Python fue creado en 1991 por Guido van Rossum y se ha convertido en una herramienta muy reconocida en la actualidad, al ser el lenguaje de programación protagonista en temas tan populares como la Inteligencia Artificial (IA), que ha generado grandes debates sobre el futuro laboral, y el Análisis de Datos, una vertical que ha cobrado importancia para el éxito de empresas de todos los tamaños en todo el mundo.
Python es la base que se ha utilizado para que estas tecnologías surjan y avancen a pasos agigantados. Y sí, en HACK A BOSS puedes aprender este lenguaje y convertir tu pasión por los datos en tu salto a la industria de la tecnología.
En la Encuesta de Stack Overflow a especialistas en programación, Python empata en el primer lugar como la tecnología más amada por quienes la usan. Además, según la guía del mercado laboral de HAYS en 2023, los y las Data Scientists (quienes utilizan Python como herramienta principal) tienen un salario que ronda alrededor de los 30.000 euros brutos anuales, y este incrementa tras sobrepasar los dos años de experiencia.
¿Qué es Python?
Python es un lenguaje de programación open source, lo que significa que cualquier persona puede descargarlo gratuitamente y escribir código en él. Además, esto permite que Python se integre con otras tecnologías con mayor facilidad y su licencia permite distribuir software creado en este lenguaje, incluso de forma comercial.
Principales características de Python
Es un lenguaje de alto nivel
Python se caracteriza por ser un lenguaje de programación de alto nivel, es decir, tiene una sintaxis sencilla y legible, muy similar al inglés cotidiano, lo que lo convierte en un lenguaje muy intuitivo para principiantes. Esta característica también permite que se escriba un programa en un menor número de líneas.
El alumnado de HACK A BOSS, además de aprender todo lo necesario para aprovechar al máximo este lenguaje de programación en Data Science, también tiene acceso a la Boost Academy, una oportunidad de seguir ampliando tu abanico de habilidades tras completar el Bootcamp. ¡E incluye clases de inglés en directo! Todo para acelerar la empleabilidad de quienes inician su trayectoria en el sector.
Es un lenguaje interpretado
Python también se caracteriza por ser un lenguaje interpretado, lo que significa que no es necesario compilar el código antes de ejecutarlo. A su vez, como Python se ejecuta línea por línea, al detectarse un error en alguna de ellas, el programa se detiene y resalta dónde se encuentra la línea que el o la programadora debe corregir.
Es un lenguaje multiplataforma
Python es un lenguaje de programación multiplataforma, lo que significa que el mismo código puede ser ejecutado en diferentes sistemas operativos Windows, macOS, Linux y Unix, sin necesidad de realizar modificaciones.
Es un lenguaje fácil de usar
Además de tener una sintaxis similar al inglés contemporáneo, Python no usa las llaves (”{}”) para abrir sentencias en las líneas de código, en cambio, usa tabulaciones (también conocidas como sangrías o espaciados). Las tabulaciones permiten ordenar el código con una simpática tecla, que también puedes conseguir en tu ordenador con este símbolo “↹”, para mover líneas de texto o código.
Pero no te preocupes, Python comparte muchos otros elementos comunes en lenguajes de programación.
¿Para qué sirve Python?
Python es utilizado para darle vida a una amplia variedad de aplicaciones, desde automatizaciones hasta el machine learning. Python es uno de los lenguajes más populares para interactuar con bases de datos y acceder a ellas de forma segura, optimizando el tiempo de respuesta de las solicitudes de información y facilitando el procesamiento de los datos a sus Data Scientists.
Scraping con Python
Scraping es una herramienta de gran importancia para Data Science, con la cual se puede recopilar información de cualquier sitio web, usando recursos de Python como BeautifulSoup, una librería que se explora en el tercer módulo de aprendizaje de nuestro Bootcamp de Data Science.
Análisis de datos con Python
Python es también muy popular en el análisis de datos, con este lenguaje de programación se puede extraer información valiosa. Para esta tarea Python usa las llamadas “librerías” o “bibliotecas”, una colección de códigos frecuentada por desarrolladoras y desarrolladores de la comunidad de este lenguaje de programación, que pueden utilizarse para evitar escribir programas desde cero.
NumPy, Pandas y Matplotlib son algunas de las librerías más populares para el análisis de datos, porque permiten procesar y visualizar grandes cantidades de datos de manera eficiente.
Automatización de tareas
Python es también utilizado para la automatización de tareas con scripts. Para lograr esto, Python accede a una librería como Selenium o Helium, que permiten automatizar tareas sencillas que normalmente haría un humano. Tales como:
- Cambiar el nombre de una serie de archivos organizados.
- Detectar y eliminar palabras duplicadas en un texto.
- Activar el envío de correos electrónicos.
- Detectar errores en extensiones de archivos.
- Descargar contenido que incluyan palabras clave en su título.
Y así, ¡muchas automatizaciones más!
Inteligencia artificial
Puede que con la automatización anterior lo hayas sospechado, pero la verdad es que el código tiene muchos años existiendo y facilitando la ejecución de tareas cotidianas para las personas. Así que cuando nos preguntamos si la Inteligencia Artificial acabará con el desarrollo web y sus profesionales, veremos que son más los puestos de empleo que se generan que los que se destruyen.
Python es también un lenguaje muy popular para el desarrollo de IA. Se utilizan frameworks, es decir, programas que otorgan estructuras para programar, como TensorFlow y PyTorch para la creación de modelos de aprendizaje profundo, una técnica avanzada de machine learning.
Machine Learning con Python
Para crear modelos de Machine Learning con Python primero hay que entrenar un algoritmo, este se encargará de analizar, clasificar y predecir datos con mayor precisión conforme su entrenamiento avance.
Esta especialización empieza a explorarse en el quinto módulo del Bootcamp de Data Science de HACK A BOSS, con el que el alumnado arranca su segundo proyecto tras haber aprendido sobre regresiones lineales y logísticas, los modelos de clasificación como kNN, Nearest Centroid, Naive Bayes, Decision Trees, Random Forest, SVM, Grandient Boosting, Adaptive Boosting.
Si te saltaste todo lo que viene después de “regresiones lineales”, ¡es hora de enfrentarte a tus miedos! Apúntate al bootcamp y demuéstrate que sí puedes aprender todo lo que te propongas. Especialmente si es con la mentoría de un equipo de docentes altamente cualificado.
Si te encanta comparar precios en las tiendas, ¡Data Science es lo tuyo!
Completar un bootcamp es de las opciones más populares para aprender Data Science, al ser una experiencia de aprendizaje intensiva y práctica en un corto período de tiempo. En el Bootcamp de Data Science de HACK A BOSS nuestro alumnado aprende los fundamentos de la programación en Python y desarrolla habilidades prácticas de ciencia de datos mediante la construcción de sus propios proyectos reales.
Aprender hoy te abrirá infinidad de puertas en una carrera de desarrollo y tecnología. Abajo de este artículo encontrarás un formulario que puedes rellenar con todas tus dudas y te contactará directamente nuestro equipo de admisiones. ⬇️
