¿Qué es un dataset o un dataframe?

¿Sabes qué es un dataset o un dataframe? Son términos muy utilizados en lo que respecta el trabajo de BigData y entender estos conceptos es primordial en el mundo de la programación en general.

No obstante, si eres un amante del desarrollo de software en el área de Big Data, esta información no solo es importante, sino necesaria. 

¿Qué es el Big Data?

Para entender el concepto de la Big Data, es necesario entender el término como un conjunto de datos que también puede ser combinaciones de varios conjuntos de datos, cuyo tamaño, complejidad y velocidad de crecimiento es exponencial.

La complejidad y crecimiento masivo de la información y datos es tal, que es necesario implementar métodos o herramientas de estudio capaces de analizar tal información. De ahí, es que entran en juego los programadores, quienes desarrollan dichas herramientas capaces de analizar y arrojar resultados en conjuntos de Big Data.

Esto se debe a que, por medios convencionales, sería una tarea casi imposible para un humano de poder analizar una gran cantidad de información.

¿Para qué sirve la Big Data?

La big data no es solamente un conjunto o varios conjuntos de datos e información sin sentido. El objetivo de esta es almacenar la información sobre un aspecto que se quiera conocer, por ejemplo, la cantidad de usuarios interesados en un producto.

Dicha información se recolecta, y con una herramienta de análisis de Big Data, obtenemos unos resultados que nos ayudarán a tomar mejores decisiones estratégicas para actuar en consecuencia. 

¿Qué es un dataset?

Un dataset, podría definirse como una de las partes que conforman la Big Data, pero ¿de qué forma? Esto se construye alrededor de su propio concepto, siendo que la traducción de dataset es conjunto de datos.

Ahora bien, estos datos se representan un conjunto en particular de información, representado en una especie de tabla o matriz de análisis. La tabla se conforma por columnas, y cada columna representa una variable de datos, y las filas, representan un grupo de datos específicos.

Es decir, las filas podrían considerarse como las categorías de los datos, y las columnas, las variables particulares que la conforman. Esta combinación entre columnas y filas, es lo se conoce y define pues, como la dataset. 

¿Qué es un dataframe?

El dataframe se podría definir a través de una posible traducción no literal, como una hoja de datos o matriz de datos. Este tipo de matriz se utiliza en el desarrollo de programación en R.

Cuando se está estudiando diversos objetos en la programación, y se necesita de una estadística, el dataframe proporciona el medio o la herramienta necesaria para analizar los objetos de una muestra de datos. Esta, también se conforma por filas y columnas, cuyas filas representan a cada objeto de la muestra y la columna a las variables.

Si bien es cierto que un dataframe es como una matriz de análisis, aquí radica una diferencia importante. Mientras que una matriz solo admite datos numéricos, en un dataframe, se admiten datos alfanuméricos. 

¿Cuáles son los usos de los datasets?

Los datasets funcionan como un almacenador de información que son usados en un proyecto para obtener una estadística específica. Dicho uso se puede definir a través de los diferentes tipos de datasets que existen. Por ejemplo:

Archivo

Un tipo de dataset que se caracteriza por ser seguro, rápido y eficiente, al poner a disposición un conjunto de datos en un archivador que es automático. Al momento de realizar el procesamiento, se accede al archivador correspondiente.

Folder

Aquí se almacenan diversos datasets, es decir, una gran cantidad de información, que, a su vez, se encuentran interconectados unos con otros. Estos datos se deben almacenar en un mismo formato para que sean compatibles, lo que permite el análisis masivo de información.

Base de datos

Estos datasets son utilizados en programas y aplicaciones específicos, dependiendo del tipo de formato que posean dichos datos. Funcionan muy parecido al tipo de dataset de Archivo.

Web

Son los datos que se almacenan en una página web y que normalmente se representan en URL, que contienen toda la información del sitio. 

¿Cuál es la diferencia entre un dataset y un dataframe?

Básicamente, los datasets y dataframes son muy parecidos en cuanto a estructura. No obstante, la diferencia radica en que el dataframe usa una organización en forma de matriz, que admite datos alfanuméricos, y la información es estructurada en columnas identificadas respectivamente.

Gracias a la estructura de almacenamiento y a la capacidad de poder usar datos alfanuméricos en los dataframes, la consulta y modificación de información en la hoja de datos es mucho más sencilla. 

¿Dónde encontrar datasets?

Existen muchos lugares en internet en la cual se pueden acceder a diferentes tipos de datasets con información relevante. Lo mejor de ello, es que el acceso a dichos sitios web son gratuitos, por lo que se puede investigar sin problemas y entender mejor cómo funcionan los datasets.

UN Data es propio de las Naciones Unidas. En este sitio web se pueden obtener todos los datos públicos que esta institución posee en su haber.

Por otro lado, Worldbank es la dataset del Banco Mundial, y se puede conocer información tanto de economía, como de salud, educación y desarrollo tecnológico.

Google Public Data no solo posee sus propios datos, sino que recolecta la información de otros datasets. Y así como estos muchos otros más, inclusive de los gobiernos de cada país. 

¿Quieres dedicarte al mundo del Big Data y los datasets?

Si quieres dedicarte al rubro del Big Data, debes saber que es necesario tener conocimientos en matemáticas, saber de metodologías como Data Scrapping, dominar lenguajes de programación como Python y estar actualizado en disciplinas como Machine Learning.

En resumen, los profesionales de este rubro tienen perfiles mixtos. Puedes ser un Data Scientist, Analista de datos, Desarrollador Python o Ingeniero en Inteligencia Artificial. ¡Lo importante es que se destaque tu pasión por los datos!

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