¿Qué tienen en común NASA, Spotify, Google y JP Morgan Chase? Estas empresas utilizan Python a diario.
Python es un lenguaje de programación poderoso y versátil que desempeña un papel crítico en una amplia variedad de soluciones tecnológicas. Desde aplicaciones web, motores de búsqueda y juegos hasta software de animación e incluso otros lenguajes de programación, Python está en el corazón de la innovación.
En los últimos años, Python ha experimentado un aumento en popularidad, convirtiéndose en uno de los lenguajes de programación más utilizados en todo el mundo. Sus aplicaciones se están expandiendo a nuevas y emocionantes áreas, como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la ciencia de datos.
De hecho, Python ocupa la posición número uno en el índice TIOBE debido a su crecimiento y uso constantes. Dada su amplia adopción y versatilidad, comprender Python es más importante que nunca.
En esta guía completa, exploraremos el mundo de Python, su historia, su ascenso a la popularidad, las diversas trayectorias profesionales que apoya y mucho más.
¿Qué es Python?
Python es un lenguaje de programación poderoso y de alto nivel conocido por su legibilidad y simplicidad. Sigue el paradigma de programación orientada a objetos, lo que significa que está organizado en torno a objetos en lugar de acciones, lo que lo hace intuitivo y eficiente para los desarrolladores.
La filosofía de diseño de Python enfatiza la legibilidad y simplicidad del código, permitiendo a los desarrolladores escribir código claro y lógico tanto para proyectos pequeños como grandes. Como lenguaje de alto nivel, Python abstrae gran parte de la complejidad involucrada en la programación, lo que permite a los desarrolladores centrarse en resolver problemas en lugar de preocuparse por los detalles técnicos subyacentes.
Python está en el núcleo de muchas tecnologías y aplicaciones que usamos a diario. Por ejemplo, YouTube lo utiliza para el procesamiento de videos y los motores de búsqueda para manejar grandes cantidades de datos.
¿Por qué es Python tan popular?
Python se clasifica constantemente como uno de los lenguajes de programación más populares del mundo. De hecho, Python ocupó el primer lugar en el índice de la Comunidad de Programadores TIOBE en múltiples ocasiones, incluido 2023, consolidando su posición como un lenguaje preferido entre los desarrolladores.
En la Encuesta de Desarrolladores de Stack Overflow 2024, Python fue clasificado como el lenguaje de programación más utilizado y deseado. Esta clasificación constante resalta la creciente influencia y adopción generalizada de Python en diversos campos.
Resultados de la sección de lenguajes de programación de la Encuesta de Desarrolladores de Stack Overflow 2024.
La popularidad de Python se puede atribuir a varios factores:
1. Python es versátil y flexible
Python es un lenguaje de propósito general, lo que significa que se puede usar para crear una amplia variedad de aplicaciones. Desde el desarrollo web hasta el análisis de datos, desde la inteligencia artificial hasta la computación científica, la versatilidad de Python es inigualable.
Por ejemplo, los científicos de datos utilizan Python para generar visualizaciones y manipular datos, mientras que los desarrolladores web lo utilizan para construir sitios web dinámicos.
2. Python es simple y fácil de aprender
La sintaxis simple y clara de Python lo convierte en un lenguaje ideal para principiantes. Sus comandos están basados en inglés, y su diseño directo ayuda a los nuevos programadores a comprender el código fácilmente. Esta simplicidad también hace que Python sea adecuado para el desarrollo rápido y la creación de prototipos, reduciendo el tiempo que transcurre desde el concepto hasta la implementación.
3. Python es de código abierto
La naturaleza de código abierto de Python ha llevado al desarrollo de un vasto ecosistema de bibliotecas y marcos. Ya sea que necesites herramientas para desarrollo web (Django, Flask), análisis de datos (pandas, NumPy), aprendizaje automático (TensorFlow, scikit-learn) o cualquier otra tarea, Python tiene una biblioteca para ello.
Esta extensa colección de recursos acelera el desarrollo y permite a los desarrolladores centrarse en resolver problemas en lugar de reinventar la rueda.
4. Python tiene un fuerte apoyo comunitario
Python cuenta con una comunidad grande y activa de desarrolladores que contribuyen a su mejora continua. Este apoyo comunitario significa que hay innumerables tutoriales, foros y documentación disponibles para ayudar tanto a los recién llegados como a los desarrolladores experimentados.
La comunidad en auge también fomenta la creación de nuevas herramientas, bibliotecas y marcos, mejorando aún más las capacidades de Python.
5. Python se utiliza en todas partes
El uso generalizado de Python en diversas industrias lo convierte en una habilidad valiosa para los desarrolladores. Empresas de todo el mundo, desde gigantes tecnológicos como Google y Facebook hasta instituciones financieras como JP Morgan Chase, dependen de Python para sus soluciones tecnológicas.
Esta ubicuidad asegura que los desarrolladores de Python estén en alta demanda, lo que lo convierte en una elección profesional inteligente.
6. Python está en evolución continua
Python está en constante evolución para satisfacer las necesidades de los desarrolladores modernos. Las versiones recientes, como Python 3.10 y 3.11, han introducido mejoras significativas en el rendimiento y nuevas características, manteniendo el lenguaje relevante y eficiente.
El resultado es que más personas conocen Python y es más probable que lo utilicen para sus propios proyectos o lo sugieran a otros.
Comparación de Python con otros lenguajes de programación
| Característica | Python | Java | JavaScript | C++ |
|---|---|---|---|---|
| Simplicidad de Sintaxis | Alta | Media | Media | Baja |
| Curva de Aprendizaje | Suave | Moderada | Suave | Empinada |
| Rendimiento | Moderado | Alto | Moderado | Muy Alto |
| Casos de Uso | Versátil | Empresarial | Web | Sistema, Juegos |
| Bibliotecas y Marcos | Extensas | Extensas | Extensas | Extensas |
¿Cuándo se creó Python ?
Python fue concebido por primera vez a finales de la década de 1980 como un sucesor del lenguaje de programación ABC, que, a pesar de sus capacidades de alto nivel y simplicidad, tenía limitaciones que obstaculizaban su adopción generalizada.
ABC fue diseñado para reemplazar a BASIC, un lenguaje de programación que data de 1964. Aunque ABC ofrecía muchas características útiles, no era extensible y carecía de la flexibilidad necesaria para un uso más amplio, sirviendo principalmente como un lenguaje de instrucción. Estas limitaciones inspiraron a su creador a desarrollar un nuevo lenguaje que mantuviera las fortalezas de ABC mientras abordaba sus debilidades.
La primera versión de Python, 0.9.0, fue lanzada en 1991 en alt.sources, un foro de internet temprano para compartir código fuente. Este lanzamiento inicial presentó muchos de los aspectos fundamentales que definen Python hoy en día, incluyendo un diseño orientado a objetos, un sistema de módulos, funciones, manejo de excepciones y tipos de datos esenciales como listas, diccionarios y cadenas.
Desde sus humildes comienzos como un proyecto para mejorar ABC, Python ha evolucionado significativamente, convirtiéndose en uno de los lenguajes de programación más populares y utilizados en el mundo. Su desarrollo ha sido guiado por una sólida comunidad de colaboradores y un énfasis en la simplicidad y legibilidad, lo que lo convierte en un favorito entre los desarrolladores de diversos ámbitos.
¿Quién inventó Python?
Python fue inventado por Guido van Rossum mientras trabajaba en el Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) en los Países Bajos. Van Rossum había estado involucrado activamente en el desarrollo del lenguaje ABC, pero encontró varias limitaciones y la falta de extensibilidad frustrante:
“Tenía varias quejas sobre el lenguaje ABC, pero también me gustaban muchas de sus características. Era imposible extender el lenguaje ABC (o su implementación) para remediar mis quejas; de hecho, su falta de extensibilidad era uno de sus mayores problemas.” – Guido van Rossum
Impulsado por el deseo de crear un lenguaje más flexible y poderoso, van Rossum comenzó a desarrollar Python como un proyecto paralelo durante la temporada navideña de 1989. Este esfuerzo extracurricular finalmente llevó a la creación de Python, que nombró en honor al grupo de comedia británico Monty Python, reflejando su sentido del humor irreverente.
A lo largo de su carrera, van Rossum se mantuvo profundamente involucrado en el desarrollo de Python. Sirvió como el Dictador Benevolente de por Vida (BDFL), guiando la evolución del lenguaje hasta que renunció a su cargo en 2018. Sus contribuciones al campo del desarrollo de software van más allá de Python, incluyendo la creación de Mondrian, una herramienta de revisión de código utilizada por Google.
Aunque su nombre puede no ser tan ampliamente reconocido como el de gigantes tecnológicos como Steve Jobs o Bill Gates, el trabajo de Guido van Rossum ha tenido un impacto profundo en el desarrollo de software y la tecnología a nivel mundial.
Cómo Python ha evolucionado a lo largo de los años
Python ha pasado por muchos cambios a lo largo de su vida, lo cual no es sorprendente dado que el lenguaje comenzó como un proyecto de hobby de van Rossum y se convirtió en uno de los lenguajes de programación más prominentes del mundo.
A continuación, se presentan algunas de las formas en que hemos visto evolucionar a Python para satisfacer las necesidades de los desarrolladores y las tecnologías en avance:
Una línea de tiempo de las versiones y características de Python
| Año | Versión | Características |
|---|---|---|
| 1991 | Python 0.9.0 | Lanzamiento inicial con tipos de datos fundamentales como listas, diccionarios, cadenas |
| 1994 | Python 1.0 | Introducción de lambda, map, filter, reduce |
| 2000 | Python 2.0 | Adición de comprensiones de listas, soporte para Unicode, recolección de basura |
| 2008 | Python 3.0 | Reforma mayor, mejor soporte para Unicode, sintaxis más consistente |
| 2018 | Python 3.7 | Clases de datos, async/await, variables de contexto |
| 2020 | Python 3.8 | Operador walrus, parámetros solo posicionales, mejoras en f-strings |
| 2021 | Python 3.9 | Tipado genérico, nuevo analizador, módulo zoneinfo |
| 2022 | Python 3.10 | Coincidencia de patrones estructurales, localizaciones de errores precisas |
| 2023 | Python 3.11 | Mejoras en rendimiento, grupos de excepciones |
Desarrollos en curso de Python
El desarrollo de Python no ha cesado con los lanzamientos importantes. Las actualizaciones intermedias introducen continuamente nuevas características, mejoras de rendimiento y mejoras de seguridad. Las versiones recientes, como Python 3.9, 3.10 y 3.11, han traído optimizaciones significativas y nuevas características de sintaxis que hacen que el código Python sea más expresivo y eficiente.
La comunidad de Python juega un papel crucial en la evolución del lenguaje. La Python Software Foundation (PSF) y un sinfín de voluntarios contribuyen al desarrollo de Python, asegurando que siga siendo relevante y poderoso. El enfoque impulsado por la comunidad ha dado lugar a un ecosistema próspero de paquetes de terceros disponibles a través del Python Package Index (PyPI), ampliando aún más las capacidades de Python.
Bibliotecas, marcos y paquetes de Python
Desde su lanzamiento inicial, la comunidad de Python ha crecido exponencialmente, lo que ha llevado al desarrollo de una amplia gama de bibliotecas y marcos.
Estas herramientas han ampliado la aplicabilidad de Python en numerosos campos, incluyendo desarrollo web, ciencia de datos, inteligencia artificial y más. Por ejemplo, bibliotecas como TensorFlow y scikit-learn han convertido a Python en un pilar de la investigación y aplicaciones de IA y ML.
Python y el auge de la ciencia de datos
En el mundo impulsado por datos de hoy, la importancia de los datos no puede ser subestimada. El campo de la ciencia de datos ha emergido como una disciplina crucial, combinando matemáticas, estadísticas y programación para extraer ideas significativas de vastas cantidades de datos. Estas ideas ayudan a las empresas a tomar decisiones informadas, impulsar la innovación y resolver problemas complejos.
Python se ha convertido en un pilar de la ciencia de datos debido a su versatilidad, facilidad de uso y poderosas bibliotecas. Junto con SQL y R, Python es uno de los lenguajes de programación más populares en este campo.
¿Quién usa Python?
Python es utilizado por empresas y profesionales en una amplia gama de industrias para crear sitios web, desarrollar componentes de software, construir aplicaciones y trabajar con datos, IA y tecnologías de aprendizaje automático. Su versatilidad y facilidad de uso lo convierten en una opción popular tanto para startups como para empresas establecidas.
Empresas que utilizan Python
Python es utilizado por algunas de las principales empresas del mundo, demostrando su adopción generalizada y versatilidad. Aquí hay algunos ejemplos notables:
- Google: Python es uno de los lenguajes oficiales en Google y se utiliza extensamente para la construcción de sistemas, herramientas de evaluación de código y varios servicios.
- NASA: Python se utiliza para diversas aplicaciones científicas y de ingeniería, incluyendo análisis de datos y simulaciones.
- Spotify: El gigante de la transmisión de música utiliza Python para análisis de datos y servicios backend.
- Netflix: Python impulsa varios aspectos de las operaciones de Netflix, desde algoritmos de recomendación hasta análisis de datos.
- JP Morgan Chase: Python se utiliza en el sector financiero para análisis cuantitativos y estrategias de comercio.
- Facebook: Utiliza Python para la gestión de infraestructura, análisis de datos y varios servicios backend.
- Instagram: La popular plataforma de redes sociales utiliza Python para su backend, aprovechando su simplicidad y escalabilidad.
Roles profesionales que utilizan Python
La flexibilidad de Python lo convierte en una herramienta valiosa en numerosos roles profesionales, que incluyen pero no se limitan a:
- Científicos de Datos: Utilizan Python para el análisis de datos, visualización y construcción de modelos de aprendizaje automático.
- Desarrolladores Web: Emplean frameworks como Django y Flask para construir aplicaciones web robustas.
- Ingenieros de Software: Desarrollan una variedad de soluciones de software, desde scripts del sistema hasta aplicaciones a gran escala.
- Ingenieros de Aprendizaje Automático: Aprovechan las bibliotecas de aprendizaje automático de Python para construir y desplegar modelos.
- Analistas de Datos: Manipulan y analizan grandes conjuntos de datos utilizando herramientas como Pandas y NumPy.
- Ingenieros de DevOps: Utilizan Python para automatizar flujos de trabajo, gestionar infraestructura y desplegar aplicaciones.
- Investigadores: Emplean Python para cálculos científicos y simulaciones de investigación.
- Desarrolladores de Juegos: Usan Python para scripting y construir la lógica de los juegos.
- Especialistas en SEO: Automatizan tareas y analizan datos web para mejorar los rankings en motores de búsqueda.
Caminos profesionales de Python y salarios promedio
| Carrera | Descripción | Salario Promedio (USD) |
|---|---|---|
| Científico de Datos | Analiza e interpreta datos complejos para ayudar a las empresas a tomar decisiones | $120,000 – $140,000 |
| Ingeniero de Aprendizaje Automático | Diseña e implementa algoritmos y modelos de ML | $130,000 – $150,000 |
| Desarrollador Web | Construye y mantiene sitios web y aplicaciones web | $70,000 – $90,000 |
| Ingeniero de Software | Desarrolla aplicaciones de software utilizando Python | $100,000 – $120,000 |
| Ingeniero de DevOps | Automatiza y optimiza procesos de desarrollo de software | $110,000 – $130,000 |
| Analista de Datos | Recoge, procesa y realiza análisis estadísticos de datos | $60,000 – $80,000 |
| Desarrollador de Python | Se especializa en el desarrollo de Python para diversas aplicaciones | $80,000 – $100,000 |
La amplia variedad de aplicaciones de Python y la diversidad de su base de usuarios subrayan su estatus como un lenguaje de programación líder.
¿Qué puede hacer Python?
Quizás la mejor pregunta sea, ¿qué no puede hacer Python?
Aunque Python se piensa más comúnmente como un lenguaje de codificación para sitios web, aplicaciones, ciencia de datos, IA y proyectos de ML, sus aplicaciones se extienden mucho más allá de estas áreas.
Exploremos algunas de las formas (a veces sorprendentes) en que se utiliza Python:
1. Análisis de datos y visualizaciones
Python es muy adecuado para tareas de ciencia de datos en general, y esto incluye análisis de datos y visualizaciones. Con Python, los analistas pueden ordenar, manipular y obtener información de alto nivel a partir de los datos. También pueden utilizar el lenguaje para crear visuales poderosos que resalten sus hallazgos.
Hay un número creciente de bibliotecas y frameworks de Python para análisis de datos y visualización, incluyendo Pandas Visualization, Plotly y Matplotlib, por nombrar solo algunos. Ya sea un diagrama simple o un informe estadístico complejo, Python tiene herramientas que pueden ayudar.
Otra razón por la que Python es un lenguaje preferido para la ciencia de datos es porque cualquiera puede usarlo. Los analistas y profesionales de inteligencia empresarial no siempre son programadores o desarrolladores, pero Python es lo suficientemente amigable como para que personas sin antecedentes en ciencias de la computación puedan adaptarse fácilmente.
DataCamp se especializa en enseñar a individuos y empleados de grandes empresas como Google cómo usar Python y otros lenguajes de ciencia de datos.
2. Aplicaciones de programación
Debido a que Python es un lenguaje de programación de propósito general, se puede utilizar para crear todo tipo de aplicaciones web y móviles, desde productos avanzados de servicios financieros hasta componentes en un juego de carreras de F1.
Python también se utiliza frecuentemente para programar directorios de archivos, crear interfaces gráficas de usuario (GUIs) y interfaces de programación de aplicaciones (APIs), y mucho más.
Si puedes imaginarlo, hay una buena posibilidad de que puedas construirlo (o al menos muchos componentes clave) con Python.
¿Te interesa aprender a crear aplicaciones en Python? Consulta nuestra trayectoria profesional de Programador de Python.
3. IA y aprendizaje automático
Python es el lenguaje ideal para aplicaciones de IA y ML debido a su estabilidad, flexibilidad y simplicidad. Permite a los desarrolladores escribir código confiable y legible y prototipar rápidamente.
Bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow y Keras proporcionan herramientas poderosas para construir y desplegar modelos de aprendizaje automático, haciendo que Python sea indispensable para el desarrollo de tecnología de vanguardia.
Si estás interesado en trabajar en la vanguardia de la tecnología, la trayectoria profesional de Científico de Aprendizaje Automático con Python de DataCamp puede ayudarte a llegar allí.
4. Análisis financiero y fintech
En el mundo financiero, Python es preferido para análisis cuantitativos y cualitativos y para manejar grandes conjuntos de datos.
Ayuda a automatizar tareas como calcular riesgos, gestionar carteras de acciones, rastrear tendencias del mercado y visualizar datos de acciones. Python también es integral para desarrollar productos fintech, con empresas como Venmo, Robinhood y Affirm utilizando Python en sus stacks tecnológicos.
5. Marketing y optimización de motores de búsqueda (SEO)
Python se utiliza cada vez más en marketing digital y SEO. Ayuda a automatizar tareas, categorizar palabras clave, extraer y analizar datos, e implementar cambios en múltiples páginas web.
Las bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) como SpaCy ayudan a los profesionales de SEO a optimizar contenido y analizar tendencias de búsqueda.
Django, un popular framework web, simplifica el proceso de optimización técnica de SEO.
6. Desarrollo de juegos
Python no es el lenguaje de programación más común o popular para el desarrollo de juegos, y no muchos juegos están escritos completamente en Python. Pero a menudo es utilizado por los desarrolladores para otras tareas, como vincular módulos en C y C++.
No significa que no se pueda construir un juego completo con Python; consulta Unknown Horizons si deseas ver un juego que solo utiliza Python. La mayoría de los juegos utilizan múltiples lenguajes; por ejemplo, juegos famosos como The Sims 4 y Battlefield 2 utilizan código Python para elementos críticos como la lógica del juego.
PyGame, un conjunto de módulos de Python multiplataforma diseñado para la creación de videojuegos, ayuda a los desarrolladores con tareas relacionadas con Python.
7. Diseño gráfico
Python es un lenguaje útil cuando se trata de desarrollar aplicaciones de diseño gráfico. Se utiliza en software de imagen 2D, incluyendo los conocidos programas Gimp y Paint Shop Pro. También existe DrawBot, una popular aplicación de código abierto que ayuda a los usuarios a crear gráficos 2D utilizando código Python.
Los diseñadores gráficos que trabajan con sitios web o imágenes digitales pueden hacer uso de Python de manera regular.
Como prueba adicional de la versatilidad de Python, el software de animación 3D como Blender y Lightwave también utiliza Python.
8. Dar origen a otros lenguajes de programación
La simplicidad y la clara sintaxis de Python han inspirado la creación de otros lenguajes de programación como Go (Golang) y Cobra. También es un excelente punto de partida para aprender a programar, ya que su facilidad de uso hace que la transición a otros lenguajes de programación sea más sencilla una vez que se dominan los conceptos básicos de Python.
Las diversas aplicaciones de Python y su naturaleza amigable lo convierten en una herramienta invaluable para muchas tareas. Ya sea que estés analizando datos, desarrollando aplicaciones o explorando nuevas fronteras tecnológicas, Python tiene las herramientas y bibliotecas para apoyar tus esfuerzos.
Python en Acción: Ejemplos de Código
A continuación se presentan algunos ejemplos de código que muestran las capacidades de Python en manipulación de datos, visualización y aprendizaje automático utilizando bibliotecas modernas. Esta sección está destinada a darte una idea del lenguaje.
1. Encontrar el promedio de una lista de números
Salida:
2. Multiplicación de matrices usando NumPy
Salida:
3. Visualización de datos con Matplotlib
Salida:
4. Aprendizaje automático básico con scikit-learn
Salida:
Bibliotecas de Python según el caso de uso
| Caso de Uso | Bibliotecas Populares |
|---|---|
| Análisis de Datos | Pandas, NumPy, SciPy |
| Visualización de Datos | Matplotlib, Seaborn, Plotly |
| Aprendizaje Automático | scikit-learn, TensorFlow, Keras |
| Desarrollo Web | Django, Flask |
| Automatización | Selenium, PyAutoGUI |
| Procesamiento de Lenguaje Natural | NLTK, SpaCy |
| Desarrollo de Juegos | Pygame, Arcade |
| Desarrollo de GUI | Tkinter, PyQt, Kivy |
Aprendiendo Python: De lo Básico a lo Avanzado
La simplicidad de Python significa que incluso aquellos sin experiencia en programación pueden comenzar a utilizar el lenguaje de inmediato. Ya sea un empleado de oficina automatizando tareas rutinarias, un comercializador enviando correos electrónicos a intervalos establecidos, o un estudiante aprendiendo a programar, Python es accesible para todos.
No obstante, hay una diferencia significativa entre lo que puedes lograr con habilidades básicas en Python y lo que puedes hacer con experiencia avanzada o intermedia. Al igual que aprender a tocar un instrumento musical, dominar Python requiere práctica y un desarrollo gradual de habilidades. Aunque puedes comenzar con scripts simples, con tiempo y esfuerzo, puedes avanzar hacia el desarrollo de algoritmos complejos, la creación de aplicaciones web sofisticadas o la realización de análisis de datos avanzados.
Los expertos en Python participan en una variedad de tareas complejas, desde construir sistemas de IA que generan sus propios algoritmos hasta desarrollar nuevas API y resolver problemas del mundo real. Ya seas nuevo en Python, busques profundizar tu comprensión o aspiras a dominarlo, hay recursos disponibles para ayudarte a alcanzar tus objetivos.
Cronograma Sugerido para Aprender Python desde Cero
| Semana | Área de Enfoque | Temas Cubiertos |
|---|---|---|
| 1-2 | Introducción a Python | Instalación, Sintaxis Básica, Variables, Tipos de Datos, Entrada/Salida Básica |
| 3-4 | Estructuras de Control y Funciones | Instrucciones Condicionales, Bucles, Funciones, Alcance, Funciones Lambda |
| 5-6 | Estructuras de Datos | Listas, Tuplas, Conjuntos, Diccionarios, Comprensiones de Listas |
| 7-8 | Módulos y Paquetes | Importación de Módulos, Creación de Paquetes, Módulos de la Biblioteca Estándar |
| 9-10 | Manejo de Archivos | Lectura/Escritura de Archivos, Trabajo con Archivos CSV y JSON |
| 11-12 | Manejo de Errores | Excepciones, Bloques Try/Except, Excepciones Personalizadas |
| 13-14 | Programación Orientada a Objetos (OOP) | Clases, Objetos, Herencia, Polimorfismo, Encapsulación |
| 15-16 | Trabajo con Bibliotecas | Bibliotecas Populares: NumPy, Pandas, Matplotlib |
| 17-18 | Fundamentos del Desarrollo Web | Introducción a Flask/Django, Configuración de un Servidor Web, Enrutamiento Básico, Plantillas |
| 19-20 | Interacción con Bases de Datos | SQLite, SQLAlchemy, Operaciones CRUD, Conexiones a la Base de Datos |
| 21-22 | Análisis y Visualización de Datos | Análisis de Datos con Pandas, Visualización con Matplotlib y Seaborn |
| 23-24 | Introducción al Aprendizaje Automático | Conceptos Básicos de ML, Uso de scikit-learn, Modelos Simples de ML |
| 25-26 | Temas Avanzados | Decoradores, Generadores, Administradores de Contexto, Expresiones Regulares |
| 27-28 | Pruebas y Depuración | Pruebas Unitarias con unittest, Técnicas de Depuración, Uso de Depuradores |
| 29-30 | Trabajo de Proyecto | Construye un Proyecto Personal: Aplicación Web, Proyecto de Análisis de Datos, Script de Automatización |
| 31-32 | Revisión y Bibliotecas Avanzadas | Revisión de Conceptos Clave, Introducción a Bibliotecas Avanzadas (TensorFlow, Scrapy) |
Resumiendo
Python es poderoso, flexible e increíblemente versátil. Su naturaleza amigable e intuitiva, combinada con capacidades de desarrollo rápido y facilidad de aprendizaje, lo convierten en uno de los lenguajes de programación más populares del mundo.
Las aplicaciones de Python abarcan diversas industrias, impulsando tecnologías en desarrollo web, ciencia de datos, inteligencia artificial, finanzas y más. Se espera que su popularidad y uso crezcan, convirtiendo a Python en una habilidad esencial para los profesionales modernos.
Aprender Python es una inversión inteligente para cualquiera que busque mejorar sus perspectivas laborales. Ya sea que aspires a ser un programador integral, un científico de datos, un ingeniero de IA o ML, o un profesional de la tecnología, Python abre puertas a numerosas oportunidades laborales en alta demanda. Además, las carreras que requieren habilidades en Python a menudo ofrecen salarios impresionantes debido a la alta demanda y la oferta relativamente baja de profesionales calificados.
El contenido de este artículo fue traducido de artículo original.