Curso
Introducción a Python
4 h
7M
Conocido como el lenguaje de programación más versátil, Python es apto para todo el mundo, venga de donde venga a nivel educativo y profesional. Ya seas científico de datos, desarrollador web o de software, o simplemente una persona entusiasta de la tecnología, Python puede con multitud de tareas.
Como lenguaje de programación de propósito general muy popular, muchas empresas usan Python, entre ellas NASA, Spotify, Google y JP Morgan. Su versatilidad, su naturaleza de código abierto y su sencillez hacen que cualquiera pueda utilizarlo. Si te pica la curiosidad sobre lo que puedes hacer cuando dominas Python, hemos recopilado algunos proyectos con mucho potencial.
¿Qué puedes hacer cuando dominas Python para ciencia de datos?
1. Crear visualizaciones de datos y paneles espectaculares y a medida
Una de las herramientas más sencillas pero potentes que puedes dominar en Python son sus librerías de visualización de datos y creación de paneles. Python amplía enormemente lo que es posible al visualizar datos. Librerías como matplotlib, seaborn y plotly te permiten crear visualizaciones sólidas, complejas y muy personalizables que hacen que cualquier presentación o gráfico destaque de verdad. Además, si dominas el paquete Dash, podrás construir aplicaciones web de paneles riquísimas, desplegarlas y compartirlas con tu equipo sin coste.
Cómo empezar
- Curso: Introduction to Data Visualization with Seaborn
- Curso: Introduction to Data Visualization with Matplotlib
- Curso: Introduction to Data Visualization with Plotly in Python
- Curso: Building Dashboards with Dash and Plotly
- Itinerario de aprendizaje: Data Visualization with Python
2. Automatizar flujos de trabajo repetitivos de manipulación de datos
Muchas tareas relacionadas con datos consisten en una serie de pasos repetitivos que se realizan a diario o semanalmente. Un buen ejemplo es la previsión en la cadena de suministro, donde los analistas hacen pronósticos semanales siguiendo varios pasos de manipulación de datos y técnicas de forecasting sencillas.
Python te permite crear scripts que puedes ejecutar y programar automáticamente si los combinas con algunos conocimientos de línea de comandos. Además, usando funciones, puedes guardar tareas complejas de manipulación de datos que sueles aplicar a tus datasets y adaptarlas ligeramente a tus necesidades, en lugar de rehacer el análisis desde cero.
Cómo empezar
- Curso: Writing Functions in Python
- Curso: Data Manipulation with pandas
- Curso: Software Engineering for Data Scientists in Python
- Itinerario profesional: Python Programmer
3. Acelerar los flujos de análisis financiero
Python es una de las herramientas más utilizadas en finanzas y fintech. Profesionales de todo el mundo aprovechan Python para tareas como análisis de carteras, gestión cuantitativa del riesgo, modelización de riesgo de crédito, forecasting y más.
Los potentes paquetes de Python para finanzas ofrecen un conjunto de herramientas para abordar estos problemas y muchos otros. Además, si combinas automatización con tareas financieras, podrás acelerar cualquier flujo de análisis financiero.
Cómo empezar
- Curso: Introduction to Portfolio Risk Management in Python
- Curso: Quantitative Risk Management in Python
- Curso: Credit Risk Modeling in Python
- Itinerario de aprendizaje: Applied Finance in Python
4. Crear aplicaciones inteligentes con machine learning
Una de las grandes bazas de Python es su ecosistema de librerías de machine learning, ricas y llenas de funcionalidades. Scikit-learn es el paquete estándar de ML en la industria y lo usa la mayoría de científicos de datos. Dominar scikit-learn y el aprendizaje automático te permitirá construir modelos predictivos como modelos de churn de clientes, sistemas de recomendación de películas y mucho más.
Además, las librerías de deep learning como Tensorflow, Keras y PyTorch son los motores que impulsan casos de uso impresionantes como los coches autónomos, los chatbots inteligentes y otras aplicaciones cognitivas.
Cómo empezar
- Curso: Machine Learning with scikit-learn
- Curso: Unsupervised Learning in Python
- Curso: Introduction to Deep Learning in Python
- Curso: Image Processing with Keras in Python
- Itinerario profesional: Machine Learning Scientist with Python
Conocido como el lenguaje de programación más versátil, Python es apto para todo el mundo, venga de donde venga a nivel educativo y profesional. Ya seas científico de datos, desarrollador web o de software, o simplemente una persona entusiasta de la tecnología, Python puede con multitud de tareas.
Como lenguaje de programación de propósito general muy popular, muchas empresas usan Python, entre ellas NASA, Spotify, Google y JP Morgan. Su versatilidad, su naturaleza de código abierto y su sencillez hacen que cualquiera pueda utilizarlo. Si te pica la curiosidad sobre lo que puedes hacer cuando dominas Python, hemos recopilado algunos proyectos con mucho potencial.
¿Qué puedes hacer cuando dominas Python para ciencia de datos?
1. Crear visualizaciones de datos y paneles espectaculares y a medida
Una de las herramientas más sencillas pero potentes que puedes dominar en Python son sus librerías de visualización de datos y creación de paneles. Python amplía enormemente lo que es posible al visualizar datos. Librerías como matplotlib, seaborn y plotly te permiten crear visualizaciones sólidas, complejas y muy personalizables que hacen que cualquier presentación o gráfico destaque de verdad. Además, si dominas el paquete Dash, podrás construir aplicaciones web de paneles riquísimas, desplegarlas y compartirlas con tu equipo sin coste.
Cómo empezar
- Curso: Introduction to Data Visualization with Seaborn
- Curso: Introduction to Data Visualization with Matplotlib
- Curso: Introduction to Data Visualization with Plotly in Python
- Curso: Building Dashboards with Dash and Plotly
- Itinerario de aprendizaje: Data Visualization with Python
2. Automatizar flujos de trabajo repetitivos de manipulación de datos
Muchas tareas relacionadas con datos consisten en una serie de pasos repetitivos que se realizan a diario o semanalmente. Un buen ejemplo es la previsión en la cadena de suministro, donde los analistas hacen pronósticos semanales siguiendo varios pasos de manipulación de datos y técnicas de forecasting sencillas.
Python te permite crear scripts que puedes ejecutar y programar automáticamente si los combinas con algunos conocimientos de línea de comandos. Además, usando funciones, puedes guardar tareas complejas de manipulación de datos que sueles aplicar a tus datasets y adaptarlas ligeramente a tus necesidades, en lugar de rehacer el análisis desde cero.
Cómo empezar
- Curso: Writing Functions in Python
- Curso: Data Manipulation with pandas
- Curso: Software Engineering for Data Scientists in Python
- Itinerario profesional: Python Programmer
3. Acelerar los flujos de análisis financiero
Python es una de las herramientas más utilizadas en finanzas y fintech. Profesionales de todo el mundo aprovechan Python para tareas como análisis de carteras, gestión cuantitativa del riesgo, modelización de riesgo de crédito, forecasting y más.
Los potentes paquetes de Python para finanzas ofrecen un conjunto de herramientas para abordar estos problemas y muchos otros. Además, si combinas automatización con tareas financieras, podrás acelerar cualquier flujo de análisis financiero.
Cómo empezar
- Curso: Introduction to Portfolio Risk Management in Python
- Curso: Quantitative Risk Management in Python
- Curso: Credit Risk Modeling in Python
- Itinerario de aprendizaje: Applied Finance in Python
4. Crear aplicaciones inteligentes con machine learning
Una de las grandes bazas de Python es su ecosistema de librerías de machine learning, ricas y llenas de funcionalidades. Scikit-learn es el paquete estándar de ML en la industria y lo usa la mayoría de científicos de datos. Dominar scikit-learn y el aprendizaje automático te permitirá construir modelos predictivos como modelos de churn de clientes, sistemas de recomendación de películas y mucho más.
Además, las librerías de deep learning como Tensorflow, Keras y PyTorch son los motores que impulsan casos de uso impresionantes como los coches autónomos, los chatbots inteligentes y otras aplicaciones cognitivas.
Cómo empezar
- Curso: Machine Learning with scikit-learn
- Curso: Unsupervised Learning in Python
- Curso: Introduction to Deep Learning in Python
- Curso: Image Processing with Keras in Python
- Itinerario profesional: Machine Learning Scientist with Python
