, tablas de compañeros y gestionar combinaciones de inquilinos.

¿Qué es el One Hot Encoding y por qué es importante en este contexto?

El One Hot Encoding es una técnica que convierte variables categóricas en un formato binario. Es importante porque permite que las variables sean adecuadas para el análisis, aumentando el número de dimensiones para mejorar la identificación de patrones.

¿Cómo se utiliza la matriz de similaridad en la aplicación?

La matriz de similaridad se utiliza para encontrar inquilinos que son más parecidos a los que el usuario ya tiene, basándose en los datos ingresados en la aplicación.

¿Qué tipo de preguntas se incluyen en el cuestionario para los potenciales inquilinos?

Las preguntas son psicográficas y abarcan aspectos como horarios de trabajo, preferencias de ambiente, nivel educativo y gustos personales, como lectura o cine.

¿Cuál es la dificultad del proyecto y qué se espera del público?

El proyecto es de dificultad media, y se espera que el público tenga cierta base de programación en Python y fundamentos de ciencia de datos para poder seguir el contenido.

¿Dónde se puede obtener más información o participar en una experiencia de ciencia de datos para principiantes?

Se puede participar en una experiencia gratuita en www.primersemana.com, donde se simula el trabajo de un Data Scientist Junior durante una semana.

¿Por qué es importante el feedback del público sobre el contenido del video?

El feedback es importante para determinar si los espectadores desean más contenido de este tipo y si vale la pena continuar produciendo videos similares, considerando el tiempo que lleva crearlos.