Tipos de datos reales

Introducción

Cuando se trata de programación orientada a datos con Python, los tipos de datos son fundamentales. Los tipos de datos correctos no solo reflejan la naturaleza real de los datos que estamos procesando, sino que también influyen en el rendimiento y la efectividad del análisis. En esta unidad, exploraremos los diferentes tipos de datos reales, desde datos estructurados hasta no estructurados, y cómo clasificarlos adecuadamente para obtener el mejor resultado posible.

Explicación principal

En programación orientada a datos con Python, es crucial entender y trabajar con una variedad de tipos de datos. Los datos pueden ser estructurados o no estructurados, y cada uno tiene sus propias características y desafíos. Vamos a explorar algunos ejemplos para ilustrar estos conceptos.

Datos Estructurados

Los datos estructurados son aquellos que tienen una estructura predefinida y se almacenan en tablas o bases de datos relacionales, como SQL. Estos tipos de datos suelen ser más fáciles de procesar porque tienen un esquema claro.

Ejemplo de datos estructurados

# Ejemplo de lista de diccionarios
data = [
    {"nombre": "Juan", "edad": 30, "ciudad": "Madrid"},
    {"nombre": "María", "edad": 25, "ciudad": "Barcelona"}
]

Datos No Estructurados

En contraste con los datos estructurados, los datos no estructurados son menos regulares y más desafiantes de procesar. Estos pueden incluir texto enriquecido, imágenes, videos, audio, etc.

Ejemplo de datos no estructurados (texto)

# Texto sin formato
text = "Este es un ejemplo de texto no estructurado que podría ser utilizado en análisis de sentimiento o procesamiento del lenguaje natural."

Calidad del Dato

La calidad del dato es otra cuestión crucial. Un conjunto de datos con alta calidad tiene pocos errores y está bien formateado, lo cual es esencial para obtener resultados precisos.

Ejemplo de control de calidad (validación de campos)

def validar_dato(dato):
    if not isinstance(dato, str) or len(dato.strip()) == 0:
        return False
    return True

datos_validados = [dato for dato in data if validar_dato(dato["nombre"])]

Errores típicos / trampas

Al trabajar con datos reales, es fácil caer en errores comunes. A continuación, se presentan algunos de los más frecuentes:

1. Ignorar el tipo de dato: Usar un dato numérico donde debería ser una cadena o viceversa puede llevar a resultados incorrectos.
2. No validar campos: Falta de validación de datos puede introducir errores en la base de datos y afectar los análisis posteriormente.
3. Desconsiderar el formato: No considerar el formato correcto del dato, como fechas o números con punto decimal, puede causar problemas de interpretación.

Checklist accionable

A continuación, se presentan algunos puntos clave para asegurarse de trabajar correctamente con los tipos de datos reales:

1. Identificar y clasificar los tipos de datos: Determina si los datos son estructurados o no estructurados.
2. Validar campos: Asegúrate de que cada campo tenga el tipo esperado y esté correctamente formateado.
3. Procesar datos no estructurados: Utiliza técnicas apropiadas para manejar texto, imágenes, videos, etc., según sea necesario.
4. Implementar controles de calidad: Revisa regularmente la calidad del conjunto de datos para asegurar su consistencia y precisión.
5. Documentar procesos: Mantén un registro claro de cómo se procesan los datos para facilitar el seguimiento y la replicación.

Cierre

En resumen, entender y manejar correctamente los tipos de datos reales es esencial en programación orientada a datos con Python. Establecer prácticas sólidas desde el principio puede ahorrar tiempo y problemas más adelante en el proceso del análisis y modelado de datos.

Siguientes pasos

• Aprender sobre listas y diccionarios: Profundiza en cómo utilizar listas y diccionarios para organizar y manejar datos estructurados.
• Explorar JSON: Familiarízate con la estructura y uso de JSON, un formato común para intercambio de datos.
• Practica con datasets reales: Trabaja con conjuntos de datos reales desde fuentes públicas para mejorar tu habilidad en procesamiento y análisis.

¡Estos pasos te ayudarán a mejorar tus habilidades en programación orientada a datos y prepararte para la ciencia de datos e inteligencia artificial!