Apuntes de Análisis de Negocios para Ciencia de Datos

18038

INTRODUCCIÓN AL CÓMPUTO

“Primera computadora” creada por los griegos, calcula la posición del sol, luna y algunas constelaciones.
En 1801, Telar de Jacquar, separa el resultado de la información que contiene las instrucciones.
Siglo XIX, Motor analítico de Babbage, haciendo uso del avance en mecánica (engranajes) de su época logra separar instrucciones de cálculo y realizar varios cálculos a la vez.
Finales siglo XIX, ENIAC (Eectronic Numerical Integrator and Computer) usaba sistema decimal. creada por Alan Turing y Alonso. Esta época exigía exactitud en los cálculos que hacían que compañías dependieran de esta (Compañías Ferroviarias, por ejemplo). Turing y Alonso, Descubrieron que matemáticamente todos los algoritmos podíamos reducirlos a una secuencia de soluciones matemáticas.
En 1945, Arquitectura de Von Neumann, EDVAC (Electronic Discrete Variable Automatic Computer) usaba sistema binario. Su aporte fue el descubrimiento que dentro de los componentes electrónicos se puede usar una serie de hadward para realizar el cómputo y almacenar datos dentro de memoria.
En 1950, Microchip, ejemplo Apple 1
En siglo XX, Arquitectura de Feymann, aporta las bases matemáticas de cómputo cuántico.
Arquitectura de Paul Newman
Cómputo y los computadores actuales
- Los computadores hacen dos cosas:
  -Cálculos
  -Y recuerdan esos cálculos
- Durante la mayoría de la historia humano, estábamos limitados por la velocidad del cerebro y la mano
- Aun con los computadores modernos existen problemas sin solución

¿QUÉ ES UN LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN?
Es un lenguaje formal que, mediante una serie de instrucciones, le permite a un programador escribir un conjunto de órdenes, acciones consecutivas, datos y algoritmos para, de esa forma, crear programas que controlen el comportamiento físico y lógico de una máquina.

¿Qué tipos de lenguaje de programación existen?
El lenguaje de programación es la base para construir todas las aplicaciones digitales que se utilizan en el día a día y se clasifican en dos tipos principales: lenguaje de bajo nivel y de alto nivel.

Lenguaje de programación de bajo nivel
Son lenguajes totalmente orientados a la máquina.
Este lenguaje sirve de interfaz y crea un vínculo inseparable entre el hardware y el software.
Además, ejerce un control directo sobre el equipo y su estructura física. Para aplicarlo adecuadamente es necesario que el programador conozca sólidamente el hardware. Éste se subdivide en dos tipos:
Lenguaje máquina
Es el más primitivo de los lenguajes y es una colección de dígitos binarios o bits (0 y 1) que la computadora lee e interpreta y son los únicos idiomas que las computadoras entienden.
Ejemplo: 10110000 01100001
No entendemos muy bien lo que dice ¿verdad? Por eso, el lenguaje ensamblador nos permite entender mejor a qué se refiere este código.
Lenguaje ensamblador
El lenguaje ensamblador es el primer intento de sustitución del lenguaje de máquina por uno más cercano al utilizado por los humanos.
Un programa escrito en este lenguaje es almacenado como texto (tal como programas de alto nivel) y consiste en una serie de instrucciones que corresponden al flujo de órdenes ejecutables por un microprocesador.
Sin embargo, dichas máquinas no comprenden el lenguaje emsamblador, por lo que se debe convertir a lenguaje máquina mediante un programa llamado Ensamblador.
Este genera códigos compactos, rápidos y eficientes creados por el programador que tiene el control total de la máquina.
Ejemplo: MOV AL, 61h (asigna el valor hexadecimal 61 al registro “AL”)
Lenguaje de programación de alto nivel
Tienen como objetivo facilitar el trabajo del programador, ya que utilizan unas instrucciones más fáciles de entender.
Además, el lenguaje de alto nivel permite escribir códigos mediante idiomas que conocemos (español, inglés, etc.) y luego, para ser ejecutados, se traduce al lenguaje de máquina mediante traductores o compiladores.
- Traductor
  Traducen programas escritos en un lenguaje de programación al lenguaje máquina de la computadora y a medida que va siendo traducida, se ejecuta.
- Compilador
  Permite traducir todo un programa de una sola vez, haciendo una ejecución más rápida y puede almacenarse para usarse luego sin volver a hacer la traducción.

¿CÓMO DAR INSTRUCCIONES?
Conocimiento declarativo vs imperativo:

Declarativo: qué tipo de relaciones existen entre diversas variables u objetos. Ejemplo: una fórmula matemática
Imperativo: como llegar a un resultado (algoritmos
Algoritmo: primeros programas de computación, desarrollados para la primera computadora (nuestro cerebro). Un algoritmo es una lista de instrucciones que describen un cómputo, que cuando se ejecuta con ciertas entradas (inputs) ejecuta pasos intermedios para llegar a un resultado (output).
El primer algoritmo para la generación automática de números de Bernoulli fue descrito por primera vez por Ada Byron en sus notas del año 1843 sobre la máquina analítica de Charles Babbage.
Grace Murray Hopper entre las décadas de los 50 y 60 desarrolló el primer compilador para un lenguaje de programación, así como también propició métodos de validación.
C es un lenguaje de programación de propósito general originalmente desarrollado por Dennis Ritchie entre 1969 y 1972 en los Laboratorios Bell,1 como evolución del anterior lenguaje B, a su vez basado en BCPL.
Guido van Rossum es un informático, conocido por ser el autor del lenguaje de programación Python. Eliminando casi todos los símbolos que nos hacían tener problemas cognitivos, creando un lenguaje de programación más sencillo de leer.

Programación actual:

Turing completess (Implementan todos los primitivos que se necesitan para realizar cualquier tipo de cómputo)
Los lenguajes de programación modernos nos dan ciertas herramientas que hace que escribir programas sea mucho más sencillo que con los primitivos de Turing.
Leguajes
Sintaxis: Definen la secuencia de símbolos que está bien formada
Semántica estática: Define que enunciado con sintaxis correcta tienen significado
Semántica: Define el significado. En los lenguajes de programación solo hay un significado

Al igual que B, es un lenguaje orientado a la implementación de sistemas operativos, concretamente Unix. C es apreciado por la eficiencia del código que produce y es el lenguaje de programación más popular para crear softwares de sistemas y aplicaciones.

GARBAGE COLLECTO

Un recolector de basura (del inglés garbage collector) es un mecanismo implícito de gestión de memoria implementado en algunos lenguajes de programación de tipo interpretado o semi interpretado.
Recolección de basura informática. El espacio de memoria se va llenando con diferentes “objetos”, también pueden destruirse algunos de ellos, dejando “huecos” en el espacio de memoria. Cuando ya no queda espacio disponible, o cuando lo decide la rutina de recolección de basura, la memoria es “compactada”, colocando todos los “objetos” que se están usando al principio, y consolidando todos los “huecos” de memoria al final, quedando así una gran área de memoria disponible para la futura creación de objetos.

ASIGNACIÓN DE VARIABLES

Las variables son simplemente nombres asociados a espacios en memoria.
Se lee de derecha a izquierda. Al contrario que la lectura normal.
Los operadores de igualdad ( = ) reciben el nombre de “Asignación”. Para hacer una igualdad usamos (==)
Como principio se buscan dar nombres exactos a las variables para que sea legible a cualquier persona que lo lea, las variables tienen que tener nombres significativos para los humanos. Como si buscásemos acercar las definiciones para entender entre nosotros las instrucciones que le damos a la máquina.
Siempre y cuando las variables no se llamen como las palabras reservadas y que respeten la forma en que cada lenguaje de programación posee sus estándares
Todo sea por el término: “Convention over configuration”

CADENAS
Las cadenas son secuencias de caracteres.
Los operadores que utilizamos tienen otros significados. Cuando utilizamos el operador multiplicar (*) lo que haremos es multiplicar la cadena por el número de veces que deseamos, y con el operador suma (+) concatenaremos varias cadenas, sin embargo, Python nos permite concatenar de una forma más legible

A las cadenas les podemos asignar diversas funciones:

len: nos indica la longitud de la cadena.
indexing: con esto podemos acceder a cada uno de los elementos de esta cadena a través de indices.
slicing: podemos dividir las cadenas subcadenas.
Los objetos de tipo str pueden representarse con comillas dobles (") o comillas simples (’)
El operador suma (+) tiene diferente significado según el tipo de dato. Con cadenas significa concatenación.
El operador multiplicación (*) es el operador de repetición con cadenas.
Las cadenas son inmutables. Esto significa que una vez que creamos una cadena en memoria esta ya no puede cambiar, podemos reasignar la variable que la referencia a otro valor, pero la cadena en memoria no cambiara.

Entradas
Las entradas son una forma recibir información para que las computadoras logren realizas cómputos.
Python tiene la función input para recibir datos del usuario del programa
Input siempre regresa cadenas, por lo que, si queremos utilizar otro tipo, tenemos que hacer type casting. El type casting es transformar el tipo de dato en otro, con esto podemos transformar el tipo y guardarlo en memoria asignándolo a una variable.

PROGRAMAS RAMIFICADOS
Para que nuestros programas realicen trabajos interesantes estos deben ser capaces de tomar decisiones, test o pruebas, es desde este concepto donde salen las ramificaciones. Dentro de los test que podemos realizar son los operadores de comparación y estos nos devolverá si la comparación es verdadera (True) o falsa (False).

Igual (==): Lo utilizaremos para comparar 2 objetos.
Distinto (!=): Verificamos que los objetos sean distintos.
Mayor que (>): Igual que en algebra, comparamos si el primer término es mayor que el segundo.
Menor que (<): Verificamos que el primer término sea menor que el segundo.
Mayor igual que (>=): Verificamos que el primer término sea mayor igual al segundo.
Menor igual que (<=): Verificamos que el primer término sea menor igual al segundo.
Además de los operadores de comparación también tenemos los operadores lógicos, estos son 3 (and, or, not).

Una vez que podemos entender bien los operadores de comparación y lógicos podemos generar nuestros programas ramificados. Una forma típica de ocupar los operadores es con el método if.

ITERACIONES
Estructuras de control que me permiten llevar un flujo siempre que una condición se cumpla. Si esta condición se cumple eternamente, y no le decimos al programa que se detenga se generará un infinit loop. Podemos usar un break para salir anticipadamente de una interacción

BUCLES FOR
Los bucles, en diversos lenguajes de programación pueden ser definidos o indefinidos. Los bucles definidos preestablecen las condiciones de la iteración por adelantado. Por su parte, los bucles indefinidos establecen la condición en la que una iteración terminará. En este último tipo de bucles existe el riesgo de que el bucle se vuelva infinito (cuando la condición de suspensión nunca se cumple).
Los bucles definidos se implementan en Python a través del keyword for. Por su parte, los bucles indefinidos se implementan con el keyword while.

Iterables
En Python, un iterable es un objeto que se puede utilizar en un bucle definido. Si un objeto es iterable significa que se puede pasar como argumento a la función iter. El iterable que se pasa como parámetro a la función iter regresa un iterator

¿Qué pasa si le pasamos a la función iter un objeto que no es iterable? Obtendremos un TypeError que señala que el objeto no es un iterable. Esto es un ejemplo de programación defensiva en el que Python verifica el tipo del objeto antes de proceder al cómputo.

Es importante señalar que estos no son los únicos tipos de objetos que pueden ser iterable. Existen gran cantidad de ejemplos en la librería estándar y, de hecho, casi cualquier objeto se puede convertir en un iterable

Iterators
Un iterator es un objeto que regresa sucesivamente los valores asociados con el iterable

¿Cómo implementa Python los bucles definidos?
Ahora ya conocemos todos los elementos necesarios para entender que es lo que sucede en Python cuando ejecutamos un bucle for.

Python llama internamente la función iter para obtener un iterator
Una vez que tiene un iterator llama repetidamente la función next para tener acceso al siguiente elemento en el bucle.
Detiene el bucle una vez que se arroja el error StopIteration

Bucles for con diccionarios
Para iterar a lo largo de un diccionario tenemos varias opciones:

Ejecutar el bucle for directamente en el diccionario, lo cual nos permite iterar a lo largo de las llaves del diccionario.
Ejecutar el bucle for en la llamada keys del diccionario, lo cual nos permite iterar a lo largo de las llaves del diccionario.
Ejecutar el bucle for en la llamada values del diccionario, lo cual nos permite iterar a lo largo de los valores del diccionario.
Ejecutar el bucle for en la llamada items del diccionario, lo cual nos permite iterar en una tupla de las llaves y los valores del diccionario

Modificación del comportamiento de un bucle for
Podemos modificar el comportamiento de un bucle for mediante los keywords
break y continue.

break termina el bucle y permite continuar con el resto del flujo de nuestro
programa.
continue termina la iteración en curso y continua con el siguiente ciclo de
iteración.

++Resumen ++
Esto es lo que sucede al querer ejecutar un ciclio for:

Una función interna del ciclo llamada iter() se encargará de verificar si nuestro objeto realmente es iterable.
Si NO es iterable saltará un error llamado TypeError y ahí de tendrá el proceso
Si SI es iterable
- Se ejecutará una segunda función interna del ciclo for, llamada next() (la cual es el iterador) OJO: Lo que hará next() será ejecutarse sobre cada uno de los elementos que están dentro del objeto iterable (que en este caso son números) y cada una de estas ejecuciones representan una vuelta del ciclo for.
- Cada ejecución de next() produce un output (la salida de cada número) que será almacenado directamente en la variable que itera (variable storage).

ENUMERACIÓN EXHAUSTIVA

También llamado “Adivina y verifica”
Las computadoras actuales son muy rápidas
Uno de los primeros algoritmos que deber tratar

APROXIMACIÓN DE SOLUCIONES

Similar a enumeración exhaustiva, pero no necesita una respuesta exacta
Podemos aproximar soluciones con un margen de error que llamaremos épsilon
No se puede ser precisos y rápidos a la vez, con este tipo de algoritmos

BÚSQUEDA BINARIA

Cuando la respuesta se encuentra en un conjunto ordenado, podemos utilizar búsqueda binaria
Es altamente eficiente, pues corta el espacio de búsqueda en dos por cada iteración

FUNCIONES Y ALCANCE DE LAS FUNCIONES

La abstracción significa que tu no necesitas entender la forma en la que algo opera internamente, para poderlo utilizar. Una de las habilidades más importantes de los ingenieros de software es generar estas abstracciones, por que utilizan librerías escritas por otras personas en donde no necesariamente les interesa como se implemento algo o como está escrito el código internamente, sino lo q interesa es como utilizarlo.
La decomposición permite dividir el código en componentes que colaboran con un fin en común. Se puede pensar como mini programas dentro de un programa mayor

SCOPE O ALCANCE

El scope o alcance básicamente define las variables, funciones demás a los que una parte del código tiene acceso. El scope va cambiando conforme la ejecución avanza en el programa, por ejemplo, al invocarse una función, el scope actual queda guardado en memoria y se crear un nuevo scope para la función.
Se puede visualizar como esas muñecas rusas que se pueden meter una dentro de otra, de la misma forma hay scopes dentro de un scope dentro de otro scope y así sucesivamente

ESPECIFICACIONES DEL CÓDIGO

El docstring o la documentación está dividido en tres partes importantes que son las siguientes:

Primero se da una descripción clara y concisa de la función y su funcionamiento
En medio se agrega la descripción de los diferentes parámetros, su tipo, su nombre y que es lo que se espera de esos parámetros
Por último, se agrega que es lo que devuelve nuestra función

RECURSIVIDAD

Algorítmica: Es simplemente una forma de crear soluciones utilizando el principio de divide y vencerás que significa divide y vencerás. Significa que un problema podemos resolverlo utilizando versiones más pequeñas del mismo problema. Es decir, un problema que en principio puede parecería difícil. Podemos encontrar una solución base que es muy sencilla de resolver y utilizarla para que nosotros iterativamente
Programática: Una técnica programática mediante la cual una función se llama a si misma.

FUNCIONES COMO OBJETOS
Una de las características más poderosas de Python es que todo es un objeto, incluyendo las funciones. Las funciones en Python son “ciudadanos de primera clase”.
Esto, en sentido amplio, significa que en Python las funciones:

Tienen un tipo
Se pueden pasar como argumentos de otras funciones
Se pueden utilizar en expresiones
Se pueden incluir en varias estructuras de datos (como listas, tuplas, diccionarios, etc.)
Argumentos de otras funciones

Hasta ahora hemos visto que las funciones pueden recibir parámetros para realizar los cómputos que definen. Algunos de los tipos que hemos pasado son tipos simples como cadenas, números, listas, etc. Sin embargo, también pueden recibir funciones para crear abstracciones más poderosas.

Funciones en expresiones
Una forma de definir una función en una expresión es utilizando el keyword lambda.
lambda tiene la siguiente sintaxis: lambda <vars>: <expresion>.

Otro ejemplo interesante es que las funciones se pueden utilizar en una expresión directamente. Esto es posible ya que como lo hemos platicado con anterioridad, en Python las variables son simplemente nombres que apuntan a un objeto (en este caso a una función).

Funciones en estructuras de datos
Las funciones también se pueden incluir en diversas estructuras que las permiten almacenar. Por ejemplo, una lista puede guardar diversas funciones a aplicar o un diccionario las puede almacenar como valores.

TUPLAS (1,)

Las tuplas son secuencias inmutables (eso significa que no se pueden modificar) de objetos.
A diferencia de las cadenas pueden contener cualquier tipo de objeto
Puede utilizarse para devolver varios valores en una función

RANGOS: range( , , )

Representan una secuencia de enteros
Rango (comienzo, fin, pasos)
Al igual que las cadenas y las tuplas, los rangos son inmutables
Muy eficientes en uso de memoria y normalmente en for loops

LISTAS Y MUTABILIDAD [ ]

Son secuencias de objetos, pero a diferencia de las tuplas, si son mutables
Cuando modificas una lista, pueden existir efectos secundarios (side effects)
Es posible iterar con ellas
Para modificar una lista podemos:
- Asignar via índice (mylista[0] = 5)
- Utilizar los métodos de la lista
  1. lista.extend(iterable) #extiende la lista con valores dentro de un iterable como un range()
  2. lista.append(iterable) #Incluye un elemento
  3. lista.pop( ) #Quita el último elemento
  4. lista.remove(iterable) # Quita un elemento dentro de un índice
  5. lista.insert(iterable) #Inserta un elemento en un índice
  6. lista.insert(i, ‘valor’) #Agrega un valor en la posición i y recorre todos los demás. No borra nada.
  7. lista.pop(i) #Elimina valor en la posición i de la lista.
  8. lista.remove(‘valor’) #Elimina el primer elemento con ese valor.
  9. lista.clear() #Borra elementos en la lista.
  10. lista.index(‘valor’) #Retorna posición del primer elemento con el valor.
  11. lista.index(‘valor’, start, end) #Retorna posición del elemento con el valor dentro de los elementos desde posición start hasta posición end)
  12. lista.count(‘valor’) #Cuenta cuántas veces esta ese valor en la lista.
  13. lista.sort() #Ordena los elementos de mayor a menor.
  14. lista.sort(reverse = True) #Ordena los elementos de menor a mayor.
  15. lista.reverse() #Invierte los elementos
  16. lista.copy() #Genera una copia de la lista. También útil para clonar listas.
Clonación de listas
- Casi siempre es mejor clonar una lista en vez de mutarla
- Para clonar una lista podemos utilizar rebanadas (slice) o la función list
  1. c = list(a)  clona la lista a sin ser la lista a
  2. d = a[::]  hace lo mismo solo q es otra notación
List comprenhension
- Es una forma concisa de aplicar operaciones a los valores de una secuencia
- También se pueden aplicar condiciones para filtrar

DICCIONARIO {:, :,}

Son como listas, pero en lugar de usar índices utilizan llaves
No tienen orden interno
Los diccionarios son mutables
Pueden iterarse
Códigos
- My_dict(‘xxx’, numero). Crea una nueva variable xxx y le asigna el valor de número, si es q no existe. Si existe te bota el numero original
- My_dict[‘xxx’] = numero. Reasigna el número.
- del My_dict[‘xxx’] elimina el valor xxx

PRUEBAS DE CAJA NEGRA

Se basan en las especificaciones de la función o el programa
Prueba inputs y la valida con los outputs
Unit testing o integration testing

PRUEBAS DE CAJAS DE CRISTAL

Se basan en el flujo del programa
Prueba todos los caminos posibles de una función. Ramificaciones, bucles for y while, recursión
Regression testing o mocks

DEBUGGING

Reglas generales para evitar los buggs

No te molestes con el debugger. Aprende a utilizar el print statement
Estudia los datos disponibles
Utiliza los datos para crear hipótesis y experimentos Método científico
Ten una mente abierta. Si entendieras el programa probablemente no habría bugs
Lleva un regsitro de los que has tratado, preferentemente en la forma de test

Diseño de experimentos

Debugear es un proceso de búsqueda. Cada prueba debe acotar el espacio de búsqueda
Búsqueda binaria con print statements

Errores comunes

Encuentra a los sospechosos comunes
En lugar de preguntarte por que un programa no funciona, pregúntate por que esta funcionando de esta manera
Es posible que el bug no se encuentre donde crees que esta
Explicale el problema a otra persona. De preferencia que no tenga contexto
Lleva un registro de lo que has tratado, preferentemente en la forma de test
Vete a dormir

MANEJO DE EXCECPCIONES

Son muy comunes en la programación. No tienen nada de excepcional
Las excepciones de Python normalmente se relacionan con errores de semántica
Se pueden crear excepciones propias
Cuando una excepción no se maneja (unhandled expception), el programa termina fallando
Las excepciones se manejan con los keywords: try, except, finally
Se pueden utilizar también para ramificar programas
No deben manejarse de manera silenciosa
Para aventar tu propia excepción utiliza el keyword raise

++Excepciones como control de flujo ++
Es mejor usar excepciones que nos permitan controlar los posibles errores que pueden ocurrir en nuestro código. Pero por que no es mejor usar un control de flujo con if elif o else. Python esta basado en el principio de EAFP (easier to ask for forgiveness than permission, es más fácil pedir perdón que permiso, por sus siglas en inglés). Este estilo de programación es común pyhton en el cual se asumen llaves, índices o atributos validos y se captura la excepción si la suposición resulta ser falsa. Es importante resaltar que otros lenguajes de programación favorecen el principio LBYL (look before you leap, revisa antes de saltar) en el cual el código verifica de manera explícita las precondiciones antes de realizar llamadas.

**AFIRMACIONES **