Aprende Python para ciencia de datos

¿Qué es Python?

Python es un código de programación avanzado enfocado especialmente en la facilidad de lectura del código. Fue desarrollado por Guido van Rossum y publicado por primera vez en 1991. Diferenciándose sobre todo por su configuración simple y por su capacidad para realizar tareas complejas. Y es que, en contraste con otros códigos informáticos como Java o C++, Python permite crear menor cantidad de código para conseguir más, minimizando el tiempo de desarrollo y minimizando los bugs.

Su doctrina de desarrollo se fundamenta sobre la teoría de que “existe una y sólo una forma evidente de hacer las cosas”, fomentando de esta manera un lenguaje claro y sencillo de entender. Además, es un código interpretado que se ejecuta de manera progresiva, por lo que es perfecto para el análisis y el desarrollo rápido de distintos modelos.

¿Para qué sirve Python?

Python es extremadamente versátil, lo que quiere decir que puede aprovecharse para una numerosas operaciones en distintos sectores, desde el diseño web hasta la AI y análisis de la información:

• Diseño web: con frameworks como Django y Flask, Python permite crear apps sólidas y fácilmente adaptables.
• Ciencia de la información: gracias a bibliotecas como Pandas, NumPy y Matplotlib, la manipulación de datos y la preparación de modelos para realizar predicciones resultan muy fáciles.
• Inteligencia Artificial y machine learning: herramientas como TensorFlow y Scikit-learn, que están basadas en Python, son indispensables para la implementación de modelos de entrenamiento automático e iniciativas de Inteligencia Artificial.
• control automático: Python es una magnífica elección para automatizar tareas tediosas y mecánicas, como la administración de sistemas y el manejo de archivos, lo que permite economizar mucho tiempo y trabajo.
• Desarrollo de software: Python se emplea para crear apps de escritorio y smartphones, con repositorios como Kivy y PyQt.
• Estudio económico: permite a los expertos financieros idear cálculos avanzados y modelos de trading.

Características de Python

Python cuenta con ciertas características que le confieren un gran potencial y lo hacen altamente funcional para expertos de todo el mundo:

1. Estructura limpia y fácil de entender: la sintaxis de Python ha sido creada para ser sencilla de leer y redactar, lo que favorece su comprensión por parte de los nuevos programadores y que los profesionales con más experiencia puedan mantener el código de manera más eficaz.
2. Código interpretado: Python es un lenguaje interpretado, l que significa que el código puede ejecutarse línea por línea y lograr resultados en el mismo momento. Fantástico para evaluaciones rápidas y desarrollo iterativo.
3. Multiplataforma: Python se ajusta a la mayor parte de entornos, como Windows, macOS y Linux. Con lo cual, es posible crear una aplicación en Python en un sistema operativo e implementarlo en otro.
4. Extensa biblioteca estándar: Python proporciona una impresionante biblioteca estándar que permite disponer de módulos y funcionalidades para infinidad de tareas, desde gestión de redes hasta conexión con protocolos de red.
5. Código multiparadigma: Python asume diversos patrones de programación, como la programación orientada a objetos, la programación funcional y la PE, por lo que los desarolladores pueden escoger el tipo de programación que mejor se ajuste a sus preferencias.
6. Comunidad activa y apoyo: la comunidad de Python es una de las más extensas y activas del sector informático, lo que permite acceder a un amplio abanico de recursos, tutoriales y plataformas de ayuda.

Funcionalidades de Python

Python dispone de una amplia gama de características que lo hacen ideal para múltiples usos y aplicaciones. Algunas de estas funcionalidades incluyen:

1. Administración de excepciones: Python dispone de una configuración muy potente para manejar excepciones, lo que permite a los desarrolladores crear código más fiable y menos propenso a errores.
2. Gestión de archivos: este código favorece la lectura y la creación de documentos, lo que resulta básico en numerosas tareas, desde la gestión de datos hasta la realización de logs.
3. Fundamento para bases de datos: el código puede conectarse de manera sencilla con bases de datos a través de centros de documentación como SQLite, MySQL, y PostgreSQL. Esencial para el desarrollo de programas que administran enormes volúmenes de datos.
4. Integración con repositorios de terceros: Python dispone de una gran colección de librerías de terceros que mejoran su funcionalidad, aportando una opción para prácticamente cualquier necesidad.
5. Programación concurrente: Python facilita la comunicación entre procesos, permitiendo que los programas realicen diferentes tareas de forma simultánea, optimizando la eficacia y la productividad.

Aprende Python para ciencia de datos | ¿Por qué aprender Python?

Algunas de las razones más importantes por las que resulta aconsejable valorar la posibilidad de convertirse en un experto en Python son las siguientes:

1. Facilidad de entendimiento: Python es uno de los lenguajes más sencillos de aprender para principiantes, incluso si es tu primer lenguaje informático.
2. Mercado laboral: Python es uno de los códigos de programación más solicitados en el mundo laboral actual, especialmente para roles de programación web, análisis de datos, automatización, etc.
3. Versatilidad: Python ofrece una gran variedad de aplicaciones, abriéndote la puerta a multitud de oportunidades en distintos ramas profesionales.
4. Progresión continua: Python se encuentra en constante actualización, ofreciendo nuevas modificaciones y adaptaciones. Con lo cual, especializarse en Python no solo te será de gran utilidad ahora, sino que, además, seguirá siendo relevante más adelante.

Aprende Python para ciencia de datos | Salidas profesionales si aprendes Python

Uno de los mayores atractivos de especializarse en Python es el amplio abanico de posibilidades laborales que ofrece, sobre todo en aquellas actividades que manejan grandes volúmenes de datos. En este sentido, algunas de las principales salidas profesionales son las siguientes:

1. Data Scientist (Científico de datos). Los científicos de datos emplean este lenguaje de programación para obtener, examinar y visualizar amplios volúmenes de datos, y para generar patrones predictivos que permitan a las compañías tomar decisiones más beneficiosas.
2. Data Analyst (Analista de datos). Los analistas de datos también se benefician del uso de este lenguaje de programación, sobre todo en lo que respecta a la organización y tratamiento de la información, pudiendo automatizar tareas recurrentes y preparar informes más rápidamente.
3. Machine Learning Engineer (Ingeniero de aprendizaje automático). Este tipo de profesionales inventan algoritmos que permiten a las máquinas aprender y mejorar en base a datos. Aplicaciones como TensorFlow y Keras son algunas de las preferidas en esta disciplina.
4. Desarrollador web. Los programadores web que son expertos en Python pueden desarrollar sus tareas con frameworks como Django y Flask para crear apps dinámicas y altamente versátiles, favoreciendo el desarrollo rápido y seguro de sitios web.
5. Ingeniero de software. Python también resulta muy interesante para ingenieros de software que necesitan diseñar aplicaciones de escritorio o móviles, automatizar tareas o trabajar en proyectos de Big Data.
6. DevOps Engineer. En el sector de DevOps, este código se utiliza para mecanizar y administrar el entorno, siendo muy interesante para el desarrollo de scripts que permiten automatizar la implementación, la personalización y el seguimiento de las aplicaciones.

Aprende Python para ciencia de datos | Beneficios de estudiar Python

Formarse en Python proporciona múltiples beneficios:

1. Alta empleabilidad: si tenemos en cuenta que Python es uno de los códigos de programación más apreciados dentro del sector tecnológico, aprenderlo mejora significativamente tus oportunidades de empleo.
2. Sueldos atractivos: el sueldo medio de un desarrollador de Python en nuestro país oscila entre 40.000 y 60.000 euros al año, en función de la trayectoria y el cargo.
3. Flexibilidad laboral: la versatilidad de Python hace que sea posible trabajar en una gran cantidad de proyectos, desde programación web hasta clasificación de información. Con lo cual, podrás cambiar por completo tu carrera o convertirte en un experto en multitud de áreas informáticas si quieres.
4. Comunidad de apoyo: la comunidad de Python es una de las más participativas de Internet, por lo que podrás ser parte de una comunidad global dispuesta a ayudarte y compartir conocimientos.
5. Disponibilidad de materiales pedagógicos: actualmente, podemos encontrar numerosos recursos para aprender Python, desde vídeos online hasta cursos reglados.

Aplicaciones prácticas de Python

Uno de los motivos por los que Python es tan popular es debido a sus implementaciones prácticas en la vida real. Aquí te mostramos algunas de las áreas en las que en las que Python se usa de manera activa:

1. Desarollo de aplicaciones web. Gracias a frameworks como Django y Flask, Python es una fantástica opción para el desarrollo de aplicaciones, agilizando considerablemente el proceso de elaboración y permitiendo a los desarrolladores enfocarse en la lógica de la aplicación en vez de en los detalles del hosting.
2. Mecanización y scripting. Python es una herramienta extremadamente útil para mecanizar tareas rutinarias, tanto si tienes que cambiar el nombre de una gran cantidad de archivos como manipular datos o interactuar con APIs.
3. Estudio de información. Teniendo en cuenta su potencial para administrar enormes cantidades de información y a su extensa gama de bibliotecas específicas, Python es el código más popular para el análisis de datos. Ya sea para análisis estadístico, representación de información o recolección de datos.
4. Desarrollo de aplicaciones de entretenimiento. Aunque no es tan frecuente como en otras ramas, Python también se emplea en la creación de vídeojuegos, especialmente para la elaboración de modelos y juegos.
5. Ciberseguridad. En el contexto de la seguridad cibernética, este lenguaje se emplea para escribir scripts para optimizar tareas de pruebas de intrusión, detección de vulnerabilidades y crear aplicaciones a medida para blindar plataformas.

En definitiva, especializarse en Python es una inversión en tu carrera laboral. Ya sea que desees implementar programas web, investigar información o sumergirte en el ámbito del machine learning, si estás pensando en trabajar en este campo, ahora es el momento ideal para hacerlo. ¡El futuro está en Python y tú puedes formar parte de él!