Curso Gratuito en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático con Python




Introducción a la Ciencia de Datos con Python


Python es fundamental para la ciencia de datos y el aprendizaje automático, así como una lista cada vez mayor de áreas que incluyen seguridad cibernética y programación web. La razón fundamental del uso generalizado de Python es que proporciona un software clave que permite un fácil intercambio de métodos y datos a través de comandos básicos normalmente escritos en Fortran o C.

El presente artículo representa un enfoque estructurado para aprender a programar en Python. Se puede comenzar el viaje con el lenguaje de programación Python incluso si se es un principiante, este artículo cubre los conocimientos profundos de la programación de Python comenzando desde lo básico.


¿Qué es Python?


Python es un lenguaje dirigido a científicos e ingenieros que pueden no tener una capacitación formal en desarrollo de software. Se utiliza para crear prototipos, diseñar, simular y probar sin dificultades o estorbos, ya que Python proporciona métodos inherentemente fáciles, mediante el acceso a una gran base de códigos confiables de fuente abierta, y ciclos de desarrollo incrementales, interoperables a partir de códigos existentes, así como una filosofía de diseño con compartimento jerárquico. Python es conocido por mejorar la productividad del usuario, dado que reduce el tiempo de desarrollo (es decir, tiempo dedicado a la programación) y, por lo tanto, aumenta el tiempo que tarda el programa en ejecutarse.


Python es un lenguaje interpretado con dinámicas semánticas y una sintaxis fáciles de entender. Lo cual implica que los códigos de Python se ejecutan en una máquina virtual que proporciona una capa de abstracción entre el código y la plataforma en la que se ejecuta, lo que hace que los códigos sean portables para diferentes plataformas. Por ejemplo, el mismo script que se ejecuta en una computadora portátil con sistema Windows, también se puede ejecutar en una supercomputadora basada en el sistema Linux o en un teléfono móvil. Lo que facilita la programación, teniendo en cuenta que la máquina virtual configura los detalles de bajo nivel al implementar el trabajo lógico del script en la plataforma subyacente.


Python es un lenguaje escrito dinámicamente, lo que significa que el programa interpreta los tipos más representativos de datos (por ejemplo, flotantes, enteros) de forma interactiva o durante el tiempo de ejecución. Lo anterior contrasta con lenguajes como Fortran, que tienen compiladores que estudian el código de principio a fin, realiza muchas optimizaciones a nivel de compilador, que después enlaza íntimamente con las bibliotecas existentes en una plataforma específica y luego crea un ejecutable que será liberado del compilador. Como se puede adivinar, el acceso del compilador a los detalles de la plataforma subyacente implica que Python puede utilizar optimizaciones específicas que aprovechen las características particulares del chip y de la memoria caché. Teniendo en cuenta que la máquina virtual abstrae los detalles, el lenguaje de Python no tiene accesos programables a las optimizaciones. Entonces, ¿dónde está el equilibrio entre la facilidad de programar en la máquina virtual y las optimizaciones numéricas claves que son cruciales para el trabajo científico?


El equilibrio proviene de la capacidad nativa de Python para vincular los compiladores de las bibliotecas de Fortran y C. Esto significa que se pueden enviar cálculos intensivos a bibliotecas compiladas directamente en el intérprete. Este enfoque tiene dos ventajas principales. Primero, aumenta la facilidad de programar en Python, con su sintaxis expresiva y falta de desorden visual. Esta es una bendición particular para los científicos que normalmente quieren usar software como una herramienta, en contraposición al desarrollo de software como producto. La segunda ventaja es que se pueden mezclar y combinar diferentes bibliotecas compiladas a partir de diversas áreas de investigación; esto es, no fueron diseñadas para que trabajen juntas. Esto funciona porque Python asigna y llena la memoria del intérprete, pasa la entrada al compilador de las bibliotecas en cuestión y luego muestra la salida mediante el intérprete.


Además, Python proporciona una solución multiplataforma para códigos científicos. Como un proyecto de código abierto, Python en sí está disponible en cualquier lugar donde se pueda instalar (normalmente viene de serie como parte de muchos sistemas operativos). Lo cual significa que una vez que se haya escrito el código en Python, se puede simplemente transferir el script a otra plataforma y ejecutarla, siempre que las bibliotecas compiladas de terceros también estén disponible allí. ¿Qué pasa si las bibliotecas compiladas están ausentes? En este caso, se pueden construir y configurar las bibliotecas compiladas en múltiples sistemas. Lo antes dicho se debe a que, a medida que las funciones científicas de Python han madurado, una amplia gama de bibliotecas está disponible en todos los sistemas operativos existentes (es decir, Windows, MacOS, Linux, Unix) como distribuciones preempaquetadas.


Finalmente, las funciones científicas de Python facilitan el mantenimiento de los códigos usados en investigaciones, teniendo en cuenta que la sintaxis de Python es limpia, libre de basura, como los punto y coma y otras distracciones visuales que dificultan la lectura del código, lo cual conlleva a que los investigadores se ofusquen. Python tiene muchas pruebas integradas, documentación y herramientas de desarrollo que facilitan el mantenimiento del código. Los códigos científicos son generalmente escrito por científicos sin estudios en desarrollo de software, por lo que tener herramientas de desarrollo de software sólidas e integradas en el propio lenguaje son una bendición particular.


Aprenda a programar en Python: Una solución integral para principiantes


El lenguaje de programación Python es uno de los lenguajes de programación más populares del mundo en este momento. Con la facilidad de acceso y las implementaciones más sencillas de tareas de aspecto complejo, el lenguaje de programación Python ha dejado su huella en la industria de las Tecnologías de la Información. La cantidad de desarrolladores que se están cambiando a Python evidencia que la gente de todo el mundo está decidida a aprender Python.


La escalabilidad del lenguaje de programación Python es inmensa y se puede implementar en casi todos los dominios. En este sentido, la ciencia de datos ha alcanzado otro hito con Python, debido a la cantidad de datos que fluyen cada año, Python llegó como un salvador y ayudó a lograr desarrollos revolucionarios en el mercado de la ciencia de datos.


La cantidad de empleos creados cada año también ha tenido un crecimiento de palo de hockey con una expectativa de 2 millones de empleos solo en el año 2020, como es el caso de la ciencia de datos, Python es igualmente deseable para los gigantes de la industria como Amazon, Facebook, Instagram, YouTube, entre otros; que representan solo la punta del iceberg. Cuando se explora el mercado laboral de Python, se espera un aumento en los trabajos relacionados con la ciencia de datos, que ascendieron a cerca de 700.000 puestos de trabajo solo en el año 2020. Por ejemplo:


Python ha sido una parte importante de Google desde el principio y lo sigue siendo a medida que el sistema crece y evoluciona. Hoy en día, decenas de ingenieros de Google usan Python y estamos buscando más personas con habilidades en este idioma. - Peter Norvig, director de calidad de búsqueda de Google, Inc

Empezando con Python



Comenzar su viaje en Python requiere que esté familiarizado con cómo funciona realmente la tecnología. Y lo primero que aprenderá es cómo puede configurar el entorno Python en sus sistemas y elegir el mejor IDE que lo ayude de la mejor manera posible.


Hago que los estudiantes aprendan Python en nuestros cursos de Web Semántica de pregrado y posgrado. ¿Por qué? Porque básicamente no hay nada más con la flexibilidad y tantas bibliotecas web. - Prof. James A. Hendler, Universidad de Maryland

Conceptos básicos de Python



Una vez que haya terminado de configurar el entorno Python, instalando IDE adecuados, debe comenzar su aprendizaje con los conceptos básicos. Aunque los conceptos básicos son bastante similares a cualquier otro lenguaje de programación, también debes dominarlos en Python para desarrollar sólidas habilidades de depuración y scripting.



Python es lo suficientemente rápido para nuestro sitio y nos permite producir funciones fáciles de mantener en tiempos récord, con un mínimo de desarrolladores, - Cuong Do, Software Architect, YouTube.com

Conceptos avanzados de Python



Cuando haya terminado con los conceptos básicos en Python, diríjase a los conceptos avanzados en Python que le darán una perspectiva más clara sobre cómo se hacen las cosas con Python con conceptos avanzados de Python.



Python para la ciencia de datos



Cuando haya terminado de dominar los conceptos básicos y avanzados en Python, puede comenzar su viaje con la ciencia de datos con Python. Dado que Data Science es el perfil de trabajo más popular en el escenario actual del mercado, aprender Data Science con Python también le brindará un crecimiento profesional.



Python para aprendizaje automático



El aprendizaje automático es otro aspecto del aprendizaje de Python. Con el soporte de biblioteca sofisticado y las características que ofrece Python, puede trabajar con diferentes proyectos y dominar sus habilidades para convertirse en un experto en aprendizaje automático.



Python para inteligencia artificial



La inteligencia artificial con Python sirve como un medio para los avances tecnológicos, domine sus habilidades de inteligencia artificial con Python.



Esto nos lleva al final de este artículo. Espero que tengas claro el enfoque estructurado que debes seguir para aprender Python.