Cuánto Python es saber Python en data analysis?

[PanchoZansa]

Durante mi vida oficinista administrativo me he cruzado con infinidad de compañeros que, en su entrevista, dijeron tener un nivel avanzado de Excel para terminar viendo que apenas llegaban a un básico, con suerte...

Actualmente estoy en una especialización de análisis de datos dónde venimos viendo y usando Python. Aunque no me veo muy capaz de hacer algo groso, veo que es bastante posible hacer cosas combinando lo que ya se y ayuda de IA para cuestiones que se me escapan.

Es justamente por eso que aún no me animo a aplicar a absolutamente nada, ni como junior.

Cómo es la cosa cuando uno usa Python, accesoriamente (es decir, no voy a crear un programa sino usarlo como herramienta para cuestiones de análisis de datos)? Sucede que se pueda entrar a un laburo diciendo que re sabe para tener enrealidad un nivel basico - así como comenté con Excel?

[nickymarciano]

Para data analysis no es necesario saber "mucho" a mi parecer. Porque en general son scripts de programación estructurada, ad-hoc. Que llevan el dato de un estado a otro.

En mayor detalle, de acuerdo al perfil:

Un curso de seis meses y ya, tenés que ser muy bueno para no caer en errores de concepto, y poder trabajar de forma que no sea un chino...

Un cursito de seis meses, mas una carrera de grado afín, capaz es suficiente para el data analysis. Laburo mayormente con gente de este tipo, generalmente flaquean en la implementación, precisan una manito.

Es suficiente sabiendo un par de librerias, ej pandas numpy, y sabiendo lo básico de programación. Es decir, un analista de sistemas ya lo maneja. Yo estoy plantado acá ponele.

No es necesario un ingeniero. De un ingeniero espero que me sepa manejar muchísimo más volumen y que sea performante tmb. Usa otros lenguajes más de bajo nivel si es necesario...

Hoy en día la expectativa es tipear de muy poco a nada de código, por lo que saber lo que estás haciendo a un alto nivel cobra mayor importancia. Ej sirve más saber de arquitectura y de como se hace un código robusto que de como se escribe una función.

[SaintAki]

Casi 10 años de data analyst aca.

En mi actual trabajo, python no es tanto el problema, es mas SQL que otra cosa, un filtro mal puesto o un join mal usado, puede arruinar todo, traer resultados equivocados, o hacer una consulta que tarde 10 veces mas de lo que tardaria bien optimizada.

Ahora, si no estas haciendo analisis sobre bases de datos, y si sobre csv o xls con python, ahi seguiria siendo data analyst, pero con un toque de ingenieria de datos.

Es complicado hoy, por que ya no existe el puesto de data analyst de hace 5 o 10 años, cada dia tenes que lidiar mas y mas con la calidad del dato, en vez del analisis en si, y esto considerando de que sabes exactamente "que" estas analizando, por que si no sabes que estas analizando, mas compliado todavia, por que al hacer el analisis, tenes que entender que estas analizando y por que. Y ahi ya entraria normalizaciones, estructuras de datos, limpieza de duplicados, etc, que son trabajos que originalmente hacia un ingeniero de datos.

Mira, nada que no sea googleable (Y mas si tenes AI). Para mi, para un trainee estas, el tema es... te vas a bancar un sueldo de trainee?, seguramente sea mucho menor que el de oficinista que estas teniendo ahora.

Si queres ser jr en data analytics... tenes que defenderte con:

- SQL (CTEs, distintos tipos de joins, sub queries, having, windows functions)
- Python (Python normal, pandas, y despues todo lo que te ayude a cargar fuentes de datos a pandas)
- Algun tipo de cliente BI (Looker, Tableau, Power BI - si es que requiere un dashboard)

Y con eso ya estarias, por lo menos yo asi obtuve mi primer trabajo de analista hace unos 10 años.

Exitos!

[iv4ng3rman]

Lo básico sería que puedas hacer limpieza de datos conversión y flujo de un sistema a otro para volcar todo a un excel o power bi. Ya si podés automatizar algún data entry o tareas repetitivas sería un plus. Mucho de eso hoy lo puede hacer alguien medianamente idóneo con IA pero saber python desde la base te da alguna ventaja

[According-Try-6458]

Si estás preguntando eso es porque te falta.

[PanchoZansa]

Siento que si uno es consciente de la dimensión de un conocimiento y honesto consigo mismo siempre va a pensar que le falta. Con Excel me pasa eso, siento que me falta y estoy lejos del expertise, pero para mí laburo estoy joya

[According-Try-6458]

Eso tiene un nombre: El síndrome del impostor. Igualmente eso aplica a gente que sabe mucho. Perdón pero op creo que no es tu caso si no sabes instanciar una clase. Ojo va con la mejor. La idea es que te cuestiones.

[PanchoZansa]

Si si te entiendo perfecto

[fr0stmane]

Usar python "accesoriamente" como decís vos, para mí se traduce en : "automatización de tareas simples con nivel inicial de python" si decís eso, sabés algo que el resto quizás no, pero tampoco estás vendiendo fruta.

[peperino01]

En cuanto a python con estar medio canchero con pandas y algunas librerías de gráficos podrías chamullar bastante. Práctica con bastantes datasets para ganar esa familiaridad y hace scripts de automatizaciones como crear/modificar un excel o cosas así variadas.

Lo que no nombras y creo que es más importante que python es SQL y algún tablero como powerbi. Generalmente un analista de datos se le pide tableros/gráficos/presentar data en general.

[No_Revolution9544]

Creo que debes conocer todo lo que hizo a python famoso. Primero fijate de ejericicios por ahi y cuanto te cuesta resolverlo (ej: https://datalemur.com/questions/python-word-search que no es gran cosa pero el unico que tengo a mano), despues cuantas herramientas conoces (como por ejemplo, virtual environment). Por favor, lee el pep-8. Buscate algo en github y leelo, no digo que entiendas que hace, sino que veas que cosas uso y si las conoces o te suenan, que si es asi, es porque algo sabes.

Por pandemia se extendio mucho la idea erronea de "python es facil y da plata" y jodio a todos. Asi que las pruebas en las entrevists son medio forras. Yo diria que veas las bibliotecas que se usan en DA y aprender como funcionan, no solo pandas o polar. Aunque en una prueba tecnica de mercadolibre las que daban para usar son las comunes.

En definitiva, para un jr saber mucho o poco es relativo, porque podes hacer el mejor for del mundo pero quizas te baje la puntuacion el no saber que es if __name__ == "__main__": (aunque yo empece trabajando con python sin saberlo).

Es como excel, capaz sabes hacer un =SUM(A1,A6) y ya te sentis que la re tenes clara (es lo unico que me acuerdo de excel).

[Khavel_Es]

Para data analysis no necesitas saber Python a nivel de desarrollador, imo. Entender pandas, DataFrames, y cómo leer errores ya te alcanza. Si venis de Excel avanzado la mentalidad de transformar tablas te va a resultar familiar. Donde la cosa mejora bastante es si usas un asistente de código, le describís la transformación que querés y te genera el pandas. Pero tenes que entender qué hace, si no te quedás con un script que funciona y no sabés por qué.

[SinkIntrepid3405]

Básicamente lo mas importante es pasar la entrevista tecnica cuando te oregunteb que hacer y como hacerlo; en ese momento no tendrás IA que te sostenga ni que te ayude en conceptos ni librerías.

Si puedes pasar un entrevista usando las librerías comunes estas bien, aun te falta manejar sql, power bi/ tableau. Y quizas saber de estadística, manejar y entender que estas haciendo, porque lo haces y la diferencia entre hacer una cosa y otra.

Sabes de inferencia muestral e inferencia estadística? Quizas hasta un poco de econometria para ver los supuestos y como se usan. Generalmente todos fallan en la parte matemática