¿Para qué se utiliza Python? 8 usos reales de Python

¿Para qué se utiliza Python? 8 Usos de Python

En este artículo, hemos mencionado más de una vez que Python tiene muchas aplicaciones. Así pues, veamos exactamente dónde podemos utilizar Python en el mundo real.

1. Python para el análisis de datos

Los datos se han convertido en un activo realmente valioso en cualquier industria moderna, y la mayoría de las empresas están interesadas en recopilar, manipular y analizar datos relevantes para extraer de ellos perspectivas empresariales significativas. Y aquí es donde Python va más allá de cualquier competencia. 

Python es especialmente valioso porque, además de su completa biblioteca estándar, proporciona una impresionante colección de módulos adicionales diseñados específicamente para fines analíticos. 

Las bibliotecas de Python más famosas para realizar análisis de datos son pandas y NumPy. Estas herramientas te permiten hacer casi todo con tus datos, como limpiarlos y manipularlos, explorar estadísticas o visualizar tendencias ocultas en tus datos.

Aparte de estas dos bibliotecas, puedes utilizar muchas otras para diversas tareas relacionadas con los datos, como la visualización de datos, el web scraping o la comprobación de hipótesis.

2. Python para la visualización de datos

La visualización de datos es una parte independiente del análisis de datos que nos ayuda a representar la información, ya sea en bruto o depurada y transformada, de una forma más convincente y perspicaz. 

Aquí entra de nuevo en juego Python, que ofrece un amplio espectro de herramientas para visualizar los datos. Los más populares son matplotlib y, basado en él, seaborn. Con ellas, podemos crear literalmente todo tipo de visualizaciones, desde las más sencillas (gráficos de líneas, de barras, histogramas) hasta las más avanzadas (gráficos animados, líneas de corriente, mapas de conglomerados, gráficos de alegría, etc.).

Si quieres aprender más sobre el uso de estas dos bibliotecas de Python, puedes seguir nuestros cursos Introducción a la visualización de datos con Matplotlib e Introducción a la visualización de datos con Seaborn.

También hay una plétora de otras bibliotecas gráficas en Python: tanto polivalentes (como Plotly, Bokeh o Altair) como más centradas(missingno para visualizar valores perdidos, Toyplot para crear gráficos interactivos para publicaciones electrónicas, GeoPandas para construir mapas, etc.).

3. Python para el aprendizaje automático

El aprendizaje automático (AM) es el núcleo de la mayoría de las tareas de la ciencia de datos. Representa un campo de la inteligencia artificial (IA ) que se ocupa de utilizar algoritmos que permitan a las máquinas aprender patrones y tendencias a partir de datos históricos para hacer predicciones sobre datos desconocidos. 

Utilizando técnicas de ML, podemos crear modelos capaces de predecir con exactitud la tasa de rotación de clientes de la empresa, estimar el riesgo de que una persona padezca una determinada enfermedad, identificar el posicionamiento óptimo de los vehículos taxi, etc.

Con Python, podemos construir un modelo ML utilizando tan sólo tres líneas de código (ver un ejemplo de un modelo de este tipo para predecir transacciones bancarias fraudulentas). Aunque hay procesos y cálculos complejos detrás de esas pocas líneas de código, las bibliotecas Python ML hacen la mayor parte del trabajo bajo el capó, lo que facilita significativamente la tarea del usuario. Las bibliotecas más comunes son scikit-learn, Keras, TensorFlow y PyTorch.

4. Python en IA y aprendizaje profundo

Python desempeña un papel central en la IA y el aprendizaje profundo, impulsando avances en tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la visión por ordenador. Estos dominios están experimentando un crecimiento significativo, y el ecosistema de bibliotecas y marcos de Python lo convierte en el lenguaje de referencia para desarrollar soluciones de IA.

Bibliotecas como spaCy, NLTK y Hugging Face Transformers permiten tareas como el análisis de sentimientos, la traducción de idiomas, el resumen de textos y el desarrollo de chatbot. La versatilidad de Python permite a los investigadores y desarrolladores implementar modelos de última generación y ajustar los preentrenados para aplicaciones personalizadas.

Python está a la vanguardia de la innovación en visión por ordenador, con bibliotecas como OpenCV, PyTorch y TensorFlow. Estas herramientas se emplean para desarrollar aplicaciones como el reconocimiento facial, la detección de objetos, la clasificación de imágenes y el análisis de vídeo. La facilidad de uso de Python y la disponibilidad de modelos preentrenados lo hacen accesible tanto para principiantes como para profesionales.

5. Python para el desarrollo de software

Además de su polifacética aplicación en áreas de ciencia de datos, Python se utiliza en cada etapa del desarrollo de software, incluido el control de compilación, la compilación continua automatizada, la creación de prototipos, el seguimiento de errores, las pruebas y el mantenimiento de software. 

La flexibilidad y potencia de este lenguaje de programación permiten crear aplicaciones multiprotocolo relativamente sencillas y muy avanzadas o que impliquen cálculos numéricos complejos. 

Con Python, podemos construir programas de audio o vídeo basados en técnicas de IA o ML, API (interfaces de programación de aplicaciones), GUI (interfaces gráficas de usuario) o cualquier otro tipo de software.

6. Python para desarrollo web

Mientras que para construir el front-end de un sitio web (la parte de un sitio web accesible a sus usuarios), utilizaríamos sobre todo lenguajes como HTML, CSS y JavaScript, para su back-end (la parte invisible de un sitio web), a menudo optaríamos por Python. 

Para estos fines, Python se utiliza en algunos marcos comunes (como Django o Flask), que tienen módulos especializados incorporados que permiten compartir datos con servidores, procesar información, acceder a bases de datos, enrutar URL, gestionar contenidos y mantener la seguridad del sitio web. En los últimos años, también hemos visto un uso creciente de FastAPI para desarrollar APIs, debido a su rendimiento y facilidad de uso.

Entre los gigantescos sitios web y aplicaciones creados con Python, destacan Google, Facebook, Instagram, YouTube, Dropbox y Reddit.

7. Python para automatización de tareas y scripting

Python es una gran herramienta para escribir programas que automaticen tareas repetitivas, un proceso también conocido como scripting. En concreto, puedes hacer scripts para trabajar con archivos y carpetas. Por ejemplo, puedes crear, renombrar, convertir, dividir, fusionar o eliminar archivos, comprobar si contienen errores, duplicados o determinados patrones de texto, o actualizar el contenido de los archivos. 

También puedes utilizar la automatización de Python para buscar y descargar información de Internet, rellenar y enviar formularios online, y enviar notificaciones o correos electrónicos periódicamente. 

Además de ser extremadamente aburrido, hacer todas estas cosas manualmente llevaría mucho tiempo y daría lugar a errores. Utilizar scripts de Python para realizar estas acciones en cuestión de minutos aumentaría significativamente tu eficacia y te ahorraría un tiempo y un esfuerzo preciosos para tareas más creativas.

Python también desempeña un papel importante en DevOps e Infraestructura como Código (IaC), utilizando bibliotecas como Ansible y Terraform.

8. Usos varios de Python

Además de todas las implementaciones consideradas anteriormente, ¿para qué más se utiliza Python? A continuación encontrarás algunas ideas nuevas:

• Seguimiento del mercado bursátil
• Raspado web
• Mantener actualizada una lista de tareas pendientes
• Crear bots
• Generar listas de nombres aleatorios, colores, números de teléfono, monedas, etc.

Por último, puedes disfrutar de Python por pura diversión:

• Convertir texto en arte ASCII, así: ʕ -`ᴥ-'ʔ
• Emparejar al azar a regaladores y destinatarios del amigo invisible
• Generar imágenes artísticas ASCII de un animal seleccionado con un mensaje
• Jugar al ajedrez
• Leer tu horóscopo
• Usar Tinder

¿Por qué aprender Python? 

Las ventajas de conocer y utilizar Python muestran claramente por qué es una gran elección para aprender, especialmente como primer lenguaje de programación. Sin embargo, ¿por qué decidirías aprenderlo personalmente? He aquí algunas razones que pueden convencerte más:

• Puede abrirte numerosas oportunidades para iniciar una nueva carrera en muchos campos, y pronto examinaremos cuáles son exactamente.
• Puede convertirse en una útil herramienta complementaria para tu trabajo actual. Por ejemplo, con Python puedes automatizar muchas tareas monótonas, como renombrar archivos a la vez, convertir archivos a otro formato o crear y actualizar informes de trabajo.
• Puede hacer que destaques entre la multitud incluso cuando solicites puestos de trabajo que no requieran saber Python directamente (por ejemplo, puedes consultar un ejemplo de plantilla de descripción de puesto de analista empresarial).
• Las profesiones relacionadas con Python están actualmente muy bien pagadas y son muy demandadas, y esta tendencia no hará más que crecer en el futuro.
• Por último, utilizando Python, puedes hacer muchas cosas útiles para ti, como raspar sitios web o crear bots. 

¿Cuánto se tarda en aprender Python?

¿Cuánto tardarías en aprender Python? Todo depende de tu experiencia previa en codificación, tus objetivos, tu motivación y el tiempo que estés dispuesto a dedicar a tus estudios. 

La buena noticia es que incluso si eres un principiante total, puedes aprender los fundamentos de Python para cualquier propósito en tan sólo 30 horas. Aquí tienes una tabla detallada con plazos en función de tus objetivos específicos:

¿Qué trabajos necesitan Python?

Muchas profesiones necesitan Python directamente para su trabajo diario. A continuación, hemos esbozado lo que puedes hacer con Python a nivel profesional, junto con otras habilidades necesarias:

Además, algunos otros trabajos pueden requerir conocimientos de Python para realizar determinadas tareas, como analizar datos, automatizar tareas repetitivas o controlar el comportamiento del mercado: analistas empresariales, banqueros y científicos son sólo algunos ejemplos. 

Conclusión

Entonces, ¿para qué se utiliza Python? En resumen, hemos discutido muchas cosas sobre las implementaciones de Python para resolver diferentes tareas en áreas como la visualización de datos, el análisis de datos y el aprendizaje automático.

También aprendimos qué es Python y sus principales ventajas, que lo convierten en el lenguaje de programación más utilizado del mundo. 

Si estás interesado en continuar el apasionante viaje de aprender Python para ampliar tus horizontes profesionales, explora los exhaustivos programas online aptos para principiantes de las siguientes pistas de habilidades y carreras profesionales de DataCamp:

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