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¿Qué es Python? Conoce las 3 mejores prácticas para la programación en Python

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Hay muchas aplicaciones y usos diferentes para el lenguaje de programación Python: desarrollo web, gaming, desarrollo de software, inteligencia artificial, machine learning y desarrollo de lenguaje, por nombrar algunos. Sin embargo, los 3 usos principales son el desarrollo web (incluida la creación de aplicaciones), la ciencia de datos y la creación de scripts.

¿Qué es Python?

Python es solo uno de los muchos lenguajes de codificación que existen y se utiliza hoy en día para crear sitios web y software. Algunos de los lenguajes más básicos incluyen HTML, CSS y Javascript, cada uno de los cuales se utiliza para crear sitios web básicos y estándar. Es un lenguaje de programación relativamente simple en el sentido de que permite usar palabras (en inglés) en lugar de símbolos, y es sencillo trabajar con él. A diferencia de HTML, CSS y Javascript, Python es un lenguaje de propósito general, por lo que puede usarse para varios tipos de programación, no solo para el desarrollo web. Esto puede incluir desarrollo de backend, creación de software y escritura de scripts. Como funciona para una gran variedad de tareas de desarrollo web, es una opción atractiva para cualquiera que necesite versatilidad. También es un lenguaje de código abierto, por lo que cualquiera puede acceder y utilizarlo de forma gratuita.

Las 3 mejores prácticas para la programación en Python

1) Machine Learning

El Machine learning incluye tareas informáticas como el reconocimiento de voz ("Hey Google") y el algoritmo que genera y presenta las recomendaciones de YouTube o Netflix. De hecho, YouTube fue escrito con el lenguaje de programación Python, y el sistema de búsqueda de Google también se basa en él. A menudo se utiliza en la informática, el análisis y la generación de informes científicos, y es un componente clave de las aplicaciones que procesan datos científicos.

Cuando se trata de machine learning, hay varias bibliotecas y frameworks de Python disponibles. Algunos de los más utilizados son TensorFlow y scikit-learn, así como Django, Flask, Falcon y Pyramid. Scikit-learn tiene incorporados algunos de los mejores algoritmos de aprendizaje automático, mientras que TensorFlow se puede usar para crear algoritmos personalizados. Para cualquiera que esté comenzando en un proyecto de machine learning, scikit-learn es un buen lugar para comenzar. Python es el idioma principal detrás del machine learning. Enseñar a las máquinas a aprender es un proceso relativamente nuevo, por no decir revolucionario. El machine learning basado en este lenguaje enseña a los dispositivos a reconocer patrones y aprender de ellos. La inteligencia artificial construida con este lenguaje de codificación puede incluso realizar tareas como hacer predicciones y estimaciones. Los profesionales de data science que trabajan en machine learning, generalmente prefieren esta opción como lenguaje de codificación gracias a su simplicidad, independencia de plataforma y amplia gama de bibliotecas disponibles para trabajar.

2) Análisis de datos y visualización de datos

El siguiente uso, el análisis de datos y la visualización de datos, se utiliza para presentar datos (información) de forma visual, normalmente para sacar conclusiones y tomar decisiones basadas en la información. Python es ideal para crear gráficos de barras y gráficos de líneas, representando más detalles en una imagen. Los detalles o datos que se presentan suelen ser numéricos y pueden basarse en un período de tiempo determinado. Puede haber múltiples factores involucrados y los gráficos pueden ser tan simples o tan complejos como sea necesario. Para el análisis y visualización de datos, una de las bibliotecas más populares para este lenguaje de codificación en particular es Matplotlib: esta biblioteca es fácil de usar y muchas otras bibliotecas centradas en datos se basan en ella, por lo que proporciona una gran base o punto de partida para el análisis de datos con Python en general.

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3) Scripting

El tercer mejor uso para este lenguaje de programación es la creación de scripts. La secuencia de comandos es el proceso de escribir pequeños programas para realizar tareas simples y automatizadas, por ejemplo, un programa que cuenta y rastrea comentarios o correos electrónicos que contienen términos o palabras clave específicas. Los programas simples con tareas únicas se pueden construir y probar de forma rápida y fácil usando Python. Este es uno de los mejores usos para este lenguaje debido a su simplicidad en la sintaxis y su facilidad de uso. Aunque es ideal para proyectos y programas de pequeñas dimensiones, también es adecuado para proyectos grandes.

Python es ideal para la creación de scripts gracias a su simplicidad. Por lo general, a los desarrolladores les resulta más fácil y rápido trabajar con este lenguaje en comparación con Java, C ++ y Ruby, lo que siempre es una ventaja. A diferencia de la codificación, las secuencias de comandos se utilizan para crear contenido dinámico y utilizan una serie de comandos dentro de un archivo; JavaScript también se utiliza a menudo para esta tarea, al igual que Perl y PHP. Los scripts son generalmente más rápidos de aprender que los programas, aunque, para tareas pesadas, pueden ser más lentos que los programas. Si bien los lenguajes de programación se utilizan para proporcionar instrucciones a los programas y decirles qué hacer, paso a paso, los lenguajes de codificación como CSS y HTML se utilizan generalmente para informar a los ordenadores sobre la apariencia y el diseño de un sitio web, mientras que Javascript y Python - cuando se utiliza para scripting - soportan los procesos más dinámicos en una web.

Empezar con los lenguajes de codificación

Nuestro Bootcamp de desarrollo web te introducirá a HTML, CSS y Javascript, así como frameworks como Express (backend) y React (frontend). Estos proporcionan una gran base para el desarrollo web en general. Aunque los usos de este lenguaje de codificación no se limitan a los mencionados aquí, el desarrollo web, la ciencia de datos y el scripting son para lo que se usa con más frecuencia.

Además, nuestro Bootcamp de análisis de datos cubre este lenguaje, junto con Git, MySQL y análisis estadístico, los cuales son importantes para comprender, analizar y trabajar con datos. En pocas palabras, Python es ideal para la creación de inteligencia artificial y máquinas de enseñanza, y el análisis de datos - especialmente cuando se trata de grandes cantidades de datos - es ideal para la creación de scripts. Si necesitas concentrarte en alguna de estas tareas, es el mejor lenguaje de programación para usar. Es utilizado tanto por desarrolladores nuevos como por desarrolladores con experiencia y es un código flexible y altamente funcional para usar en una amplia gama de tareas.

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