En el mundo de la programación, los tipos de datos se han consolidado como uno de los conceptos fundamentales que debemos dominar. ¿Por qué? Porque todo en la programación gira en torno a la manipulación de datos: números, textos, listas, y más. Si estás interesado en la ciencia de datos o en la inteligencia artificial, entender los tipos de datos en Python es crucial. Este conocimiento te permitirá manejar grandes volúmenes de información, realizar análisis complejos y, eventualmente, crear modelos de aprendizaje automático.

En este artículo veremos los conceptos básicos de los tipos de datos en Python y su aplicación en la ciencia de datos. También analizaremos en detalle su importancia en el camino hacia la inteligencia artificial.

¿Qué es un tipo de dato?

Siempre explico en mis clases que en cualquier lenguaje de programación, un tipo de dato define la naturaleza del valor que una variable puede almacenar. Por ejemplo, un número entero y un texto son dos tipos de datos distintos. Python, como lenguaje de programación, los trata de manera diferente.

Ahora imaginemos que los tipos de datos son como las etiquetas de cuadernos. Cada etiqueta puede describir qué tipo de contenido tiene cada cuaderno. De la misma forma, el tipo de dato en Python nos dice qué operaciones son válidas para los valores almacenados en las variables.

Como les explico a mis alumnos, profundizar en la naturaleza de cada tipo de dato nos posibilita comprender mejor como trabajar con ellos en el contexto de un lenguaje de programación

Tipos de datos básicos en python

Como he explicado en varios artículos, Python es un lenguaje de programación ampliamente utilizado en la ciencia de datos. Por sus características, podremos ver que nos ofrece una variedad de tipos de datos incorporados. A continuación vamos a explorar los esenciales:

• Números enteros (int): representan números sin parte decimal. Ejemplo: x = 100.
• Números de punto flotante (float): representan números con parte decimal. Ejemplo: y = 3.14 (en Python se utiliza . para separar la parte entera de la decimal).
• Cadenas de texto (str): son la representación de secuencias de caracteres, es decir, texto. Ejemplo: lenguaje = "Python".
• Booleanos (bool): valores que representan verdadero (True) o falso (False). Ejemplo: habilitado = True.
• Listas (list): son secuencias ordenadas de elementos. Ejemplo: numeros = [1, 2, 3].
• Tuplas (tuple): Similar a las listas, pero inmutables (no se pueden cambiar después de su creación). Ejemplo: numeros = (1, 2, 3).
• Diccionarios (dict): Colecciones de pares clave-valor. Ejemplo: datos = {"lenguaje": "Python", "versión": 3.12}.

Es importante destacar que estos son solo algunos de los tipos de datos básicos, pero son suficientes para comenzar. Python también ofrece otros tipos más avanzados, como conjuntos (set) y tipos personalizados, que pueden ser útiles en proyectos más complejos.

Tipos de datos y Ciencia de Datos

En Ciencia de Datos, comprender y manipular diferentes tipos de datos es esencial. Por ejemplo:

• Numerical Data (Datos Numéricos): se pueden utilizan para realizar cálculos, estadísticas, y alimentar algoritmos de Machine Learning.
• Categorical Data (Datos Categóricos): se pueden emplear para clasificar información y son vitales en modelos predictivos.
• Text Data (Datos de Texto): estos tipos de datos pueden ser fundamentales en análisis de sentimientos, procesamiento de lenguaje natural, y minería de texto.

En mis clases suelo explicar que saber manipular estos tipos de datos, limpiar los datos (data cleaning) y transformarlos en el formato correcto es crucial para obtener resultados precisos en análisis de datos.

La importancia de los tipos de datos en Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial, y más específicamente el Machine Learning, depende en gran medida de los datos. Y no solo de los datos, sino de que estos estén correctamente estructurados y sean del tipo correcto. Si alimentas un modelo de aprendizaje automático con datos mal etiquetados o en un formato incorrecto, el modelo no funcionará correctamente. Por esta razón es fundamental tener claras las bases, para que los proyectos puedan crecer y evolucionar sin problemas en sus características esenciales.

Por ejemplo, un modelo que intenta predecir el valor de una casa no puede funcionar bien si el precio se almacena como una cadena de texto (str) en lugar de un número (int o float). Este tipo de errores puede llevar a resultados imprecisos o a la imposibilidad de entrenar el modelo. Y si bien esto puede parecer un ejemplo demasiado simple, encontrarnos con este error cuando un proceso se encuentra en etapas finales puede significar un costo fuera de lo proyectado.

Además, en etapas avanzadas de inteligencia artificial, como en la construcción de redes neuronales, la comprensión de tipos de datos se vuelve aún más crítica. Debes ser capaz de manipular matrices y tensores (estructuras de datos complejas) para entrenar tus modelos eficientemente.

Como he explicado anteriormente en mi sitio y también en mis clases, la evolución de la Inteligencia Artificial es clave para el desarrollo de las empresas. Es por esta razón que conocer bien un lenguaje de programación como Python es clave para acceder a un puesto de trabajo, así como también tener claro todo lo relacionado con datos.

Palabras finales: los tipos de datos y los fundamentos de un lenguaje de programación

Los tipos de datos son el fundamento sobre el cual se construyen todas las aplicaciones de programación. En el contexto de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, este conocimiento se convierte en una herramienta poderosa que nos permitirá manipular y comprender los datos de manera efectiva.

Si estás comenzando tu viaje con Python, te recomiendo primero comprender bien los tipos de datos. Este conocimiento te abrirá las puertas a áreas más avanzadas como la ciencia de datos y la inteligencia artificial, donde el manejo adecuado de los datos es una de las clave del éxito.

Para finalizar, me gustaría decir que este artículo busca ser una base sólida para comprender la importancia de los tipos de datos en Python. A medida que avanzamos en el aprendizaje, podremos ver cómo este conocimiento se convierte en un pilar esencial en nuestros estudios, ya sea una carrera en Ciencia de Datos o ramas vinculadas a la Inteligencia Artificial.