Conviene haber comprendido Visualización con Matplotlib, Seaborn y Plotly.
CONTENIDO ORIGINAL
Avanza en orden. Cada lección está redactada para Palta es Cool, utiliza ejemplos propios y termina con una actividad cuya respuesta puedes desplegar.
ANTES DE EMPEZAR
Ubícate antes de avanzar
Al terminar deberías poder relacionar Flujo reproducible con Pruebas y evidencia y resolver un caso nuevo.
Reserva entre 75 y 120 minutos o divide el laboratorio en dos sesiones.
04 / PREPARA EL LABORATORIO
Instala Python 3 y utiliza IDLE o un editor como VS Code. Desde NumPy y Pandas trabaja dentro de un entorno virtual.
Abrir la guía de herramientas →Diagnóstico rápido: ¿cómo se relacionan Flujo reproducible y Pruebas y evidencia? ＋
No necesitas acertar todavía. Escribe una hipótesis de dos líneas y compárala con tu respuesta al finalizar; si puedes corregirla y justificar el cambio, hubo aprendizaje.
Aprende el tema paso a paso
Integrarás la ruta en un proyecto pequeño que pueda reconstruirse, auditarse y explicarse sin depender de pasos manuales ocultos.
Al terminar podrás
- Una buena pregunta delimita datos, resultado y criterio de éxito
- Datos originales, funciones y pruebas separan evidencia de improvisación
- Una conclusión conecta evidencia, incertidumbre y decisiones pendientes
01
Definir el proyecto
Una buena pregunta delimita datos, resultado y criterio de éxito
Antes de importar, se escribe qué decisión o aprendizaje se busca, qué representa cada fila, qué período cubren los datos y qué limitaciones existen. También se define qué salida demostraría que el proyecto funciona.
Pregunta concreta y población o proceso definido.
Diccionario de columnas, unidades y reglas de calidad.
Resultado esperado y casos con los que se comprobará.
¿Por qué “analizar los datos” no es un objetivo suficiente?
Mostrar respuesta ＋
Porque no define qué pregunta se responderá, qué resultado se espera ni cómo saber si el análisis es correcto. Permite elegir cualquier transformación después de ver los resultados.
02
Construir el flujo
Datos originales, funciones y pruebas separan evidencia de improvisación
El proyecto conserva una copia de entrada, aplica transformaciones mediante funciones y guarda resultados generados. Las validaciones fallan temprano si cambian columnas o rangos. Al menos una prueba comprueba cada regla crítica.
data/raw no se modifica; data/processed se reconstruye.
src contiene funciones; notebooks o informes las utilizan.
requirements y README explican cómo repetir el proceso.
¿Por qué conviene que los resultados procesados puedan reconstruirse?
Mostrar respuesta ＋
Porque así el origen de cada cifra es verificable. Si cambian datos o código, se repite el flujo y se detecta qué produjo la nueva salida.
03
Explicar con límites
Una conclusión conecta evidencia, incertidumbre y decisiones pendientes
El cierre responde la pregunta, muestra cifras y gráficos pertinentes y declara límites de cobertura, calidad y causalidad. El proyecto no debe afirmar más de lo que el diseño permite. También documenta datos sensibles que no deberían publicarse.
Separa resultado observado de interpretación.
Explica ausencias, sesgos y período de validez.
Incluye una siguiente prueba o dato que reduciría incertidumbre.
¿Qué diferencia hay entre encontrar una asociación y demostrar una causa?
Mostrar respuesta ＋
Una asociación describe que dos variables cambian juntas. Afirmar causalidad exige un diseño y supuestos que descarten explicaciones alternativas; un gráfico o una correlación por sí solos no lo hacen.
Tu recorrido en tres ideas
- Una buena pregunta delimita datos, resultado y criterio de éxito
- Datos originales, funciones y pruebas separan evidencia de improvisación
- Una conclusión conecta evidencia, incertidumbre y decisiones pendientes
Entrega un proyecto que otra persona pueda reconstruir
Une pregunta, adquisición, calidad, análisis, visualización, pruebas, privacidad y reproducibilidad en una entrega completa.
CASO
Una comunidad quiere conocer en qué horarios aumentan los retrasos del transporte usando datos abiertos con registros incompletos.
Procedimiento
- Define población, unidad de análisis, métricas y límites antes de transformar.
- Conserva datos crudos, automatiza limpieza y análisis, y añade controles de calidad.
- Comunica hallazgos, incertidumbre y recomendaciones en un README ejecutable.
Evidencia mínima
- Estructura de carpetas y entorno recreable.
- Conteos y pruebas desde entrada hasta salida.
- Informe que diferencia evidencia, interpretación y recomendación.
Mostrar razonamiento modelo ＋
Un proyecto completo no es un cuaderno que solo funciona en su autor. Separa datos, código y resultados; registra dependencias; valida cada transición y evita identificar personas o exagerar asociaciones.
Para ir más lejos¿Qué cambiaría si la fuente actualiza datos históricos sin avisar?
CIERRE DE LA SECCIÓN
Comprueba que puedes usarlo
Antes de continuar, revisa estos tropiezos frecuentes y resuelve un caso sin copiar los ejemplos.
Comenzar a programar sin definir pregunta, unidad de análisis y criterio de éxito.
Entregar solo un resultado final sin datos, pasos, pruebas ni límites reproducibles.
Ahora hazlo sin guía
Construye un proyecto breve desde datos crudos hasta una conclusión: pregunta, limpieza, análisis, gráfico, validación y README.
Mostrar pauta de corrección ＋
Una respuesta sólida:
- Otra persona puede reconstruir el entorno y repetir el flujo.
- Los controles conectan filas de entrada, transformaciones y resultados.
- La conclusión responde la pregunta, cuantifica incertidumbre y declara límites.