Aplicaciones de las Bibliotecas MatploLib, Pandas, NumPy y Seaborn

 Por: Guido Fernandez

Objetivo: Desarrollar un proyecto de Informática Forense utilizando pensamiento computacional y Python para analizar datos ficticios relacionados con una investigación.

Estructura del Proyecto:

1. Definición del Problema:

   • Identificar el caso de investigación.
   • Especificar la naturaleza de los datos (logs, archivos, etc.).

2. Recopilación de Datos Ficticios:

   • Crear datos ficticios que simulen el escenario forense.
   • Generar logs, registros y archivos relevantes.

3. Análisis Inicial:

   • Utilizar bibliotecas de Python como Pandas para cargar y explorar los datos.
   • Identificar patrones, eventos inusuales o anomalías.

4. Limpieza de Datos:

   • Eliminar datos irrelevantes o duplicados.
   • Manejar valores atípicos y nulos.

5. Visualización de Datos:

   • Utilizar matplotlib o seaborn para crear gráficos descriptivos.
   • Visualizar patrones temporales, conexiones, etc.

6. Procesamiento de Datos:

   • Aplicar técnicas de procesamiento de texto si es necesario.
   • Utilizar algoritmos de hash para validar la integridad de los archivos.

7. Análisis Forense:

   • Implementar algoritmos de búsqueda de palabras clave.
   • Identificar relaciones entre datos.
   • Utilizar técnicas de correlación.

8. Generación de Informes:

   • Crear informes detallados de las conclusiones.
   • Incluir visualizaciones y estadísticas relevantes.

9. Metodología:

   • Utilizar enfoques de pensamiento computacional para dividir el problema en subproblemas.
   • Aplicar algoritmos y estructuras de datos eficientes.

Recursos Necesarios:

1. Python y Bibliotecas:

   • Instalar Python y bibliotecas como Pandas, Matplotlib, Seaborn, etc.

2. Entorno Virtual:

   • Utilizar entornos virtuales para gestionar dependencias.

3. Jupyter Notebooks:

   • Desarrollar el proyecto en Jupyter Notebooks para documentar paso a paso.

4. GitHub:

• Utilizar un repositorio en GitHub para el control de versiones.
5. Ejemplo:
6. import pandas as pd

   
   

   # Crear un DataFrame con los datos ficticios

   data = {'Nombre': [fake.name() for _ in range(100)],

           'IP': [fake.ipv4() for _ in range(100)],

           'Fecha': [fake.date_this_decade() for _ in range(100)]}

   
   

   df = pd.DataFrame(data)

   
   

   # Mostrar estadísticas básicas

   print(df.describe())

ANALISIS DE LOS DATOS:

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

# Crear un DataFrame con datos ficticios

np.random.seed(42)

tiempos_acceso = np.random.normal(loc=5, scale=2, size=100)

df = pd.DataFrame({'Tiempo_Acceso': tiempos_acceso})

# Estadística Descriptiva

estadisticas_descriptivas = df.describe()

# Visualización del histograma

plt.figure(figsize=(8, 6))

sns.histplot(df['Tiempo_Acceso'], kde=True, bins=20, color='skyblue')

plt.title('Distribución del Tiempo de Acceso')

plt.xlabel('Tiempo de Acceso')

plt.ylabel('Frecuencia')

plt.show()

# Boxplot para identificar outliers

plt.figure(figsize=(8, 6))

sns.boxplot(x=df['Tiempo_Acceso'], color='lightcoral')

plt.title('Boxplot del Tiempo de Acceso')

plt.xlabel('Tiempo de Acceso')

plt.show()

# Imprimir estadísticas descriptivas

print("Estadísticas Descriptivas:")

print(estadisticas_descriptivas)

RESULTADOS:

Estadísticas Descriptivas: Tiempo_Acceso count 100.000000 mean 4.792307 std 1.816337 min -0.239490 25% 3.798189 50% 4.746087 75% 5.811904 max 8.704556