Revelación completa: creemos que Python es bastante genial, por eso lo convertimos en el tema de este post. ¿Qué se puede hacer con Python y por qué es tan importante en Data Science? Continúa leyendo para descubrirlo.
Pero antes, con toda probabilidad, la razón por la que estás leyendo este post es que no sabes para qué se usa este lenguaje, y mucho menos si debes usarlo para la programación. Entonces, antes de decidir si aprender o no Python, vamos a conocer lo básico, ¿por qué no?
¿Qué es Python?
Es un lenguaje de codificación de uso general, lo que significa que, a diferencia de HTML, CSS y JavaScript, se puede utilizar para otros tipos de programación y desarrollo de software además del desarrollo web.
Eso incluye desarrollo de back-end, desarrollo de software, ciencia de datos y scripts de sistemas de escritura, entre otras cosas.
Pero, ¿por qué se llama Python?
El nombre no es una metáfora tecnológica complicada o un acrónimo complicado. Este lenguaje lleva el nombre de Monty Python. Pero, ¿quién es Monty Python?
Al decir de Python.org, cuando comenzó a implementar Python, Guido van Rossum también estaba leyendo los guiones publicados de ‘Monty Python’s Flying Circus’. Necesitaba un nombre que fuera corto, único y un poco misterioso, por lo que decidió llamar al lenguaje Python.
Guay, ¿verdad? Dejando de lado esta curiosidad, vayamos al meollo de este artículo, específicamente, para qué la gente usa Python y qué lo distingue de otros lenguajes de codificación.
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¿Para qué se utiliza?
Desarrollo web general / Creación de aplicaciones web
Python es uno de los lenguajes de programación más simples, y lo decimos en el buen sentido. No en vano, le dedicamos este post.
Python, a diferencia de otros lenguajes de programación, enfatiza la legibilidad del código y le permite usar palabras clave en inglés en lugar de puntuación. La base de código legible y limpia te ayudará a mantener y actualizar el software sin invertir tiempo y esfuerzo.
Debido a que este lenguaje tiene bibliotecas y marcos web prediseñados, incluidos Pyramid, Django y Flask, es especialmente bueno para usar en proyectos de desarrollo web back-end, lo que acorta la cantidad de tiempo que dedicas a los proyectos al permitirte reutilizar fragmentos de código.
Computación científica + Ciencia de datos
Python también se utiliza para la investigación científica y la informática, e incluso tiene varias bibliotecas científicas o específicas para la ciencia, que incluyen:
- Astropy para la astronomía
- Biopython para biología y bioinformática
- Graph-tool para el análisis estadístico de gráficos
- Psychopy para neurociencia y psicología experimental
Gracias al innegable aumento de la ciencia de datos o Data Science, es probable que cada vez más roles tecnológicos giren en torno a ella, y ya conoces uno de los lenguajes principales en su kit de herramientas.
Machine Learning
El uso de Python para el Machine Learning es muy bueno. El Machine Learning incluye cosas como reconocimiento de voz, servicios financieros, incluso las recomendaciones que Netflix ofrece cada vez que inicias sesión que te hacen pensar: «¿Cómo lo saben?»
Este lenguaje se usa para el Machine Learning a través de bibliotecas y marcos específicos de aprendizaje automático, incluidos scikit-learn y TensorFlow.
Startups
Parece un elemento extraño de incluir en la lista, pero es cierto: las empresas emergentes, y especialmente las empresas tecnológicas, aman Python porque es fácil de usar y escalable. Tomemos, por ejemplo, Dropbox.
Dropbox comenzó cuando Drew Houston seguía olvidando su unidad flash cuando era estudiante. Inicialmente era una solución que podía usar para sí mismo. En noviembre de 2012, 100 millones de personas usaban Dropbox, lo cual no era gran cosa porque Dropbox se creó en Python. Eso significaba que era fácil escalar Dropbox en el momento en que la idea de Houston se convirtió en algo bastante importante.
FinTech + la industria financiera
En 2016, HackerRank publicó una encuesta de varias industrias, revelando qué lenguajes de programación estaban priorizando al contratar desarrolladores, programadores e ingenieros. Cuando se trataba de FinTech, Python dominaba el paquete.
Pero no se trata solo de empresas FinTech. Nuevamente, según HackerRank, Python se usa en toda la industria financiera. Los reclutadores de tecnología financiera te dirán que Python es el lenguaje de más rápido crecimiento en las finanzas en general.
Si estás interesado en trabajar como desarrollador web en la industria financiera, entonces aprender Python probablemente sería un paso inteligente en la dirección correcta.
¿Dónde aprender Python?
Entonces, ahora que sabes para qué se usa Python, qué se puede hacer con Python y por qué es tan importante en Data Science, cabe preguntarse cómo puedes aprenderlo.
Mediante el Máster en Data Science de MIOTI, Tech & Business School, obtendrás la orientación adecuada, además de aprender resolviendo problemas reales y conocer todas las técnicas aplicables.
En MIOTI, el alumno aprenderá desde conceptos básicos de preprocesamiento de datos, Inteligencia Artificial y programación en Python, hasta los últimos z y reconocimiento de imágenes.
Una vez formado, podrás trabajar como Científico de datos (data scientists), Analista de Big Data, Analista de datos, Responsable, jefe de proyecto o analista de sistemas de información de inteligencia de negocio, analista de proyectos de I+D o emprendedor de negocios basados en el análisis de datos y en productos y servicios basados en datos.
Asimismo, MIOTI dará inicio el próximo 5 de marzo a su curso online Python for beginners, con el cual podrás certificarte en este lenguaje en tan solo 4 semanas, a través de una metodología práctica.
Si quieres información y opiniones sobre este curso y sobre el máster de MIOTI, solicita asesoramiento gratuito.
