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¿Para qué se utiliza Python? 7 usos reales de Python

¿Te has preguntado alguna vez para qué se utiliza Python en el mundo real? Echa un vistazo a 7 usos prácticos de este potente lenguaje de programación.
Actualizado feb 2024  · 11 min leer

Serpiente pitón

Python es actualmente (desde noviembre de 2022) el lenguaje de programación más popular del mundo, y su base de usuarios crece constantemente. Pero, ¿para qué se utiliza Python? Muchos sectores y empresas utilizan Python para analizar datos, construir modelos de machine learning, crear sitios web y programar software.

Aquí exploramos los principales usos de Python, las razones por las que Python es tan popular, por qué deberías aprenderlo y cuánto tiempo lleva. También examinamos qué trabajos suelen necesitar conocimientos de programación en Python. ¿Tienes curiosidad sobre Python vs. SQL? Consulta nuestro artículo independiente en el que los comparamos. 

¿Qué es Python?

Python es un lenguaje de programación de código abierto, orientado a objetos, de alto nivel y de propósito general. Como esta definición puede parecer abrumadora, echemos un vistazo a cada característica por separado para comprender lo que significa cada una de ellas:

  • Código abierto: es gratuito y está disponible para nuevas mejoras, como añadir funciones útiles o corregir errores.
  • Orientada a objetos: no se basa en funciones, sino en objetos con atributos y métodos definidos
  • Alto nivel: más amigable para el ser humano que para el ordenador
  • Propósito general: se puede utilizar para crear cualquier tipo de programas

Python se aplica ampliamente en ciencia de datos, análisis de datos, machine learning, ingeniería de datos, desarrollo web, desarrollo de software y otros campos.

Para saber más sobre qué es Python, puedes consultar el artículo de nuestro blog sobre los fundamentos de este popular lenguaje.

¿Por qué Python es tan popular?

Hablemos ahora de las principales ventajas de utilizar Python que lo convierten en un lenguaje de programación tan potente y extendido:

  • Tiene una sintaxis intuitiva que se asemeja a una lengua inglesa natural y, por tanto, es fácil de aprender, especialmente para las personas que acaban de entrar en el mundo de la programación.
  • Gracias a su sintaxis amigable, es fácil de escribir, leer y depurar.
  • Proporciona una extensa biblioteca estándar y una amplia selección de bibliotecas y módulos adicionales bien documentados y completos
  • Es gratuito tanto para particulares como para empresas
  • Gracias a su enorme comunidad de apoyo, Python se desarrolla, mejora y amplía constantemente
  • Puede integrarse en cualquier proyecto y utilizarse para resolver problemas avanzados
  • Al ser un lenguaje de uso general, tiene diversas aplicaciones en muchos ámbitos

¿Para qué se utiliza Python? 7 Usos de Python

Ya hemos mencionado más de una vez en este artículo 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 actividad 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, aparte 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. Las más populares son matplotlib y, basada en la anterior, 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 cómo utilizar 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 un amplio abanico de otras bibliotecas gráficas en Python: tanto polivalentes (Plotly, Bokeh o Altair) como más específicas (missingno para visualizar valores perdidos, Toyplot para crear gráficos interactivos para publicaciones electrónicas, GeoPandas para construir mapas, etc.).

3. Python para Machine Learning

El Machine Learning (ML) 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 taxis, 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 detrás de esas pocas líneas de código hay procesos y cálculos complejos, las bibliotecas Python ML hacen la mayor parte del trabajo de forma interna, lo que facilita notablemente la tarea del usuario. Las bibliotecas más comunes son scikit-learn, Keras, TensorFlow y PyTorch.

4. Python para el desarrollo de software

Además de sus múltiples aplicaciones en el campo de la ciencia de datos, Python se utiliza en todas las fases 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, al mismo tiempo, la potencia de este lenguaje de programación permiten utilizarlo tanto para crear aplicaciones multiprotocolo relativamente sencillas como 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.

5. Python para el 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) con 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.

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

6. Python para Automatización de Tareas/Scripting

Python es una gran herramienta para escribir programas que automaticen diferentes tareas repetitivas. Este proceso también se denomina 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. 

Hacer todas estas cosas manualmente, además de ser extremadamente aburrido, llevaría mucho tiempo y daría lugar a errores. Utilizar scripts de Python para realizar estas acciones en cuestión de minutos aumenta significativamente tu eficacia y te ahorra un tiempo y un esfuerzo preciosos que puedes dedicar a tareas más creativas.

7. Usos varios de Python

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

Por último, puedes disfrutar de Python por pura diversión:

Para qué sirve Python

 

¿Por qué aprender a utilizar 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 veremos cuáles exactamente.
  • Puede convertirse en una útil herramienta complementaria para tu trabajo actual. Por ejemplo, con Python puedes automatizar muchas tareas monótonas como renombrar muchos 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 de negocio).
  • 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. Si necesitas pruebas, basta con que cojas cualquiera de los trabajos mencionados en el capítulo ¿Qué trabajos necesitan Python? de este artículo y compruebes el salario medio respectivo en Indeed y las ofertas de trabajo en LinkedIn.
  • Por último, al ser capaz de utilizar Python puedes hacer un montón de cosas útiles para ti, como raspar sitios web o crear bots. 

Cuánto se tarda en aprender Python

¿Cuánto tardarías en aprender Python? Bueno, aquí 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 15 horas. 

Si quieres aprender los fundamentos de Python para la ciencia de datos, o aprender a utilizarlo en estadística, o ya sabes Python pero te gustaría dominar la escritura del código de forma eficiente, sólo te llevará unas 4 horas. 

Si, por el contrario, necesitas un enfoque más estructurado y polifacético de tus estudios para convertirte en analista de datos en Python, puedes tardar hasta 32 horas. Así que depende de ti elegir qué harás con él y cuándo empezar a aprender este lenguaje.

¿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:

  • Científico de datos
  • Analista de datos
  • Ingeniero de datos
  • Ingeniero de machine learning
  • Periodista de datos
  • Arquitecto de datos
  • Desarrollador web full-stack
  • Desarrollador web back-end
  • Ingeniero DevOps
  • Ingeniero de software

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. 

Elegir Python

Entonces, ¿para qué se utiliza Python? En resumen, hemos tratado muchas aspectos de las implementaciones de Python para resolver diferentes tareas, en áreas como la visualización de datos, el análisis de datos y el machine learning.

También hemos definido qué es Python y cuáles son 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 en línea para principiantes de los siguientes itinerarios profesionales y de habilidades de DataCamp:

Preguntas frecuentes sobre Python

¿Por qué Python es tan popular?

Hay algunas razones, entre ellas 

  • Es fácil de aprender, escribir, depurar y leer gracias a su sintaxis intuitiva
  • Es gratis para todos
  • Proporciona una amplia biblioteca estándar y muchos módulos adicionales
  • Se desarrolla, mejora y amplía constantemente
  • Puede utilizarse para resolver problemas avanzados en diversos campos.

¿Cuáles son las principales aplicaciones de Python?

Ciencia de datos, análisis de datos, visualización de datos, machine learning, inteligencia artificial, ingeniería de datos, desarrollo web, desarrollo de software y automatización de tareas.

¿Merece la pena aprender Python en 2022?

Por supuesto que sí. El conocimiento de Python puede ayudarte a iniciar una nueva profesión bien remunerada y muy demandada en muchos ámbitos, o puede convertirse en una herramienta adicional para tu trabajo actual o tus tareas personales. Python también puede hacer que destaques entre la multitud incluso cuando solicites trabajos que no requieran directamente esas habilidades.

¿Cuánto tiempo se tarda en aprender Python?

Aproximadamente de 4 a 100 horas, dependiendo de tu experiencia previa en codificación (o de la ausencia de ella), de tus objetivos, de tu motivación, del tiempo que estés dispuesto a dedicar a tus estudios y de lo que vayas a hacer exactamente con este lenguaje de programación.

¿Es Python una buena opción de aprendizaje para un principiante en codificación?

Por supuesto. Python tiene una sintaxis intuitiva y fácil de usar para principiantes, que se asemeja a un lenguaje natural, y también ofrece bibliotecas bien descritas y completas, por lo que este lenguaje es realmente fácil de aprender y utilizar. Si eres un principiante total, puedes encontrar útil este programa por habilidad sobre los fundamentos de Python.

¿Es Python preferible a R para resolver tareas de ciencia de datos?

Sí, y últimamente se está haciendo más popular debido a su baja barrera de entrada, su sintaxis sencilla, la vasta comunidad de apoyo y la amplia selección de bibliotecas de ciencia de datos bien documentadas, polivalentes o con una especialización limitada, que pueden utilizarse para resolver cualquier tarea compleja.

¿Qué trabajos necesitan Python?

Científicos de datos, analistas de datos, ingenieros de datos, ingenieros de machine learning, periodistas de datos, arquitectos de datos, desarrolladores web full-stack, desarrolladores web back-end, ingenieros de software, ingenieros DevOps, analistas empresariales, banqueros y científicos de distintos campos.

¿Cómo puedo utilizar Python para mis necesidades personales?

Para controlar el mercado de valores, automatizar informes, raspado de sitios web, rellenar y enviar formularios online, actualizar una lista de tareas pendientes, crear bots y generar datos aleatorios de una determinada categoría. También puedes utilizar Python para diversas tareas divertidas, como generar texto e imágenes de arte ASCII, jugar al ajedrez, emparejar a los regaladores y destinatarios del Amigo Invisible, leer tu horóscopo o incluso utilizar Tinder.

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