¿Por qué tantos proyectos de analítica y ciencia de datos fracasan antes de comenzar?
Porque antes de construir dashboards, modelos predictivos o soluciones de inteligencia artificial, los datos deben capturarse, integrarse, limpiarse, transformarse y validarse. La ingeniería de datos hace posible ese proceso, convirtiendo información dispersa en datos confiables y listos para generar valor.
¿Te pasa algo como esto?
Los datos provienen de múltiples fuentes incompatibles.
Gran parte del tiempo se invierte limpiando datos en lugar de analizarlos.
Existen procesos manuales repetitivos y propensos a errores.
Los conjuntos de datos contienen inconsistencias y duplicados.
Preparar la información consume más tiempo que generar conocimiento.
Los proyectos de analítica se retrasan porque los datos no están listos.
Al finalizar este libro, serás capaz de...
Determinar las estructuras de datos necesarias para generar productos informativos.
Construir pipelines para automatizar el proceso de ingeniería de datos.
Aplicar técnicas de derivación, limpieza y transformación de datos usando Python y pandas.
Preparar datos con enfoque estadístico: muestreo, manejo de atípicos y ausentes.
Construye las soluciones que hacen posible una organización orientada por datos.
Autores del libro
Felipe Ramírez
Consultor y conferencista.
Autor de más de 25 libros técnicos.
Creador de Semarity y Cognotécnicas
Viridiana Rodríguez
Profesora e investigadora.
Especialista en ingeniería de datos,
Bussiness Intelligence e ITSM/ITIL.
Ma. de Jesús Araiza
Profesora e investigadora.
Reconocimiento SNI,
Especialista en analítica y
método científico.
Francisco Salazar
Profesora e investigadora.
Especialista en Python,
estructras de datos e IA.
Preguntas frecuentes
(Haz clic en la pregunta, para ver la respuesta):
¿Este libro es para mí? ¿A quién va dirigido?
Está dirigido a analistas de datos, ingenieros de datos, desarrolladores, científicos de datos, profesionales de TI, estudiantes y cualquier persona interesada en aprender cómo construir procesos confiables de preparación e integración de datos utilizando Python y pandas.
¿Necesito saber programar en Python antes de leer este libro?
No es necesario, pero sí es deseable. Se debe ser capaz de utilizar alguna plataforma para ejecutar libretas de Jupyter.
Aunque tener conocimientos básicos de programación puede ser útil, el libro desarrolla progresivamente los conceptos y ejemplos necesarios para comprender los fundamentos de la ingeniería de datos utilizando Python.
El código utilizado es de tipo scripting, por lo que es más sencillo que programar algoritmos. Lo complicado es entender lo que se quiere hacer, y por qué hacerlo, y no cómo codificarlo.
¿Este libro enseña Python o ingeniería de datos?
Ambos. Python es la herramienta utilizada durante el libro, en conjunto con la librería pandas, pero el verdadero objetivo es desarrollar los fundamentos de la ingeniería de datos: integración, transformación, limpieza, validación y preparación de datos para generar soluciones confiables.
¿Qué aprenderé con este libro?
Aprenderás a integrar datos provenientes de distintas fuentes, automatizar procesos mediante Python y pandas, limpiar y transformar información, mejorar su calidad y preparar conjuntos de datos para analítica, inteligencia artificial y toma de decisiones.
¿Qué tecnologías se utilizan durante el libro?
El libro utiliza principalmente Python y pandas, además de ejemplos basados en archivos, bases de datos y diferentes fuentes de información comunes en proyectos de ingeniería de datos.
¿Por qué este libro es diferente de otros libros de Python?
Porque no enseña únicamente programación. Presenta Python como una herramienta para resolver problemas reales de ingeniería de datos, aplicando buenas prácticas para construir procesos reproducibles, confiables y orientados al negocio. El qué es la ingeniería de datos, mientras que el cómo se revisa con Python y pandas.
¿Estos conocimientos son útiles para trabajar con Microsoft Fabric, Databricks, Spark o plataformas modernas de datos?
Sí. Los fundamentos explicados son independientes de la plataforma y constituyen la base para trabajar posteriormente con ecosistemas modernos de ingeniería de datos, analítica e inteligencia artificial.
¿Cuántas horas de formación representa aproximadamente este libro?
El contenido equivale aproximadamente a 30 horas de formación especializada, incluyendo fundamentos, ejercicios prácticos y desarrollo de soluciones aplicadas.
¿El libro incluye recursos complementarios?
Sí. Dependiendo de la edición, podrás acceder a material complementario, ejemplos de código, conjuntos de datos, recursos descargables y contenidos adicionales para fortalecer el aprendizaje práctico.
¿Qué puedo estudiar después de terminar este libro?
Este libro proporciona la base para continuar con temas como ingeniería de datos avanzada, Microsoft Fabric, Apache Spark, Data Engineering, analítica avanzada, inteligencia artificial y arquitecturas modernas de datos.