Python, Python, Python… ¿Por qué escuchamos con tanta insistencia el nombre de este lenguaje de programación? Fácil: es el más utilizado en la ciencia de datos. Mientras JavaScript es la habilidad tecnológica más demandada para el desarrollo web, Python es el lenguaje de programación de ciencia de datos más usado actualmente en el mundo y goza de una creciente popularidad.
En 2023 las y los especialistas tech querían aprender habilidades relacionadas con la ciencia de datos, como lo son la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
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¿Por qué Python es tan popular?
Python es un lenguaje de programación de alto nivel interpretado, lo que quiere decir que no necesita compilar el código escrito antes de ejecutarlo. En otras palabras, va pasando el código fuente a lenguaje de máquina a medida que se va ejecutando.
Python es popular por muchas razones. Es fácil de aprender porque su sintaxis es sencilla, tiene una gran comunidad activa en la web de desarrolladores y desarrolladoras, y una amplia variedad de bibliotecas y módulos que hacen que la programación sea aún más fácil.
Python es (técnicamente) el segundo lenguaje de programación más popular según la encuesta a profesionales de programación de Stack Overflow. Y lo decimos a nivel técnico porque HTML es un lenguaje de marcado, CSS es un lenguaje de diseño de estilos y SQL es un lenguaje de consultas.
¿Qué hay que saber antes de aprender Python?
No se requieren habilidades extraordinarias para aprender Python, pero sí que es cierto que existen ciertas habilidades que pueden ser útiles de desarrollar antes de aprender Python para ciencia de datos:
1. Pensamiento lógico
El pensamiento lógico es una habilidad esencial para la ciencia de datos. Es importante tener una mente analítica y ser capaz de desglosar problemas complejos en trocitos más pequeños y manejables. ¿Sientes que te caracteriza el desorden? ¡No te asustes! Esta habilidad se aprende y se entrena como si de un músculo se tratase.
2. Conocimiento básico de matemáticas
Si bien Python no es necesariamente un lenguaje de programación centrado en las matemáticas, es útil tener una comprensión básica de conceptos matemáticos como álgebra y estadística para trabajar con datos y realizar análisis.
Un ejercicio simple para ejemplificar esto sería:
c = a + b
a = 1
b = 2
¿Cuánto vale c? ¡Muy bien!, c = 3. Sin importar si llegaste a esta respuesta en 10 segundos o 10 minutos, tú tienes la capacidad de aprender ciencia de datos.
3. Habilidad para resolver problemas
La programación a menudo implica la resolución de problemas y el pensamiento creativo. Es fundamental ser capaz de identificar problemas, analizarlos y encontrar soluciones efectivas.
4. Capacidad para trabajar en equipo
La ciencia de datos, así como la programación, rara vez se ejecuta en solitario. Es importante ser capaz de trabajar en equipo y comunicarse efectivamente con los demás miembros.
5. Habilidad para aprender continuamente
La tecnología es un campo en constante evolución y quienes se especializan en roles dentro del sector deben estar dispuestos a aprender de forma continua nuevas herramientas y técnicas.
¿Por qué aprender Python?
Según la guía del mercado laboral 2023 de Hays, entre los perfiles más demandados está Python Developer y Data Analyst. Además, según el informe de tendencias del sector tech en 2023 de Joppy, los perfiles relacionado con la IA (como Python) serán los más demandados, encabezando la lista con un 43%.
En nuestro Bootcamp de Data Science tendrás un pre-bootcamp, el antecesor de todos los módulos, donde nivelarás tus conocimientos básicos de informática para dar tus primeros pasos en la ciencia de datos con seguridad. Además de familiarizarte con la programación con Python y conceptos de matemáticas y estadística.
Instalación y configuración
Antes de comenzar a programar en Python, es necesario instalarlo en tu equipo. Puedes descargar la última versión de Python desde la página web oficial (python.org) y seguir las instrucciones de instalación para tu sistema operativo. También puedes optar por instalar Anaconda, un distribuidor de Python para Data Science.
Una vez que hayas instalado Python, deberás configurar un entorno de desarrollo integrado (IDE) para facilitar la escritura y ejecución de código. Hay muchas opciones disponibles, en el bootcamp usarás Visual Studio Code y si instalaste Anaconda, tendrás acceso a Jupyter Notebook, una IDE enfocada en Data Science.
Vale, ya tienes lo indispensable para escribir tus primeras líneas en Python para ciencia de datos, pero es buena idea que te familiarices con los elementos del lenguaje de programación.
Variables y tipos de datos
En Python, las variables se utilizan para almacenar valores. Pueden ser de diferentes tipos de datos, como números, cadenas y booleanos. El tipo de datos de una variable se determina automáticamente en función del valor que se le asigna.
Operadores y expresiones
En Python, se pueden usar operadores para realizar operaciones matemáticas y lógicas en variables y valores.
Estructuras de control de flujo
Las estructuras de control de flujo se utilizan para controlar la ejecución del programa. En Python, las estructuras de control de flujo más comunes son:
- “if/else”: Se usa para ejecutar un bloque de código si se cumple una condición y otro bloque si no se cumple.
- “for”: Se emplea para iterar sobre una secuencia de elementos.
- “while”: Se utiliza para ejecutar un bloque de código mientras se cumpla una condición.
Funciones
Las funciones son bloques de código que se pueden reutilizar en diferentes partes de un programa. En Python, las funciones se definen con la palabra clave “def”.
Bibliotecas y módulos
Python tiene una amplia variedad de bibliotecas y módulos disponibles que pueden ser usados para una amplia variedad de propósitos. Las bibliotecas y módulos son conjuntos de código prescrito que se pueden importar y utilizar en un programa.
En este ejemplo se importará la librería “math” y “math.sqrt” será el método para buscar la raíz cuadrada de un número, en este caso, 25.
Luego del pre-bootcamp, nuestro alumnado se adentra más en la ciencia de datos, con el diseño de bases de datos y MySQL. Luego complementando la formación con Machine Learning y Deep Learning, estudiando Big Data con PySpark… ¡Y mucho más durante 16 semanas increíbles!
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