Cómo aprender Python desde cero en 2026: Una guía experta

¿Qué hace que Python sea tan popular?

En diciembre de 2025, 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 simplicidad, versatilidad y amplia gama de aplicaciones.

La popularidad de Python

Estas razones también hacen que sea un lenguaje muy apreciado en el ámbito de 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.

Analicemos estos factores con más detalle.

Las principales características de Python

Echemos un vistazo más de cerca a 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 asemeja en cierta medida al inglés.
• Fácil de aprender. La legibilidad de Python hace que sea relativamente fácil para los principiantes aprender el lenguaje y comprender lo que hace el código.
• Versatilidad. Python no se limita a un solo tipo de tarea; puedes utilizarlo en muchos campos. Tanto si te interesa el desarrollo web, la automatización de tareas o adentrarte en la ciencia de datos, Python tiene las herramientas que te ayudarán a conseguirlo.
• Amplio soporte bibliotecario. Incluye una amplia biblioteca estándar con código preescrito para diversas tareas, lo que te ahorrará tiempo y esfuerzo. Además, la dinámica 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 de este lenguaje es que puedes escribir tu código una sola vez y ejecutarlo en cualquier sistema operativo. Esta característica hace que Python sea una excelente opción si trabajas en un equipo con diferentes sistemas operativos.
• Idioma interpretado. Python es un lenguaje interpretado, lo que significa que el código se ejecuta línea por línea. Esto puede facilitar la depuración, ya que permite 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 gratuitamente y puede distribuirse y modificarse. Esto ha dado lugar a una gran comunidad de programadores que contribuyen a su desarrollo y crean un vasto ecosistema de bibliotecas Python.
• Tipado dinámico. Python es un lenguaje de tipado dinámico, lo que significa que no es necesario declarar el tipo de datos de una variable al crearla. El intérprete de Python deduce el tipo, lo que hace que el código sea más flexible y fácil de manejar.

¿Por qué es tan beneficioso aprender Python?

Aprender Python es beneficioso por diversas razones. Además de su gran popularidad, Python tiene aplicaciones en numerosas industrias, desde la tecnología hasta las finanzas, la salud y mucho más. Aprender Python abre muchas oportunidades profesionales y garantiza mejores resultados laborales. Así es como se hace:

Python tiene una gran variedad de aplicaciones.

Ya hemos mencionado la versatilidad de Python, pero veamos algunos ejemplos concretos de dónde se puede utilizar:

• Ciencia de datos. Python se utiliza ampliamente en el análisis y la visualización de datos, siendo especialmente útiles bibliotecas como Pandas, NumPy y Matplotlib.
• Desarrollo web. Para el desarrollo web backend se utilizan marcos como Django y Flask.
• Desarrollo de software. Puedes utilizar Python en el desarrollo de software para la creación de scripts, la automatización y las pruebas.
• Desarrollo de videojuegos. Incluso puedes utilizarlo para desarrollar videojuegos utilizando bibliotecas como PyGame y tkinter.
• Machine learning e inteligencia artificial. Las bibliotecas como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn hacen que Python sea una opción muy popular en este campo. Descubre cómo aprender IA en una guía aparte.

Existe demanda de conocimientos de Python.

Con el auge de la ciencia de datos, machine learning y la inteligencia artificial, existe una gran demanda de conocimientos de Python. Según un informe de GitHub de 2024, Python fue el lenguaje de programación más deseado entre los encuestados, con un 41,9 % de los votos. También era uno de los idiomas más admirados de la lista.

Empresas de muchos sectores buscan profesionales que sepan utilizar Python para extraer información de los datos, crear modelos de machine learning y automatizar tareas. Las certificaciones en Python también tienen mucha demanda. 

Aprender Python puede mejorar significativamente tu empleabilidad y abrirte un amplio abanico de oportunidades profesionales. Los programadores de Python en EE. UU. ganan una media de 120 000 dólares al año, según datos de Glassdoor. 

Python es bueno para la IA.

Probablemente hayas visto mucho entusiasmo en torno a la IA durante el último año. Python es uno de los lenguajes más utilizados para la inteligencia artificial (IA) debido a su simplicidad, versatilidad y sólido ecosistema de bibliotecas. Su sintaxis limpia permite a los programadores centrarse en resolver problemas complejos en lugar de lidiar con el código, lo que lo hace ideal para la inteligencia artificial y machine learning (ML). Bibliotecas como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn permiten desarrollar modelos de vanguardia, mientras que herramientas como Pandas y NumPy agilizan la preparación de datos. Ya sea para crear chatbots, sistemas de recomendación o aplicaciones de visión artificial, la adaptabilidad de Python garantiza que pueda manejar una amplia gama de tareas de IA.

Además, la independencia de la plataforma de Python y su comunidad de apoyo lo convierten en una opción accesible tanto para principiantes como para profesionales. Desde el aprendizaje profundo hasta el procesamiento del lenguaje natural y la robótica, Python impulsa la innovación en todos los sectores, consolidando su papel como base de las tecnologías impulsadas por la inteligencia artificial. Aprenderlo ahora podría resultarte muy útil para un futuro que parece cada vez más impulsado por la IA. 

¿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 en 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 un esfuerzo constante, a menudo puedes aprender los conceptos básicos en unas pocas semanas y alcanzar un nivel bastante competente en unos pocos meses.

Los recursos en línea pueden proporcionarte una base sólida para tus habilidades y pueden variar en duración. Por ejemplo, nuestro programa de habilidades de programación en Python, que abarca las habilidades necesarias para programar con soltura, requiere unas 24 horas de estudio, mientras que nuestro programa profesional de analista de datos con Python requiere unas 36 horas de estudio. Por supuesto, el camino para convertirse en un auténtico Pythonista es un proceso largo, y gran parte de tus esfuerzos deberán consistir en el autoaprendizaje, además de métodos más estructurados.

A modo de comparación entre el tiempo que se tarda en aprender Python y otros lenguajes:

Tabla comparativa del tiempo que se tardaría en aprender diferentes lenguajes de programación.

Cómo aprender Python en 2026: Seis pasos para alcanzar el éxito

Veamos cómo puedes aprender Python. Esta guía paso a paso da por sentado que estás aprendiendo Python desde cero, lo que significa que tendrás que empezar por lo más básico y avanzar poco a poco.

1. Comprende por qué estás aprendiendo Python.

En primer lugar, es importante que averigües cuáles son tus motivaciones para querer aprender Python. Es un lenguaje versátil con todo tipo de aplicaciones. Por lo tanto, comprender por qué quieres aprender Python te ayudará a desarrollar un plan de aprendizaje personalizado.

Tanto si te interesa automatizar tareas, analizar datos o desarrollar software, tener un objetivo claro en mente te mantendrá motivado y centrado en tu proceso de aprendizaje. Algunas preguntas que puedes hacerte son:

• ¿Cuáles son tus objetivos profesionales? ¿Aspiras a desarrollar tu carrera profesional en el ámbito de la ciencia de datos, el desarrollo web, la ingeniería de software u otro campo en el que se utilice habitualmente Python?
• ¿Qué problemas estoy tratando de resolver? ¿Quieres automatizar tareas, analizar datos, crear un sitio web o desarrollar un modelo de machine learning? Python se puede utilizar para todas estas tareas y muchas más.
• ¿Qué me interesa? ¿Te interesa trabajar con datos o crear aplicaciones? ¿O tal vez te intriga la inteligencia artificial? Tus intereses pueden guiar tu trayectoria de aprendizaje.
• ¿Cuál es tu nivel actual de habilidad? Si eres principiante, la simplicidad y legibilidad de Python lo convierten en un excelente primer lenguaje. Si eres un programador experimentado, es posible que te interese Python por sus potentes bibliotecas y marcos de trabajo.

Las respuestas a estas preguntas determinarán cómo estructurar tu itinerario de aprendizaje, lo cual es especialmente importante para los siguientes pasos.

2. Empieza con los conceptos básicos de Python.

Comprender los conceptos básicos de Python

Python hace hincapié en la legibilidad del código y te permite expresar conceptos en menos líneas de código. Es recomendable comenzar por comprender conceptos básicos como variables, tipos de datos y operadores.

Nuestro curso Introducción a Python cubre los conceptos básicos de Python para el análisis de datos, ayudándote a familiarizarte con estos conceptos.

Instalación de Python y configuración del entorno

Para empezar a programar en Python, debes instalar Python y configurar tu entorno de desarrollo. Puedes descargar Python desde el sitio web oficial, utilizar Anaconda Python o empezar con DataLab para iniciarte en Python en tu navegador.

Para obtener una explicación completa sobre cómo configurarlo, consulta nuestra guía sobre cómo instalar Python.

Escribe tu primer programa en Python.

Empieza escribiendo un programa sencillo en Python, como el clásico script «Hola, mundo». Este proceso te ayudará a comprender la sintaxis y la estructura del código Python. Nuestro tutorial de Python para principiantes te guiará a través de 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 las estructuras de datos y algoritmos en Python, que cubre una amplia gama de estos aspectos.

Control de flujo en Python

Las sentencias de control de flujo, como las sentencias if, los bucles for y los bucles while, permiten que el programa tome decisiones y repita acciones. Tenemos un tutorial sobre sentencias if, así como otros sobre bucles while y 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 mejores prácticas para escribir funciones complejas, reutilizables y fáciles de mantener.

3. Domina los conceptos intermedios de Python.

Una vez que te hayas familiarizado con los conceptos básicos, podrás pasar a temas más avanzados. Una vez más, estos conceptos son esenciales para comprender Python y te ayudarán a abordar un arreglo de problemas y situaciones que puedes encontrar al utilizar este lenguaje de programación.

Manejo de errores y excepciones

Python proporciona herramientas para gestionar errores y excepciones en tu código. Comprender cómo utilizar los bloques try/except y generar excepciones es fundamental para escribir programas Python robustos. Tenemos una guía específica sobre el manejo de excepciones y errores en Python que puede ayudarte a solucionar los problemas de tu código.

Trabajar con bibliotecas en Python

El poder de Python proviene de su vasto ecosistema de bibliotecas. Aprende a importar y utilizar bibliotecas comunes como NumPy para cálculos numéricos, pandas para la manipulación de datos y matplotlib para la visualización de datos. En otro artículo, hablamos de las principales bibliotecas de Python para la ciencia de datos, lo que puede proporcionar más contexto sobre 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 la programación orientada a objetos (OOP), como clases, objetos, herencia y polimorfismo, puede ayudarte a escribir código más organizado y eficiente.

Para obtener más información sobre la programación orientada a objetos en Python, consulta nuestro curso en línea, que explica cómo crear clases y aprovechar técnicas como la herencia y el polimorfismo para reutilizar y optimizar tu código.

4. Aprende haciendo

Una de las formas más efectivas de aprender Python es usándolo activamente. Quieres minimizar el tiempo que dedicas a aprender sintaxis y empezar a trabajar en proyectos lo antes posible. Este enfoque de aprendizaje práctico consiste en aplicar los conceptos que has aprendido a través de 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. Esto podría ser cualquier cosa, desde un simple script para automatizar una tarea, un proyecto de análisis de datos o incluso una aplicación web.
• Asiste a seminarios web y sesiones de programación conjunta. Encontrarás numerosos seminarios web y eventos en línea de DataCamp en los que podrás programar junto 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 de Python en DataCamp Projects.

5. Crea un portafolio de proyectos.

A medida que completes proyectos, recógelos en un portafolio. Este portafolio debe reflejar tus habilidades e intereses y estar adaptado a la carrera o industria que te interesa. Intenta que tus proyectos sean originales y demuestren tu capacidad para resolver problemas.

Tenemos una lista de más de 60 proyectos de Python para todos los niveles en un artículo aparte, pero aquí te sugerimos algunas ideas de proyectos para diferentes 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 de tu interés.
• Intermedio. Proyectos más complejos, como un rastreador web, un blog con Django o un modelo de machine learning con 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 buen portafolio de ciencia de datos, que incluye una gran variedad de ejemplos diferentes. Y no lo olvides: puedes crear tu portafolio con DataCamp para mostrar tus habilidades.

6. Sigue desafiándote a ti mismo.

Nunca dejes de aprender. Una vez que domines los conceptos básicos, busca tareas y proyectos más desafiantes. Especialízate en áreas que sean relevantes para tus objetivos profesionales o intereses personales. Ya sea ciencia de datos, desarrollo web o machine learning, siempre hay más que aprender en el mundo de Python. Recuerda que aprender Python es una maratón, no un sprint. Sigue practicando, mantén tu curiosidad y no tengas miedo a cometer errores.

Un ejemplo de plan de aprendizaje de Python

A continuación, hemos creado un posible plan de aprendizaje en el que se describe dónde centrar tu tiempo y tus esfuerzos si estás empezando con Python. Recuerda que los plazos, las áreas temáticas y el progreso dependen de una amplia gama de variables. Queremos que este plan sea lo más práctico posible, por eso hemos recomendado proyectos en los que puedes trabajar a medida que avances.

Mes 1-3: Conceptos básicos de Python y manipulación de datos

Domina los conceptos básicos e intermedios de programación. Empieza a realizar proyectos básicos en tu campo de especialización. Por ejemplo, si te interesa la ciencia de datos, puedes 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. Esta es una habilidad fundamental para cualquier trabajo relacionado con Python, especialmente en ciencia de datos y machine learning.

Recursos y proyectos recomendados

• Fundamentos de Python
• Investigación sobre las películas de Netflix y los actores invitados en The Office Proyecto de ciencia de datos
• Hoja de referencia de Python para principiantes

Mes 4-6: Python intermedio

Ahora que ya 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, el manejo 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 machine learning, por ejemplo, puedes empezar con el programa Fundamentos de machine learning con Python . Sigue trabajando en proyectos, pero hazlos más complejos. Por ejemplo, puedes crear un modelo de machine learning para predecir los precios de las viviendas o clasificar imágenes.

Recursos y proyectos recomendados

• Programa de carrera como programador Python
• Una nueva era en el análisis de datos en el béisbol Proyecto
• Programación orientada a objetos en Python (OOP): Tutorial

A partir del séptimo mes: Python avanzado y especialización

En este punto, deberías tener un buen conocimiento de 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. Podría tratarse de ciencia de datos, machine learning, desarrollo web, automatización o cualquier otro campo. Por ejemplo, si te interesa el procesamiento del lenguaje natural, podrías empezar a aprender sobre bibliotecas como NLTK y SpaCy. Sigue trabajando en proyectos y leyendo sobre las novedades en tu campo.

Recursos y proyectos recomendados

• Científico de Aprendizaje Automático con Trayectoria Profesional en Python
• Abejas ingenuas: Proyecto de carga y procesamiento de imágenes
• Dominar el procesamiento del lenguaje natural (NLP) con PyTorch: Guía completa

Hoja de ruta para aprender Python

A continuación, hemos recopilado una hoja de ruta visual básica basada en los itinerarios de aprendizaje de Python. Esto puede ayudarte a visualizar tu progreso en tu objetivo de dominar Python: 

6 consejos principales para aprender Python

Si estás deseando comenzar tu aprendizaje de Python, vale la pena que tengas en cuenta estos consejos, ya que te ayudarán a maximizar tu progreso y a mantener la concentración.

1. Elige tu enfoque

La versatilidad de Python abarca el desarrollo web, el análisis de datos, machine learning y mucho más. Para optimizar tu aprendizaje, considera centrarte en un área específica que se ajuste a tus objetivos profesionales o intereses. Por ejemplo, los aspirantes a científicos de datos pueden dar prioridad a bibliotecas como pandas y NumPy, mientras que los que se dedican al desarrollo web pueden explorar marcos como Django o Flask.

Centrarte en algo no te limita; las habilidades de Python son transferibles entre distintos ámbitos. Una vez que te sientas cómodo, puedes ampliar tus conocimientos a otras áreas.

2. Practica con regularidad.

La constancia es esencial para aprender Python, o cualquier otro idioma nuevo. Intenta programar a diario, aunque solo sea durante unos minutos, para reforzar tus conocimientos y mejorar tu capacidad de retención.

La práctica diaria no requiere abordar proyectos complejos. Puede implicar revisar conceptos, perfeccionar código anterior o resolver retos sencillos para ganar confianza y mantener el impulso.

3. Trabaja en proyectos reales

La mejor manera de aprender Python es usándolo. Trabajar en proyectos reales te brinda la oportunidad de aplicar los conceptos que has aprendido y adquirir experiencia práctica. Empieza con proyectos sencillos que refuercen los conceptos básicos y, a medida que mejores tus habilidades, ve abordando proyectos más complejos. Esto puede ser cualquier cosa, desde automatizar una tarea sencilla, crear un pequeño juego o incluso desarrollar un proyecto de análisis de datos.

4. Únete a una comunidad

Aprender Python es más fácil y gratificante cuando se comparte con otros. Las comunidades brindan apoyo, motivación y valiosas oportunidades para aprender de los demás.

Considera la posibilidad de unirte a reuniones locales de Python para establecer contactos en persona o participar en foros en línea para hacer preguntas, compartir conocimientos y obtener información valiosa de las experiencias de otros.

5. No te apresures.

Aprender a programar lleva tiempo, y Python no es una excepción. No te apresures a repasar el material con el fin de aprender todo rápidamente. Tómate el tiempo necesario para comprender cada concepto antes de pasar al siguiente. Recuerda que es más importante comprender completamente un concepto que avanzar rápidamente por el material.

6. Sigue iterando

Aprender Python es un proceso iterativo. A medida que adquieras más experiencia, vuelve a revisar proyectos o ejercicios antiguos e intenta mejorarlos o realizarlos de una manera diferente. Esto podría significar optimizar tu código, implementar una nueva función o incluso simplemente hacer que tu código sea más legible. Este proceso de repetición te ayudará a reforzar lo que has aprendido y te mostrará cuánto has mejorado con el tiempo.

Las mejores formas de aprender Python en 2026

Hay muchas formas de aprender Python, y la mejor para ti dependerá de cómo te guste aprender y de la flexibilidad de tu horario de estudio. Estas son algunas de las mejores formas de empezar a aprender Python desde cero hoy mismo:

Cursos en línea

Los cursos en línea son una excelente manera de aprender Python a tu propio ritmo. Ofrecemos más de 150 cursos de Python para todos los niveles, desde principiantes hasta avanzados. Estos cursos suelen incluir videoconferencias, cuestionarios y proyectos prácticos, lo que proporciona una experiencia de aprendizaje muy completa.

Si eres totalmente nuevo en Python, es posible que desees comenzar con nuestro curso Introducción a Python. Para aquellos que desean aprender todos los conceptos básicos, nuestro programa de Python Fundamentals cubre todo lo necesario para empezar a programar.

Los mejores cursos de Python para principiantes

• Programa de habilidades básicas de Python
• Programa de carrera como programador Python
• Introducción a Python
• Caja de herramientas de ciencia de datos de Python
• Escribir código Python eficiente

Tutoriales

Los tutoriales son una forma estupenda de aprender Python, especialmente para principiantes. Proporcionan instrucciones paso a paso sobre cómo realizar tareas específicas o comprender ciertos conceptos en Python.

Tenemos una amplia gama de tutoriales disponibles relacionados con Python y las bibliotecas asociadas. Así que, tanto si acabas de empezar como si deseas mejorar tus conocimientos actuales, seguro que encontrarás temas de tu interés.

Los mejores tutoriales de Python

• Tutorial de Python para principiantes
• Cómo instalar Python
• 30 trucos geniales para mejorar tu código Python
• 21 herramientas esenciales de Python

Hojas de referencia

Si estás buscando una forma rápida de repasar principios específicos de Python, las hojas de referencia son una forma práctica de obtener mucha información en un solo recurso. Por ejemplo, nuestra hoja de referencia de Python para principiantes cubre muchos de los conceptos básicos que necesitarás para empezar.

También disponemos de hojas de referencia rápida 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 referencia rápida

Las mejores hojas de referencia rápida de Python

• Hoja de referencia de Python para principiantes
• Hoja de referencia para trabajar con fechas y horas en Python
• Visualización de datos con Python: Hoja de referencia sobre el bokeh
• Hoja de referencia para 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 avances, tendrás que adaptar tu enfoque e investigar nuevas formas de obtener resultados, lo que te ayudará a dominar nuevas técnicas de Python.

En DataCamp encontrarás una amplia gama de proyectos de ciencia de datos en los que trabajar. Esto te permite aplicar tus habilidades de programación a una amplia gama de conjuntos de datos para resolver problemas del mundo real en tu navegador, y puedes filtrar específicamente aquellos que requieren Python.

Los mejores proyectos de Python

• Más de 60 proyectos en Python para todos los niveles de experiencia
• Explorando la historia de Lego
• Investigando las películas de Netflix y las estrellas invitadas en The Office
• Análisis de datos de Airbnb en Nueva York 

Libros

Los libros son un recurso excelente para aprender Python, especialmente para quienes prefieren aprender a tu 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 ofrecen explicaciones detalladas sobre los conceptos de Python, junto con numerosos ejercicios y proyectos para reforzar tu aprendizaje.

Los mejores libros sobre Python

• Aprender Python, 5.ª edición: Lutz, Mark
• Head First Python: Una guía fácil de entender: Barry, Paul
• Python destilado (Biblioteca del programador): Beazley, David
• Python 3: La guía completa para la programación práctica en Python

Python para usuarios empresariales

No solo las personas pueden querer mejorar sus habilidades en Python. A medida que las empresas dependen cada vez más de la toma de decisiones basada en datos, la demanda de profesionales con conocimientos de Python ha aumentado considerablemente. Para aquellos que desean mejorar las capacidades de su equipo, DataCamp for Business ofrece una solución integral.

¿Por qué elegir DataCamp para tu empresa?

DataCamp for Business ofrece todas las ventajas de una suscripción normal a DataCamp, pero de forma que se puede adaptar a las necesidades de tu organización. Estas son solo algunas de las ventajas: 

1. Itinerarios de aprendizaje personalizados: Los itinerarios de aprendizaje estructurados se adaptan a diversas funciones, lo que garantiza una formación relevante para cada miembro del equipo.
2. Práctica práctica: Los ejercicios interactivos y los proyectos del mundo real ayudan a los usuarios a aplicar sus conocimientos de forma práctica.
3. Escalabilidad y flexibilidad: Adecuado para formar equipos pequeños o departamentos completos, ya que los usuarios aprenden a su propio ritmo.
4. Instructores expertos: Los cursos están diseñados por expertos del sector, lo que garantiza que el contenido sea práctico y esté actualizado.
5. Biblioteca de contenidos completa: Amplios recursos que abarcan Python para el análisis de datos, machine learning y mucho más.

Las mejores profesiones relacionadas con Python en 2026

Como ya hemos visto, la demanda de profesionales con conocimientos de Python está aumentando, y hay muchos puestos de trabajo que requieren conocimientos de este lenguaje de programación. Estas son algunas de las mejores profesiones 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 fuentes de datos valiosas, 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.

Parte de estas soluciones consiste en desarrollar algoritmos de machine learning que generen nuevos conocimientos (por ejemplo, identificar segmentos de clientes), automaticen procesos empresariales (por ejemplo, predecir la puntuación crediticia) u ofrezcan a los clientes un nuevo valor añadido (por ejemplo, sistemas de recomendación).

Habilidades clave:

• Sólidos conocimientos de Python, R y SQL
• Comprensión de los conceptos de machine learning e inteligencia artificial.
• 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 esenciales:

• Herramientas de análisis de datos (por ejemplo, pandas, NumPy)
• Bibliotecas de aprendizaje automático (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)

Programador de Python

Los programadores de Python son responsables de escribir la lógica de las aplicaciones web del lado del servidor. Desarrollan componentes back-end, conectan la aplicación con otros servicios web y dan soporte a los programadores front-end integrando su trabajo con la aplicación Python. Los programadores de Python también suelen participar en el análisis de datos y machine learning, aprovechando el rico ecosistema de bibliotecas de Python.

Habilidades clave:

• Dominio de la programación en Python.
• Conocimiento de tecnologías front-end (HTML, CSS, JavaScript).
• Conocimientos de marcos web de Python (por ejemplo, Django, Flask).
• Familiaridad con las bibliotecas ORM
• Conocimientos básicos sobre tecnologías de bases de datos (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL).

Herramientas esenciales:

• Entornos de desarrollo integrado (IDE) para 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 un negocio. Recopilan información de diversas fuentes e interpretan patrones y tendencias. Una vez recopilados e interpretados los datos, los analistas de datos pueden comunicar sus conclusiones al resto de la empresa 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 esenciales:

• 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 aprendizaje automático

Los ingenieros de machine learning son programadores sofisticados que desarrollan máquinas y sistemas capaces de aprender y aplicar conocimientos. Estos profesionales son responsables de crear programas y algoritmos que permiten a las máquinas actuar sin que se les indique específicamente que realicen esas tareas.

Habilidades clave:

• Dominio de Python, R y SQL.
• Profundo conocimiento de los algoritmos de machine learning.
• Conocimiento de marcos de aprendizaje profundo (por ejemplo, TensorFlow).

Herramientas esenciales:

• 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)

Cómo encontrar un trabajo en el que se utilice Python

Un título universitario puede ser una gran ventaja a la hora de iniciar una carrera profesional en la que se utilice Python, pero no es la única vía posible. Aunque una formación académica en informática o un campo relacionado puede ser beneficiosa, cada vez son más los profesionales que se incorporan al sector a través de vías no tradicionales. Con dedicación, aprendizaje constante y un enfoque proactivo, puedes conseguir el trabajo de tus sueños utilizando Python.

A continuación te explicamos cómo encontrar un trabajo en el que se utilice Python sin tener un título universitario:

Sigue aprendiendo sobre el campo

Mantente al día de las últimas novedades 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 intelectuales de Python a los que seguir son Guido van Rossum (creador de Python), Raymond Hettinger y otros. Obtendrás información sobre temas de actualidad, tecnologías emergentes y la dirección futura de Python.

También deberías echar un vistazo a los eventos del sector, ya sean seminarios web en DataCamp, conferencias sobre Python o eventos para establecer contactos.

Desarrollar una cartera

Crear un buen portafolio que demuestre tus habilidades y los proyectos que has completado es una forma de diferenciarte de otros candidatos. Es importante destacar que mostrar proyectos en los que hayas aplicado Python para abordar retos del mundo real puede causar una impresión duradera en los responsables de contratación.

Como dijo Nick Singh, autor de Ace the Data Science Interview, en el podcast DataFramed Careers Series,

Tu portafolio debe ser una muestra diversa de proyectos que reflejen tu experiencia en Python y sus diversas aplicaciones. Para obtener más información sobre cómo crear un portafolio de ciencia de datos impresionante, consulta nuestro artículo dedicado a este tema.

Elaborar un currículum eficaz

En el mercado laboral actual, tu currículum debe impresionar no solo a los reclutadores humanos, sino también a los sistemas de programa de candidatos (ATS). Muchas empresas utilizan estos sistemas de software automatizados para examinar los currículos y descartar aquellos que no cumplen criterios específicos. Por lo tanto, es fundamental optimizar tu currículum para que sea compatible con los ATS y resulte atractivo para los responsables de contratación.

Según Jen Bricker, antigua Jefa del Servicio de Carreras Profesionales de DataCamp:

Por lo tanto, es fundamental estructurar tu currículum de la forma más eficaz posible. Para obtener más información sobre cómo crear un currículum destacado como científico de datos, consulta nuestro artículo específico sobre este tema.

Hazte notar por los directores de recursos humanos

Una participación proactiva en las plataformas sociales puede ayudarte a llamar la atención de los responsables de contratación. Comparte tus proyectos e ideas en plataformas como LinkedIn o Twitter, participa en comunidades de Python y contribuye a proyectos de código abierto. Estas actividades no solo aumentan tu visibilidad, sino que también demuestran tu entusiasmo por Python.

Recuerda que forjar una carrera en un campo que utiliza Python requiere perseverancia, aprendizaje continuo y paciencia. Pero si sigues estos pasos, estarás en el buen camino hacia el éxito.

Reflexiones finales

Aprender Python es un viaje gratificante que puede abrirte un sinfín de oportunidades profesionales. Esta guía te ha proporcionado una hoja de ruta para comenzar tu aprendizaje de Python, desde la comprensión de los conceptos básicos hasta el dominio de conceptos avanzados y el trabajo en proyectos del mundo real.

Recuerda que la clave para aprender Python (o cualquier lenguaje de programación) es la constancia y la práctica. No te apresures al explicar los conceptos. Tómate tu tiempo para comprender cada uno de ellos y aplícalos en proyectos prácticos. Únete a comunidades de Python, participa en retos de programación y nunca dejes de aprender.