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Python es uno de los lenguajes de programación con más demanda del mundo, especialmente en ciencia de datos. En la encuesta para desarrolladores de StackOverflow 2022, Python ocupó el cuarto puesto entre las tecnologías más populares y el tercer puesto entre las que los desarrolladores quieren aprender. Al fin y al cabo, Python ofrece a los desarrolladores un amplio abanico de herramientas, frameworks y librerías para infinidad de aplicaciones dentro y fuera del ámbito de la ciencia de datos.
Dado que Python es una de las herramientas clave del sector, las empresas necesitan desarrolladores con experiencia en Python para llevar sus insights de datos (y mucho más) al siguiente nivel. Para lograrlo, pueden optar por contratar talento interno de forma tradicional o colaborar con proveedores de outsourcing que cubran sus necesidades de desarrollo en Python.
Sin embargo, antes de que las empresas se lancen a contratar perfiles centrados en Python y antes de que los desarrolladores se postulen a estos roles, ambas partes deben conocer las habilidades de Python más importantes que cualquier dev de ciencia de datos debe tener en su arsenal.
Las 10 habilidades de ciencia de datos basadas en Python más importantes
Como uno de los lenguajes más populares en ciencia de datos, Python es una herramienta potentísima con multitud de aplicaciones. Para tener éxito, los devs deben dominar no solo el propio lenguaje, sino también sus frameworks, herramientas y otras competencias asociadas al área. Muchas certificaciones de Python se centran precisamente en estas habilidades.
1. Fundamentos de Python
El trabajo principal de un científico de datos es utilizar los datos para extraer insights accionables que ayuden a un negocio, un estudio, etc. Este proceso exige bastante programación en Python en cada fase. Por ello, los científicos de datos deben tener un dominio sólido de los fundamentos de programación en Python para escribir el código más eficiente y comprender los codebases de otros desarrolladores o compañeros.
Algunos de los fundamentos de Python que todo científico de datos debe dominar incluyen:
- Tipos de datos. Python ofrece muchos tipos de datos integrados, como floats, integers y strings. Los devs deben conocer las diferencias y cuándo usar cada uno.
- Operadores. Python incorpora símbolos que permiten realizar operaciones específicas sobre uno o más operandos. Entre ellos: suma (+), resta (-) y multiplicación (*).
- Variables. En Python, las variables permiten almacenar valores en un programa. Se crean asignándoles un valor con el signo igual (=).
- Listas. Las listas son colecciones ordenadas de elementos; resultan útiles para almacenar datos a los que hay que acceder en un orden concreto o para guardar múltiples elementos del mismo tipo.
- Diccionarios. Un diccionario en Python es una colección de pares clave-valor. Son ideales para datos a los que se accede mediante una clave única.
- Funciones. Una función es un bloque de código que realiza una tarea específica y puede reutilizarse varias veces dentro de un programa. Definir y llamar funciones es esencial en el desarrollo con Python.
- Estructuras de control. Son bloques de código que determinan la ejecución de otros bloques. Ejemplos habituales: sentencias if, bucles for y while.
- Módulos y paquetes. Un módulo es un archivo con código Python y un paquete es una colección de módulos. Los devs deben saber importar y usar módulos y paquetes, especialmente al crear programas de Python más grandes y complejos.
2. Manipulación y análisis de datos
Los científicos de datos dedican gran parte de su tiempo a preparar y manipular datos para que estén listos para el análisis y el modelado. Por tanto, es esencial que sepan trabajar con Python para limpiar y preparar datos, sean del tipo y tamaño que sean.
La capacidad de analizar de forma eficiente conjuntos de datos de distintos tipos y tamaños con Python es crucial. Además, deben saber usar PySpark para manipular grandes volúmenes de datos y emplear librerías específicas para imágenes, texto y audio cuando sea necesario.
3. Visualización de datos
La visualización de datos es esencial en ciencia de datos: facilita la exploración, la comprensión, la identificación de patrones y la comunicación efectiva de hallazgos a audiencias diversas. Los científicos de datos necesitan habilidades prácticas y un conocimiento sólido de las herramientas de visualización para usarlas con eficacia. Entre las numerosas librerías y herramientas de Python, Matplotlib es muy utilizada para crear visualizaciones estáticas, animadas e interactivas, con una interfaz intuitiva para gráficos estadísticos. Seaborn, construida sobre Matplotlib, ofrece una interfaz más pulida para gráficos estadísticos. Hay muchas más opciones: Plotly, Bokeh, Altair o Vega.
4. Almacenamiento y recuperación de datos
Las habilidades de almacenamiento y recuperación eficientes son clave para quienes trabajan con grandes volúmenes de datos. Es fundamental conocer los distintos enfoques para almacenar y recuperar información según la naturaleza de los datos y las necesidades del proyecto.
En Python existen múltiples formas de almacenar y recuperar datos. Algunas de las más comunes son archivos planos, CSV, JSON, bases de datos relacionales, bases NoSQL y servicios de almacenamiento en la nube. Las bases de datos relacionales almacenan datos estructurados y se consultan con SQL. Los servicios en la nube como Amazon S3, Google Cloud Storage y Microsoft Azure Storage ofrecen opciones escalables para grandes volúmenes de datos. Python proporciona librerías como boto3 y google-cloud-storage para acceder a estos servicios.
5. pandas
El paquete pandas es una herramienta imprescindible para científicos de datos y analistas que trabajan con Python. Es una librería open source que permite manejar datos tabulares explorándolos, limpiándolos y procesándolos. pandas utiliza estructuras de datos rápidas, flexibles y expresivas diseñadas para que trabajar con datos relacionales o etiquetados sea sencillo e intuitivo. Es una de las librerías esenciales en cualquier flujo de trabajo de ciencia de datos, ya que permite procesar y transformar datos con eficacia.
6. NumPy
NumPy es una librería de Python para trabajar con arrays de gran dimensión mediante funciones matemáticas. Ofrece numerosos métodos para la manipulación de arrays, métricas y álgebra lineal. NumPy significa Numerical Python y permite vectorizar operaciones matemáticas sobre arrays de NumPy, mejorando el rendimiento y acelerando la ejecución. Facilita el trabajo con arrays y matrices multidimensionales a gran escala, permitiendo un análisis y una manipulación eficientes.
7. Inteligencia artificial y aprendizaje automático
Cualquier científico de datos necesita una buena base en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Los algoritmos de machine learning buscan crear sistemas capaces de aprender de los patrones de los datos de forma automática. Dominar Python es fundamental para trabajar con estos algoritmos de manera efectiva, ya que es el lenguaje de referencia en ciencia de datos. Echa un vistazo a la guía sobre cómo aprender IA para más detalles.
8. Deep learning
El deep learning es una pieza clave de la ciencia de datos que utiliza redes neuronales artificiales para extraer características de alto nivel a través de múltiples capas de procesamiento. Python desempeña un papel fundamental gracias a su amplio ecosistema de librerías y herramientas, como TensorFlow y PyTorch, que permiten crear y entrenar modelos de deep learning de forma eficaz.
9. Frameworks web
Quienes quieran crear y desplegar aplicaciones web aprovechando su conocimiento de Python deben dominar los frameworks web. Los más populares entre los desarrolladores de Python son Flask y Django. Django es un framework web de alto nivel que prioriza un diseño limpio, rápido y pragmático, y ofrece muchas librerías para construir apps de calidad sin empezar desde cero. Flask, en cambio, es un microframework que no depende de herramientas o librerías concretas. No incluye capa de acceso a bases de datos, validación de formularios u otras funciones típicas que suelen aportar librerías de terceros. Aun así, se apoya en un motor de plantillas y módulos propios. Esto permite crear aplicaciones web sin escribir código de muy bajo nivel. Ambos frameworks son muy versátiles y permiten construir apps útiles con Python. Al aprovechar sus herramientas y librerías, los devs pueden centrarse en escribir código de calidad sin atascarse en los detalles más técnicos.
10. Tecnologías front-end
Para desarrollar con éxito aplicaciones web que impulsen proyectos de ciencia de datos, los desarrolladores de Python deben comprender bien las tecnologías front-end. Las tres piezas básicas son CSS, JavaScript y HTML. Python puede generar estos lenguajes de marcado a través de compiladores, parsers y transpilers. Por eso, los devs de Python deben perfeccionar sus habilidades en front-end para sacar todo el partido a su conocimiento de Python. HTML ayuda a construir la estructura básica de una página web, CSS da estilo a los layouts y contenidos, y JavaScript añade interactividad y comportamiento dinámico. Al dominar los tres, los devs de Python se aseguran de que sus apps y proyectos de ciencia de datos sean no solo funcionales, sino también atractivos.
Conclusiones
La ciencia de datos es un área tecnológica en constante expansión. A medida que esta especialidad gana popularidad, la demanda de desarrolladores de Python seguirá aumentando en todo el mundo. Dado que los procesos actuales de reclutamiento tech son complejos por la escasez global de talento, el valor de los proveedores de outsourcing para servicios de desarrollo en Python no hará más que crecer.
Empieza hoy mismo tu ruta de aprendizaje con el itinerario de habilidades de Python Programming de DataCamp.