Ya sabes que el Data Science es una práctica que utiliza conjuntos de información para analizar y extraer información. Esos datos pueden estar disponibles en diferentes archivos, como .jpg o .doc. Sin embargo, no todos son apropiados para la ciencia de datos, por eso es importante que conozcas cuáles son los tipos de archivos más usados en Data Science y cuáles son sus atributos.

Igualmente, puedes seleccionar los más apropiados para tus estrategias, así como los más recomendados según el lenguaje que estás utilizando, Python o R. Sigue leyendo y entérate de todo esto y más.

Tradicionalmente, estos también son llamados ficheros, son conjuntos de información o bytes que se almacenan en un dispositivo o espacio de almacenamiento, muchas veces en las llamadas bibliotecas o principales librerías de data science que se encuentran disponibles en la nube.

Cada fichero o archivo tiene un nombre asignado y una extensión. Una extensión es la terminal que empieza por un punto seguido del formato, como .doc, .pdf, .jpg, entre otros.

Pero pocas veces encontrarás formatos de este tipo, más bien verás ficheros con terminales de programas con la facilidad de ordenar datos en tablas. Para definir si esos documentos con información son aptos para aplicar en bases de datos o Data Science debes tener en cuenta el principio CRUD, que concentra lo siguiente.

  • Create o crear: Permite crear los ficheros desde el programa. Es decir, que no requiere importar formatos predefinidos con anterioridad.
  • Read o leer: Es decir, que los datos puedan ser leídos e interpretados en el mismo programa.
  • Update o actualizar: Permite modificar, editar y actualizar los conjuntos de datos en una misma plataforma.
  • Delete o eliminar: Todos los ficheros pueden ser borrados o eliminados de forma conjunta o individual.

¿Cuáles son los tipos de ficheros o archivos de datos más utilizados en Data Science?

Ahora bien, teniendo en cuenta el principio CRUD, algunos de los tipos de archivos más utilizados en la ciencia de datos son los siguientes.

Excel

Es el más tradicional, pero también el más utilizado, seguramente lo has utilizado anteriormente desde la suite de Microsoft para almacenar datos estadísticos y financieros, se identifica bajo el terminal .xlsx Es un formato muy útil para generar cálculos matemáticos en segundos. No obstante, algunos científicos consideran que no es una buena opción para almacenar grandes volúmenes de información.

Aun así, es una herramienta muy popular porque cuenta con la característica de construir tablas y documentos de filas o columnas con facilidad. Igualmente, es recomendable para añadir caracteres alfanuméricos indiscriminadamente, por lo que es muy fácil trabajar con estos en Python. Otras ventajas de este formato son las siguientes.

  • Permite indicar fórmulas.
  • Añade fechas en formato de texto o números.
  • Incluye función de datos booleanos de verdadero y falso.
  • Son geniales para empresas que no cuentan con la disponibilidad de contratar servicios de almacenamiento estilo ERP.
  • Puede extraer y transformar información de forma básica.
  • Tiene la capacidad de crear dashboard o tablas interactivas.
  • Se pueden realizar análisis descriptivos.
  • Permite la visualización de conjuntos de datos limitados.

CSV

Es un tipo de archivo que suele separar la información por comas. De esta forma, puede diferenciar distintos datos.

Sus siglas significan Comma Separated Values y se utilizan en el mismo terminal como .csv, que en español significa literalmente «valores separados por comas». La forma de trabajar con esta plataforma es muy similar al Excel, pero se diferencian porque CSV es capaz de generar más filas y columnas, por lo que es más apropiado para almacenar grandes volúmenes de información.

Asimismo, es muy recomendable para utilizar con Pandas en Python, ya que es capaz de moldearse a cualquier plataforma. Si hay algo malo que decir sobre este tipo de fichero es que puede presentar errores si algunos valores cuentan con comillas o cualquier otro símbolo que no pueda interpretar como una coma. En cualquier caso, aquí hay una lista de sus ventajas más destacables.

  • Mantiene un formato de simple lectura y visualización.
  • Puede ser embebido en otros formatos tabulados.
  • Incluye una opción de cambiar el carácter delimitador, no necesariamente tiene que ser una coma.
  • Es capaz de soportar hasta 20.000 filas por fichero.
  • Es compatible con muchas aplicaciones, por lo que incluso puedes utilizar editores de textos para su análisis o wrapping.
  • Aunque es genial para utilizar en Python, es ideal para hacer operaciones simples en R.

TXT

Puede ser el más simple de todos, pero no por eso es el más recomendado. Su terminal es el mismo .txt, y suele ser utilizado como un tipo de archivo libre. Este formato es especialmente útil para un SEO.

Su principal característica es que te permite almacenar la información de forma libre y después puedes administrarlo de forma más acorde a los objetivos del científico de datos, pero esto puede ser interpretado para dos escenarios.

El primero puede ser beneficioso, ya que no es necesario asignar un orden específico y los datos estarán dispuestos para cualquier proyecto. En el segundo escenario es posible que no sea útil para ordenar la información.

Sin embargo, sigue teniendo cierto favoritismo, ya que puede utilizarse en diferentes sistemas operativos. Otros beneficios dignos de nombrar son los siguientes.

  • Es más fácil recuperar ficheros corrompidos o que presentan errores gracias a sus características de texto plano no binario.
  • La información puede ser visualizada incluso en plataformas de versiones pasadas.
  • Puedes consultar los cambios anteriores y revertirlos.
  • Tiene la opción de incluir buscadores básicos y muy funcionales para conseguir el contenido que necesitas.

Otros tipos de archivos recomendados para Big data y Data Science

  • Access: También forma parte de la suite de Microsoft y la verdad es que comparte muchas similitudes con Excel. Este se identifica con los terminales. mdbo .accdb, puede mostrar la información según el objetivo del científico y es capaz de mostrar tablas para vistas y consultas.
  • JSON: No es muy utilizado para almacenar datos destinados al análisis, pero puede ser útil para la implementación de Machine Learning, ya que es utilizado en el desarrollo de aplicaciones con lenguaje JavaScript.
  • XML: Principalmente se utilizan para el intercambio de datos, pero son más complicados, ya que presentan la información en forma de árbol informático y utilizan etiquetas de estilo HTML.
  • BSON: Es una versión muy similar a los documentos de los ficheros. json, pero representado en una serie codificada en binario.

¿Ya sabes qué tipos de archivo más usados en Data Science aplicar en tus estrategias? Consulta con tu científico de datos para determinar el mejor.

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