Para quién todavía no lo conozca, Python es el lenguaje de programación número uno a nivel mundial, esto se debe, entre otras cosas, a que es un lenguaje interpretado, es de código abierto, multiplataforma y que se ha extendido como la pólvora en los últimos años.
Si estás pensando en empezar a programar, muy probablemente te encontrarás en la tesitura de elegir entre aprender Python o aprender lenguajes como JavaScript. En este aspecto, aunque ahora hablaremos más en detalle de las ventajas de aprender a programar con Python, uno de los factores decisivos puede ser el ranking mundial de lenguajes de programación, donde desde la página web de TIOBE, nos confirma la primera posición para Python por encima de C, C++ o Java.
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¿Cómo surgió Python?
El origen de este popular lenguaje de programación viene de la mano de una anécdota bastante divertida. Su creador fue Guido Van Rossum, quién nació en los Países Bajos pero desarrolló su carrera profesional principalmente en los Estados Unidos.
Guido Van Rossum es el autor de Python, más tarde trabajaría para Google durante 7 años y después para la compañía Dropbox. Además, fue la primera persona en obtener el título BDFL (Benevolent Dictator for Life), cuyo título es otorgado a personajes importantes en el mundo del código abierto.
La popular anécdota sobre el nacimiento de Python cuenta que su creador desarrolló el lenguaje en solamente una semana, para más inri, la semana de antes de Navidad a finales de los ochenta. En origen, Python no tenía ningún tipo de ambición, más bien fue pensado como un pasatiempo. A partir de entonces, las actualizaciones fueron llegando y, como ya hemos mencionado arriba, se ha convertido en el lenguaje número 1.
Van Rossum buscó en la creación de Python un lenguaje que fuera intuitivo, entendible y de código abierto, para que, tanto programadores avanzados en otros lenguajes y no programadores, pudieran adaptarse rápidamente a su sintaxis y desarrollar programas de forma rápida y fácil. A raíz de estas premisas proviene su potencial, ya que logra sobresalir respecto a lenguajes como C, C++ y Java.
Hoy en día existe una fundación llamada Python Software Foundation, que se encarga de administrar la evolución del lenguaje con apoyo de grandes compañías tecnológicas como son: Google, Microsoft, Amazon y Facebook entre otras.
¿Python tiene algo que ver con los Monty Python?
Pues curiosamente sí, no es que el lenguaje de programación Python tenga algo que ver en su configuración con el grupo humorístico, pero sí, el nombre de Python no viene de pitón, la serpiente, en inglés, si no de la afición de Guido Van Rossum por los Monty Python.
La versión de Python 1.0 vio la luz en 1994, aunque los años anteriores ya se estuvo gestando su desarrollo. En esta época, los Monty Python estaban en boga por sus películas y sketches.
¿Qué hace a Python un lenguaje de programación tan especial?
Como ya hemos comentado arriba, hay cuatro características que hacen de Python un filón:
- Es de código abierto. Lo que significa que se vale de la comunidad para poder evolucionar.
- Es un lenguaje multiparadigma. Lo que significa que soporta más de un paradigma de programación, es decir, que permiten crear programas usando más de un estilo de programación.
- Principalmente orientado a objetos. La programación orientada a objetos se basa en el concepto de crear un modelo del problema de destino en sus programas. La programación orientada a objetos disminuye los errores y promociona la reutilización del código.
Uno de los valores de Python siempre ha sido su “simpleza” lo ponemos muy entre comillas porque las posibilidades de Python son enormes.
La versatilidad de Python para desarrollar múltiples aplicaciones es lo que ha llevado su uso más allá de los desarrolladores, llegando a grupos de investigación de diferentes universidades del mundo y diferentes disciplinas, de hecho, Python es una de las herramientas más relacionadas con el Data Science y el tratamiento de datos en general.
Python y Data Science, una pareja indiscutible
Muchas veces podemos caer en el error de pensar que un lenguaje de programación sirve únicamente para desarrollar software, aplicaciones web, aplicaciones móviles o algo parecido, pero, la verdad es que Python es el gran aliado de las herramientas científicas. De hecho, los científicos de datos están destinados a ir de la mano con Python para desarrollar sus proyectos.
Si todavía no conoces qué es el Data Science, en resumen podemos decir que se encarga de analizar, trabajar los datos y extraer información de valor que nos permita tomar decisiones más precisas apoyadas que nos ayuden al éxito de nuestras acciones.
En este aspecto, tal y como hemos visto en este artículo, gracias a Python, los científicos de datos pueden desarrollar estas tareas sin tener un conocimiento profundo de programación. En pocas líneas de código y apoyado por su interfaz amigable, no solo hacen más sencillo su uso, sino también la visualización de los datos y resultados, punto clave en el estudio del Data Science. En un proyecto estándar de Data Science, pasaremos por las siguientes etapas cruciales:
- Extracción de datos
- Procesamiento de los datos
- Aplicación de algoritmos
- Evaluación de los resultados
Para poder afrontar estas etapas, Python será totalmente necesario, aunque nos llevará a la siguiente pregunta, ¿cómo hago para desarrollar todo esto en Python?, la respuesta son las librería.
¿Qué es una librería en Python?
Hemos hablado mucho de que Python es código abierto, que cuenta con una gran comunidad y que es muy versátil. Esto hace que sean muchas las personas que desarrollen soluciones que son aplicables a diferentes problemas, lo que sin duda lo hace más valioso.
Podemos decir que una librería en Python es un paquete que cuenta con gran cantidad de funciones, herramientas y algoritmos programados que agilizan nuestro trabajo ahorrándonos muchas horas de programación, con una estructura clara de entender y listas para ser utilizadas.
¿Hay alguna diferencia entre biblioteca y librería? En informática, una biblioteca o, que realmente se ha cogido por costumbre llamarlas librerías (del inglés library) es un conjunto de implementaciones funcionales, codificadas en un lenguaje de programación, que ofrece una interfaz bien definida para la funcionalidad para la que se requiere.
En definitiva, podemos definir una librería como un conjunto de módulos cuya agrupación tiene una finalidad específica siendo un conjunto de módulos con una estructura determinada para lograr una finalidad.
Algunas de las librerías más famosas son:
- Tensorflow. Creación de redes neuronales artificiales.
- Seaborn. Visualización de datos.
- Pandas. Manipulación de conjuntos de datos
- NLTK. Resolver problemas en el área del Procesamiento del Lenguaje Natural.
- NumPy. Computación de datos en forma de matrices multidimensionales.
- Scikit-learn. Procesamiento de datos y algoritmos de machine learning.
¿Cómo aprender Python?
Si simplemente quieres aprender Python, puedes encontrar multitud de cursos específicos para adquirir las habilidades suficientes para ponerte en marcha, pero, si más que un curso de Python quieres ser capaz de aplicarlo a proyectos, programar y más concretamente ser capaz de trabajar con los datos para extraer todo su jugo, un Bootcamp es la opción ideal.
En el Bootcamp de Data Science y Machine Learning de ID Bootcamps, aprenderás Python desde cero, además de aprender a desarrollar un proyecto de Data Science de inicio a fin, entender la lógica y los procesos y aplicar el Machine Learning, Deep Learning, las redes neuronales y mucho más para incorporarte al mercado laboral como profesional junior en cuestión de meses.
Si tienes alguna duda, puedes consultarnos todas tus dudas tanto sobre la formación como sobre tu carrera poniéndote en contacto con nuestra Asesora Académica, Vanessa Márquez: vanessa@idbootcamps.com, +34 673 903 000, WhatsApp.
