Python Fundamentals
AdvancedSkill Level
15hrs
Al ser uno de los lenguajes de programación más populares, mucha gente quiere aprender Python. Pero ¿cómo empezar? En esta guía, exploramos todo lo que necesitas saber para iniciar tu viaje de aprendizaje, incluyendo una guía y un plan de aprendizaje paso a paso y algunos de los recursos más útiles para ayudarte a tener éxito.
¿Qué es Python?
Python es un lenguaje de programación interpretado de alto nivel creado por Guido van Rossum y publicado por primera vez en 1991. Está diseñado pensando en la legibilidad del código, y su sintaxis permite a los programadores expresar conceptos en menos líneas de código que en lenguajes como C++ o Java.
Python admite varios paradigmas de programación, como la programación por procedimientos, orientada a objetos y funcional. En términos más sencillos, esto significa que es flexible y te permite escribir código de diferentes maneras, dándole al ordenador una lista de tareas pendientes (por procedimientos), creando modelos digitales de cosas o conceptos (orientada a objetos) o tratando tu código como un problema matemático (funcional).
¿Qué hace que Python sea tan popular?
En enero de 2024, Python sigue siendo el lenguaje de programación más popular según el índice TIOBE. A lo largo de los años, Python se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más populares debido a su sencillez, versatilidad y amplia gama de aplicaciones.
La popularidad de Python
Estas razones también hacen que sea uno de los lenguajes preferidos para la ciencia de datos, ya que permite a los científicos de datos centrarse más en la interpretación de los datos que en las complejidades del lenguaje.
Exploremos estos factores con más detalle.
Las principales características de Python
Veamos detalladamente algunas de las características de Python que lo convierten en un lenguaje de programación tan versátil y ampliamente utilizado:
- Legibilidad. Python es conocido por su sintaxis clara y legible, que se parece en cierto modo a la inglesa.
- Fácil de aprender. La legibilidad de Python hace que sea relativamente fácil para los principiantes entender lo que hace el código.
- Versatilidad. Python no está limitado a un tipo de tarea: puedes utilizarlo en muchos campos. Si te interesa el desarrollo web, la automatización de tareas o la ciencia de datos, Python tiene las herramientas necesarias.
- Amplia compatibilidad con bibliotecas. Incluye una gran biblioteca estándar con código preescrito para diversas tareas, lo que te ahorra tiempo y esfuerzo. Además, la vibrante comunidad de Python ha desarrollado miles de paquetes de terceros, que amplían aún más la funcionalidad de Python.
- Independencia de la plataforma. Una de las grandes ventajas del lenguaje es que puedes escribir tu código una vez y ejecutarlo en cualquier sistema operativo. Esta característica hace que Python sea una gran elección si trabajas en un equipo con diferentes sistemas operativos.
- Lenguaje interpretado. Python es un lenguaje interpretado, lo que significa que el código se ejecuta línea a línea. Esto puede facilitar la depuración, ya que puedes probar pequeños fragmentos de código sin tener que compilar todo el programa.
- Código abierto y gratuito. También es un lenguaje de código abierto, lo que significa que su código fuente está disponible libremente y puede distribuirse y modificarse. Esto ha llevado a una gran comunidad de desarrolladores a contribuir a su desarrollo y crear un vasto ecosistema de bibliotecas Python.
- Tipado dinámicamente. Python está tipado dinámicamente, lo que significa que no tienes que declarar el tipo de datos de una variable cuando la creas. El intérprete de Python infiere el tipo, lo que hace que el código sea más flexible y sea más fácil trabajar con él.
¿Por qué es tan beneficioso aprender Python?
Aprender Python es beneficioso por diferentes razones. Además de su gran popularidad, Python tiene aplicaciones en numerosos sectores, de la tecnología a las finanzas, la sanidad y otros. Aprender Python supone muchas oportunidades profesionales y garantiza mejores resultados profesionales. A continuación te explicamos cómo:
Python tiene diversas aplicaciones
Ya hemos mencionado la versatilidad de Python, pero veamos algunos ejemplos concretos de dónde puedes utilizarlo:
- Ciencia de datos. Python se utiliza ampliamente en el análisis y visualización de datos, siendo especialmente útiles bibliotecas como Pandas, NumPy y Matplotlib.
- Desarrollo web. Marcos como Django y Flask se utilizan para el desarrollo web backend.
- Desarrollo de software. Puedes utilizar Python en el desarrollo de software para scripts, automatización y pruebas.
- Desarrollo de juegos. Incluso puedes utilizarlo en el desarrollo de juegos utilizando bibliotecas como PyGame y tkinter.
- Machine learning e IA. Bibliotecas como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn hacen de Python una opción popular en este campo. Descubre cómo aprender IA en una guía aparte.
Hay demanda de conocimientos de Python
Con el auge de la ciencia de datos, el machine learning y la inteligencia artificial, hay una gran demanda de conocimientos de Python. Según un informe de 2022 de GitHub, el uso de Python ha aumentado un 22,5 % en términos interanuales y se ha convertido en el tercer lenguaje más utilizado en la plataforma.
Empresas de muchos sectores buscan profesionales que sepan utilizar Python para extraer información de los datos, crear modelos de machine learning y automatizar tareas. También se demandan certificaciones de Python.
Aprender Python puede mejorar significativamente tus posibilidades de empleo y abrirte un amplio abanico de oportunidades profesionales. Una búsqueda rápida de "Python" en el sitio web de contratación Indeed encuentra más de 60 000 puestos de trabajo en EE. UU. que requieren esta habilidad.
¿Cuánto tiempo se tarda en aprender Python?
Aunque Python es uno de los lenguajes de programación más fáciles de aprender, sigue requiriendo dedicación y práctica. El tiempo que se tarda en aprender Python puede variar mucho en función de tu experiencia previa con la programación, la complejidad de los conceptos que intentas comprender y la cantidad de tiempo que puedes dedicar al aprendizaje.
Sin embargo, con un plan de aprendizaje estructurado y esfuerzo constante, a menudo es posible comprender lo básico en unas semanas y llegar a ser competente hasta cierto punto en unos meses.
Los recursos en línea pueden darte una base firme para tus habilidades y pueden variar en longitud. Por ejemplo, nuestro programa de conocimientos Programación en Python, que abarca los conocimientos necesarios para programar de forma competente, requiere unas 24 horas de estudio, y nuestro programa de carrera Analista de datos con Python requiere unas 36 horas de estudio. Por supuesto, el camino para convertirse en un auténtico pythonista es un proceso a largo plazo, y gran parte de tu esfuerzo tendrá que consistir en el autoaprendizaje, además de usar métodos más estructurados.
Comparación de lo que se tarda en aprender Python frente a otros lenguajes:
|
Lenguaje |
Tiempo de aprendizaje |
|
Python |
1-3 meses para lo básico, 4-12 meses para temas avanzados |
|
SQL |
1-2 meses para lo básico, 1-3 meses para temas avanzados |
|
R |
1-3 meses para lo básico, 4-12 meses para temas avanzados |
|
Julia |
1-3 meses para lo básico, 4-12 meses para temas avanzados |
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* Las comparaciones anteriores se basan exclusivamente en el tiempo necesario para dominar un lenguaje de programación, no en el tiempo necesario para iniciar una carrera profesional. Además, cada persona aprende de forma diferente y va a su propio ritmo: con estos plazos solo pretendemos proporcionar un marco. |
|
Tabla comparativa del tiempo que se tardaría en aprender distintos lenguajes de programación
Cómo aprender Python: 6 pasos para el éxito
Veamos cómo puedes aprender Python. Esta guía paso a paso asume que estás aprendiendo Python desde cero, lo que significa que tendrás que empezar por lo más básico e ir avanzando.
1. Comprende por qué estás aprendiendo Python
En primer lugar, es importante averiguar tus motivaciones para querer aprender Python. Es un lenguaje versátil con todo tipo de aplicaciones. Por tanto, entender por qué quieres aprender Python te ayudará a desarrollar un plan de aprendizaje a medida.
Si te interesa automatizar tareas, analizar datos o desarrollar software, tener un objetivo claro en mente te mantendrá motivado y centrado en tu viaje de aprendizaje. Algunas preguntas que puedes hacerte son:
- ¿Cuáles son mis objetivos profesionales? ¿Quieres trabajar en ciencia de datos, desarrollo web, ingeniería de software u otro campo en el que suela utilizarse Python?
- ¿Qué problemas intento resolver? ¿Quieres automatizar tareas, analizar datos, diseñar un sitio web o crear un modelo de machine learning? Python puede utilizarse para todas estas tareas y más.
- ¿Qué me interesa? ¿Te interesa trabajar con datos o crear aplicaciones? ¿O quizás te intriga la inteligencia artificial? Tus intereses pueden guiar tu viaje de aprendizaje.
- ¿Cuál es mi nivel de habilidad actual? Si eres principiante, la sencillez y legibilidad de Python lo convierten en un gran primer lenguaje. Si eres un programador con experiencia, puede que te interese Python por sus potentes bibliotecas y marcos.
Las respuestas a estas preguntas determinarán cómo estructurar tu itinerario de aprendizaje, lo que es especialmente importante para los pasos siguientes.
Python es uno de los lenguajes de programación más fáciles de aprender. Lo que es realmente bueno es que aprender Python no te encasilla en un dominio: Python es tan versátil que tiene aplicaciones en el desarrollo de software, la ciencia de datos, la inteligencia artificial y casi cualquier puesto que tenga que ver con la programación.
Richie Cotton, Data Evangelist at DataCamp
Espacio de trabajo de DataCamp
Omita el proceso de instalación y comience con Python en su navegador utilizando el espacio de trabajo de Datacamp
Para una explicación completa de la configuración, consulta nuestra guía sobre cómo instalar Python.
Escribe tu primer programa en Python
Empieza escribiendo un programa Python sencillo, como el clásico script "Hello, World!". Este proceso te ayudará a comprender la sintaxis y la estructura del código Python. Nuestro tutorial de Python para principiantes te explicará algunos de estos conceptos básicos.
Estructuras de datos en Python
Python ofrece varias estructuras de datos integradas, como listas, tuplas, conjuntos y diccionarios. Estas estructuras de datos se utilizan para almacenar y manipular datos en tus programas. Tenemos un curso dedicado a estructuras de datos y algoritmos en Python, que abarca una amplia variedad de estos aspectos.
Flujo de control en Python
Las sentencias de flujo de control, como las sentencias if, los bucles for y los bucles while, permiten que tu programa tome decisiones y repita acciones. Tenemos un tutorial sobre las sentencias if y otros sobre los bucles while y los bucles for.
Funciones en Python
Las funciones en Python son bloques de código reutilizable que realizan una tarea específica. Puedes definir tus propias funciones y utilizar las funciones integradas de Python. Tenemos un curso sobre cómo escribir funciones en Python que cubre las prácticas recomendadas para escribir funciones mantenibles, reutilizables y complejas.
3. Domina conceptos intermedios de Python
Una vez que te hayas familiarizado con lo básico, puedes empezar con temas más avanzados. De nuevo, son esenciales para comprender Python y te ayudarán a abordar una serie de problemas y situaciones con los que te puedes encontrar al utilizar el lenguaje de programación.
Tratamiento de errores y excepciones
Python proporciona herramientas para manejar errores y excepciones en tu código. Comprender cómo utilizar los bloques try/except y generar excepciones es crucial para escribir programas Python robustos. Tenemos una guía dedicada a la gestión de excepciones y errores en Python que puede ayudarte a solucionar problemas de tu código.
Trabajar con bibliotecas en Python
La potencia de Python proviene de su vasto ecosistema de bibliotecas. Aprende a importar y utilizar bibliotecas comunes como NumPy para cálculo numérico, pandas para manipulación de datos y matplotlib para visualización de datos. En un artículo aparte, cubrimos las principales bibliotecas de Python para la ciencia de datos, que puede proporcionar más contexto para estas herramientas.
Programación orientada a objetos en Python
Python admite la programación orientada a objetos (OOP), un paradigma que te permite estructurar tu código en torno a objetos y clases. Comprender conceptos de OOP como clases, objetos, herencia y polimorfismo puede ayudarte a escribir un código más organizado y eficiente.
Para aprender más sobre programación orientada a objetos en Python, consulta nuestro curso online, que trata sobre cómo crear clases y aprovechar técnicas como la herencia y el polimorfismo para reutilizar y optimizar tu código.
4. Aprende de forma práctica
Una de las formas más eficaces de aprender Python es utilizarlo activamente. Quieres minimizar el tiempo que dedicas al aprendizaje de la sintaxis y trabajar en proyectos lo antes posible. Este enfoque de aprendizaje práctico implica aplicar los conceptos que has aprendido en tus estudios a proyectos y ejercicios del mundo real.
Afortunadamente, muchos recursos de DataCamp utilizan este método de aprendizaje práctico, pero aquí tienes otras formas de practicar tus habilidades:
- Acepta proyectos que te supongan un reto. Trabaja en proyectos que te interesen. Puede ser cualquier cosa: un simple script para automatizar una tarea, un proyecto de análisis de datos o incluso una aplicación web.
- Asiste a seminarios web y code-alongs. Encontrarás un montón de seminarios web DataCamp y eventos en línea en los que podrás programar con el instructor. Este método puede ser una forma estupenda de aprender nuevos conceptos y ver cómo se aplican en tiempo real.
- Aplica lo que has aprendido a tus propias ideas y proyectos. Intenta recrear proyectos o herramientas existentes que te resulten útiles. Esto puede ser una gran experiencia de aprendizaje, ya que te obliga a averiguar cómo funciona algo y cómo puedes implementarlo tú mismo.
Una serie de proyectos Python en DataCamp Projects
5. Construye un portafolio de proyectos
A medida que vayas completando proyectos, compílalos en un portafolio. Este portafolio debe reflejar tus habilidades e intereses y estar adaptado a la carrera o sector que te interesa. Intenta que tus proyectos sean originales y muestren tu capacidad para resolver problemas.
Tenemos una lista de más de 60 proyectos Python para todos los niveles en otro artículo, pero aquí te sugerimos algunas ideas de proyectos para distintos niveles:
- Principiantes. Proyectos sencillos como un juego de adivinar números, una aplicación de lista de tareas pendientes o un análisis básico de datos utilizando un conjunto de datos que te interese.
- Intermedio. Proyectos más complejos, como un web scraper, un blog que utilice Django o un modelo de machine learning que utilice Scikit-learn.
- Avanzado. Proyectos a gran escala como una aplicación web full-stack, un proyecto complejo de análisis de datos o un modelo de aprendizaje profundo que utilice TensorFlow o PyTorch.
Tenemos una guía completa sobre cómo crear un gran portafolio de ciencia de datos, que cubre diferentes ejemplos. Y no lo olvides: puedes crear tu portafolio con DataCamp para presumir de tus habilidades.
6. Sigue desafiándote a ti mismo
Nunca dejes de aprender. Una vez que domines lo básico, busca tareas y proyectos más exigentes. Especialízate en áreas que sean relevantes para tus objetivos profesionales o intereses personales. En la ciencia de datos, el desarrollo web o el machine learning, siempre hay algo más que aprender en el mundo de Python. Recuerda que el viaje de aprender Python es un maratón, no un esprint. Sigue practicando, mantén la curiosidad y no temas cometer errores.
Ejemplo de plan de aprendizaje de Python
A continuación, mostramos un posible plan de aprendizaje que esboza dónde centrar tu tiempo y tu esfuerzo si estás empezando con Python. Recuerda que los plazos, las áreas temáticas y el progreso dependen de muchas variables. Queremos que este plan sea lo más práctico posible, por eso hemos recomendado proyectos en los que puedes trabajar a medida que avances.
Meses 1-3: Conceptos básicos de Python y manipulación de datos
Domina los conceptos básicos e intermedios de la programación. Empieza a hacer proyectos básicos en tu campo de especialización. Por ejemplo, si te interesa la ciencia de datos, podrías empezar analizando un conjunto de datos con pandas y visualizando los datos con matplotlib.
- Conceptos básicos de Python. Empieza con los fundamentos de Python. Esto incluye comprender la sintaxis, los tipos de datos, las estructuras de control, las funciones y mucho más.
- Manipulación de datos. Aprende a manejar y manipular datos utilizando bibliotecas de Python como pandas y NumPy. Se trata de una habilidad crucial para cualquier trabajo relacionado con Python, especialmente en ciencia de datos y machine learning.
Recursos y proyectos recomendados
- Fundamentos de Python
- Proyecto de ciencia de datos de investigación de las películas de Netflix y las estrellas invitadas en The Office
- Hoja de trucos de Python para principiantes
Meses 4-6: Python intermedio
Ahora que tienes una base sólida, puedes empezar a aprender temas más avanzados.
- Python intermedio. Una vez que te sientas cómodo con los conceptos básicos, pasa a temas más avanzados de Python. Esto incluye comprender la programación orientada a objetos, la gestión de errores y estructuras de datos más complejas. Explora temas más avanzados como decoradores, gestores de contexto, metaclases y mucho más.
- Temas más específicos. Si te interesa el machine learning, por ejemplo, podrías empezar el programa Fundamentos del machine learning con Python . Sigue trabajando en proyectos, pero hazlos más complejos. Por ejemplo, puedes crear un modelo de machine learning para prever el precio de la vivienda o clasificar imágenes.
Recursos y proyectos recomendados
- Programa de carrera Programador de Python
- Proyecto Una nueva era de análisis de datos en el béisbol
- Programación orientada a objetos (OOP) en Python: Tutorial
A partir del mes 7: Python avanzado y especialización
Llegados a este punto, deberías conocer bien Python y sus aplicaciones en tu campo de interés. Ahora es el momento de especializarse.
- Especialización. En función de tus intereses y aspiraciones profesionales, especialízate en un área. Puede tratarse de ciencia de datos, machine learning, desarrollo web, automatización o cualquier otro campo. Por ejemplo, si te interesa el procesamiento de lenguaje natural, podrías empezar a aprender sobre bibliotecas como NLTK y SpaCy. Sigue trabajando en proyectos y leyendo sobre novedades de tu campo.
Recursos y proyectos recomendados
- Programa de carrera Científico de machine learning con Python
- Abejas ingenuas: proyecto de carga y procesamiento de imágenes
- Dominar el procesamiento de lenguaje natural (NLP) con PyTorch: Guía completa
6 consejos para aprender Python
Si estás deseando iniciar tu viaje de aprendizaje de Python, merece la pena que tengas en cuenta estos consejos: te ayudarán a maximizar tu progreso y a mantenerte centrado.
1. Elige tus intereses
Python es un lenguaje versátil con una amplia gama de aplicaciones, desde el desarrollo web y el análisis de datos hasta el machine learning y la inteligencia artificial. Al iniciar tu andadura en Python, puede ser beneficioso elegir un área específica en la que centrarte. Puedes basarse en tus objetivos profesionales, en tus intereses personales o, simplemente, elegir el área que te resulte más apasionante.
Elegir tus intereses puede ayudar a guiar tu aprendizaje y hacerlo más manejable. Por ejemplo, si te interesa la ciencia de datos, podrías dar prioridad al aprendizaje de bibliotecas como pandas y NumPy. Si tu objetivo es el desarrollo web, podrías centrarte en marcos como Django o Flask.
Recuerda que elegir tus intereses no significa que estés limitado a esa área. La versatilidad de Python significa que las habilidades que aprendes en un área a menudo pueden aplicarse en otras. A medida que te sientas más cómodo con Python, puedes empezar a explorar otras áreas y ampliar tu conjunto de habilidades.
2. Practica regularmente
La constancia es un factor clave para aprender con éxito un nuevo lenguaje, y Python no es una excepción. Intenta programar todos los días, aunque solo sean unos minutos. Esta práctica regular te ayudará a reforzar lo que has aprendido, haciéndolo más fácil de recordar y aplicar.
La práctica diaria no significa necesariamente trabajar en proyectos complejos o aprender nuevos conceptos cada día. Puede ser tan sencillo como repasar lo que has aprendido, refactorizar parte de tu código anterior o resolver retos de programación.
3. Trabaja en proyectos reales
La mejor forma de aprender Python es usarlo. Trabajar en proyectos reales te da la oportunidad de aplicar los conceptos que has aprendido y adquirir experiencia práctica. Empieza con proyectos sencillos que refuercen lo básico y pasa poco a poco a otros más complejos a medida que mejoren tus habilidades. Puede ser cualquier cosa: automatizar una tarea sencilla, diseñar un pequeño juego o incluso crear un proyecto de análisis de datos.
4. Únete a una comunidad
Aprender Python, como sucede con cualquier habilidad nueva, no tiene por qué ser un viaje solitario. De hecho, unirse a una comunidad de alumnos puede proporcionar una gran cantidad de beneficios. Puede ofrecerte apoyo cuando te enfrentes a retos, proporcionarte motivación para seguir adelante y presentarte oportunidades para aprender de los demás.
Hay muchas comunidades Python a las que puedes unirte. Entre ellas se encuentran las reuniones locales de Python, donde puedes conocer a otros entusiastas de Python en persona, y los foros en línea, donde puedes hacer preguntas, compartir tus conocimientos y aprender de las experiencias de los demás.
5. No te precipites
Aprender a programar lleva tiempo, y Python no es una excepción. No engullas a toda prisa el material en un intento de aprenderlo todo rápidamente. Tómate el tiempo necesario para comprender cada concepto antes de pasar al siguiente. Recuerda que es más importante comprender bien un concepto que avanzar rápidamente con el material.
6. Sigue iterando
Aprender Python es un proceso iterativo. A medida que adquieras más experiencia, revisa viejos proyectos o ejercicios e intenta mejorarlos o hacerlos de otra manera. Esto podría significar optimizar tu código, implementar una nueva función o simplemente hacer que tu código sea más legible. Este proceso de iteración te ayudará a reforzar lo que has aprendido y te mostrará cuánto has mejorado con el tiempo.
Las mejores formas de aprender Python en 2024
Hay muchas formas de aprender Python, y la mejor para ti dependerá de cómo te guste aprender y de lo flexible que sea tu plan de aprendizaje. Aquí tienes algunas de las mejores formas de empezar a aprender Python desde cero hoy mismo:
Cursos en línea
Los cursos en línea son una forma estupenda de aprender Python a tu propio ritmo. Ofrecemos más de 150 cursos de Python para todos los niveles, desde principiantes hasta alumnos avanzados. Estos cursos suelen incluir videoconferencias, test y proyectos prácticos, lo que proporciona una experiencia de aprendizaje muy completa.
Si eres totalmente nuevo en Python, quizá quieras empezar con nuestro curso Introducción a Python. Para los que quieren aprender lo esencial, nuestro programa de habilidades Fundamentos de Python cubre todo lo necesario para empezar a programar.
Los mejores cursos de Python para principiantes
- Programa de habilidades Fundamentos de Python
- Programa de carrera Programador de Python
- Introducción a Python
- Herramientas de Python para la ciencia de datos
- Escribir código Python eficiente
Tutoriales
Los tutoriales son una forma estupenda de aprender Python, especialmente para los principiantes. Proporcionan instrucciones paso a paso sobre cómo realizar tareas específicas o comprender determinados conceptos en Python.
Disponemos de una amplia gama de tutoriales relacionados con Python y las bibliotecas asociadas. Así que, tanto si estás empezando como si quieres mejorar tus conocimientos, seguro que encuentras temas de interés.
Los mejores tutoriales de Python
- Tutorial de Python para principiantes
- Cómo instalar Python
- 30 trucos geniales para mejorar el código Python
- 21 herramientas esenciales de Python
Hojas de trucos
Si buscas una forma rápida de ponerte al día con principios específicos de Python, las hojas de trucos son una forma práctica de tener muchos conocimientos en un solo recurso. Por ejemplo, nuestra Hoja de trucos de Python para principiantes cubre muchos de los conceptos básicos que necesitarás para empezar.
También tenemos hojas de trucos para bibliotecas específicas de Python, como Seaborn y SciPy, que incluyen fragmentos de código de ejemplo y consejos para sacar el máximo partido a las herramientas.
Una selección de hojas de trucos
Las mejores hojas de trucos de Python
- Hoja de trucos de Python para principiantes
- Hoja de trucos Trabajar con fechas y horas en Python
- Visualización de datos en Python: Hoja de trucos Bokeh
- Hoja de trucos Importar datos en Python
Proyectos
Trabajar en proyectos te ayuda a utilizar las habilidades que ya has aprendido para afrontar nuevos retos. A medida que vayas avanzando, tendrás que adaptar tu enfoque e investigar nuevas formas de obtener resultados, lo que te ayudará a dominar nuevas técnicas de Python.
En DataCamp tienes toda una serie de proyectos de ciencia de datos en los que trabajar. Te permiten aplicar tus habilidades de programación a una amplia variedad de conjuntos de datos para resolver problemas del mundo real en tu navegador, y puedes filtrar específicamente por los que requieren Python.
Los mejores proyectos de Python
- Más de 60 proyectos Python para todos los niveles de experiencia
- Explorando la historia de Lego
- Investigar las películas de Netflix y las estrellas invitadas en The Office
- Análisis de datos de Airbnb en NYC
Libros
Los libros son un recurso excelente para aprender Python, especialmente para quienes prefieren el aprendizaje a su propio ritmo. Learn Python the Hard Way, de Zed Shaw, y Python Crash Course, de Eric Matthes, son dos libros muy recomendables para principiantes. Estos libros proporcionan explicaciones en profundidad de los conceptos de Python, junto con numerosos ejercicios y proyectos para reforzar tu aprendizaje.
Los mejores libros de Python
- Learning Python, 5.ª edición: Lutz, Mark
- Head First Python: A Brain-Friendly Guide: Barry, Paul
- Python Distilled (Developer's Library): Beazley, David
- Python 3: The Comprehensive Guide to Hands-On Python Programming
Las mejores carreras profesionales de Python en 2024
Como ya hemos visto, la demanda de profesionales con conocimientos de Python está aumentando, y hay muchos puestos que requieren conocimientos de este lenguaje de programación. Estas son algunas de las principales carreras que utilizan Python entre las que puedes elegir:
Científico de datos
Los científicos de datos son los detectives del mundo de los datos, responsables de descubrir e interpretar ricas fuentes de datos, gestionar grandes cantidades de datos y fusionar puntos de datos para identificar tendencias.
Utilizan sus habilidades analíticas, estadísticas y de programación para recopilar, analizar e interpretar grandes conjuntos de datos. A continuación, utilizan esta información para desarrollar soluciones basadas en datos a problemas empresariales desafiantes.
Una parte de estas soluciones consiste en desarrollar algoritmos de machine learning que generen nueva información (por ejemplo, identificación de segmentos de clientes), automaticen procesos empresariales (por ejemplo, previsión de calificaciones crediticias) o proporcionen a los clientes un nuevo valor (por ejemplo, sistemas de recomendación).
Habilidades clave:
- Sólidos conocimientos de Python, R y SQL
- Comprensión de los conceptos de machine learning e IA
- Competencia en análisis estadístico, análisis cuantitativo y modelización predictiva
- Técnicas de visualización de datos y elaboración de informes
- Habilidades de comunicación y presentación eficaces
Herramientas imprescindibles:
- Herramientas de análisis de datos (por ejemplo, Pandas, NumPy)
- Bibliotecas de machine learning (por ejemplo, Scikit-learn)
- Herramientas de visualización de datos (por ejemplo, Matplotlib, Tableau)
- Marcos de big data (por ejemplo, Airflow, Spark)
- Herramientas de línea de comandos (por ejemplo, Git, Bash)
Desarrollador Python
Los desarrolladores Python se encargan de escribir la lógica de las aplicaciones web del lado del servidor. Desarrollan componentes backend, conectan la aplicación con los demás servicios web y apoyan a los desarrolladores frontend integrando su trabajo con la aplicación Python. Los desarrolladores Python también suelen dedicarse al análisis de datos y al machine learning, aprovechando el rico ecosistema de bibliotecas de Python.
Habilidades clave:
- Dominio de la programación en Python
- Conocimiento de tecnologías frontend (HTML, CSS, JavaScript)
- Conocimiento de los marcos web de Python (por ejemplo, Django, Flask)
- Familiaridad con las bibliotecas ORM
- Conocimientos básicos de tecnologías de bases de datos (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL)
Herramientas imprescindibles:
- IDE de Python (por ejemplo, PyCharm)
- Sistemas de control de versiones (por ejemplo, Git)
- Bibliotecas Python para desarrollo web (por ejemplo, Django, Flask)
Analista de datos
Los analistas de datos se encargan de interpretar los datos y convertirlos en información que pueda ofrecer formas de mejorar una empresa. Reúnen información de diversas fuentes e interpretan patrones y tendencias. Una vez recopilados e interpretados los datos, los analistas de datos pueden informar al resto de la empresa de lo que han averiguado para influir en las decisiones estratégicas.
Habilidades clave:
- Dominio de Python, R y SQL
- Sólidos conocimientos de análisis estadístico
- Experiencia con herramientas de inteligencia empresarial (por ejemplo, Tableau, Power BI)
- Comprensión de las técnicas de recopilación y limpieza de datos
- Habilidades de comunicación y presentación eficaces
Herramientas imprescindibles:
- Herramientas de análisis de datos (por ejemplo, Pandas, NumPy)
- Herramientas de datos de inteligencia empresarial (por ejemplo, Tableau, Power BI)
- Bases de datos SQL (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL)
- Software de hojas de cálculo (por ejemplo, MS Excel)
Ingeniero de machine learning
Los ingenieros de machine learning son programadores sofisticados que desarrollan máquinas y sistemas que pueden aprender y aplicar conocimientos. Estos profesionales se encargan de crear programas y algoritmos que permiten a las máquinas actuar sin que se les ordene específicamente realizar esas tareas.
Habilidades clave:
- Dominio de Python, R y SQL
- Conocimiento profundo de los algoritmos de machine learning
- Conocimiento de marcos de aprendizaje profundo (por ejemplo, TensorFlow)
Herramientas imprescindibles:
- Bibliotecas de machine learning (por ejemplo, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- Herramientas de análisis y manipulación de datos (por ejemplo, pandas, NumPy)
- Herramientas de visualización de datos (por ejemplo, Matplotlib, Seaborn)
- Marcos de aprendizaje profundo (por ejemplo, TensorFlow, Keras, PyTorch)
|
Puesto |
Descripción |
Habilidades clave |
Herramientas |
|
Científico de datos |
Extrae información de los datos para resolver problemas empresariales y desarrollar algoritmos de machine learning. |
Python, R, SQL, machine learning, conceptos de IA, análisis estadístico, visualización de datos, comunicación |
Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Tableau, Airflow, Spark, Git, Bash |
|
Desarrollador Python |
Escribe la lógica de la aplicación web del lado del servidor, desarrolla componentes backend e integra el trabajo frontend con aplicaciones Python. |
Programación en Python, tecnologías frontend (HTML, CSS, JavaScript), macos web de Python (Django, Flask), bibliotecas ORM, tecnologías de bases de datos |
PyCharm, Jupyter Notebook, Git, Django, Flask, Pandas, NumPy |
|
Analista de datos |
Interpreta los datos para ofrecer formas de mejorar una empresa e informa de los resultados para influir en las decisiones estratégicas. |
Python, R, SQL, análisis estadístico, visualización de datos, recopilación y limpieza de datos, comunicación |
Pandas, NumPy, Matplotlib, Tableau, MySQL, PostgreSQL, MS Excel |
|
Ingeniero de machine learning |
Desarrolla máquinas y sistemas que puedan aprender y aplicar conocimientos y crea programas y algoritmos para el machine learning. |
Python, R, SQL, algoritmos de machine learning, marcos de aprendizaje profundo |
Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, TensorFlow, Keras, PyTorch |
Tabla comparativa de puestos que utilizan Python
Cómo encontrar un trabajo en el que se utilice Python
Un grado puede ser una gran baza a la hora de iniciar una carrera en la que se use Python, pero no es la única vía. Aunque la educación formal en ciencias de la computación o en un campo relacionado puede ser beneficiosa, cada vez más profesionales entran en este campo por vías no tradicionales. Con dedicación, aprendizaje constante y un enfoque proactivo, puedes conseguir el trabajo de tus sueños con Python.
Aquí te explicamos cómo encontrar un trabajo en el que se utilice Python sin tener un grado:
Sigue aprendiendo sobre el campo
Mantente al día de los últimos avances en Python. Sigue a profesionales influyentes de Python en Twitter, lee blogs relacionados con Python y escucha podcasts relacionados con Python. Algunos de los líderes de opinión en el campo de Python que debes seguir son Guido van Rossum (el creador de Python), Raymond Hettinger y otros. Obtendrás información sobre temas de actualidad, tecnologías emergentes y la dirección en la que va Python.
También deberías asistir a eventos del sector, ya sean seminarios web en DataCamp, conferencias sobre Python o actos para establecer contactos.
Desarrolla un portafolio
Crear un sólido portafolio que demuestre tus habilidades y los proyectos realizados es una forma de diferenciarte de los demás candidatos. Además, mostrar proyectos en los que has aplicado Python para abordar retos del mundo real puede causar una impresión duradera a los responsables de contratación.
Como dijo Nick Singh, autor de Ace the Data Science Interview, en el podcast DataFramed Careers Series,
La clave para destacar es mostrar que tu proyecto ha tenido impacto y que a otras personas les ha interesado. ¿Por qué nos dedicamos a los datos? Intentamos encontrar información que realmente repercuta en un negocio, o intentamos encontrar información que realmente de forma a la sociedad o cree algo novedoso. Intentamos mejorar la rentabilidad o mejorar la vida de las personas utilizando y analizando datos, así que si no cuantificas de algún modo el impacto, careces de impacto.
Nick Singh, Author of Ace the Data Science Interview
Entre el 60 % y el 70 % de las solicitudes se desestiman antes de que los humanos las examinen.
Jen Bricker, Former Head of Career Services at DataCamp
¿Qué es Python?
¿Cuáles son las principales características de Python?
¿Cuáles son algunas aplicaciones de Python?
¿Cuánto tiempo se tarda en aprender Python?
¿Es difícil aprender Python?
¿Cuáles son algunos puestos que utilizan Python?
¿Tengo que ser bueno en matemáticas para aprender Python?
¿Cuál es la diferencia entre Python 2 y Python 3?
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