Python es posiblemente el lenguaje de programación más popular del siglo XXI. Estas son algunas de las razones por las que Python está ganando popularidad a un ritmo tan elevado:
- La legibilidad y la sintaxis de Python, o las palabras y los caracteres utilizados para comunicarse con la computadora, es simple e intuitiva. ¡Es simplemente como el idioma inglés!
- Python admite múltiples paradigmas, pero la mayoría describiría Python como un lenguaje de programación orientada a objetos (OOP).
- Es un lenguaje sin costes y open source.
- Python tiene cientos de bibliotecas y marcos diferentes, lo que es una gran adición a su procedimiento de desarrollo. Ahorran mucho tiempo manual y pueden reemplazar fácilmente toda la respuesta.
Bibliotecas y marcos
A continuación, enumero algunas de las bibliotecas populares que se usan a menudo en numerosos proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático:
Es ideal para el análisis y el manejo de datos. Los pandas proporcionan control de manipulación de datos.
NumPy es una biblioteca gratuita para computación numérica. Proporciona funciones matemáticas de alto nivel junto con manipulaciones de datos.
Esta biblioteca está relacionada con la informática científica y técnica. SciPy se puede usar para la optimización y modificación de datos, álgebra, funciones especiales, etc.
Scikit-aprender es una biblioteca de aprendizaje automático de software sin costes para el lenguaje de programación Python. Cuenta con bastantes algoritmos de clasificación, regresión y agrupación que incluyen máquinas de vectores de soporte, bosques aleatorios, aumento de gradienteGradiente es un término utilizado en diversos campos, como la matemática y la informática, para describir una variación continua de valores. En matemáticas, se refiere a la tasa de cambio de una función, mientras que en diseño gráfico, se aplica a la transición de colores. Este concepto es esencial para entender fenómenos como la optimización en algoritmos y la representación visual de datos, permitiendo una mejor interpretación y análisis en..., k-significaetc.
Malplotlib es una biblioteca completa para crear visualizaciones estáticas, animadas e interactivas en Python.
Seaborn es una biblioteca de visualización de datos de Python basada en matplotlib. Proporciona una interfaz de alto nivel para dibujar gráficos estadísticos atractivos e informativos.
Otros campos donde se utiliza Python
Aparte de la ciencia de datos, Python tiene muchas más aplicaciones. Al ser un lenguaje tan flexible y fácil de utilizar, ha acumulado una gran base de fans para sí mismo. Algunos de los campos donde se utiliza Python son:
- Desarrollo de juegos
- Desarrollo web
- Procesamiento de imágenes y visión artificial
- PNL (procesamiento de lenguaje natural)
- Medicina y farmacología
- Astrofísica y Astronomía
- Partículas fisicas
- Neurociencia
- Desarrollo de GUI (interfaz gráfica de usuario) … y mucho más
Entonces, como puede ver, si de alguna manera no lo logra como científico de datos, puede cambiar fácilmente su carrera y aprovechar sus habilidades como programador o desarrollador de Python.
La filosofía central del idioma se resume en el documento. los Fuente de imagen, que puede ver en cualquier Python IDE ejecutando la línea:
import this
Dado que es el lenguaje de programación más popular que existe, no hay escasez de recursos en línea donde puedes aprender Python, pero creo firmemente en la calidad sobre la cantidad. En este blog, he intentado incluir algunos de los recursos gratuitos que encontré muy útiles en mis primeros días de aprendizaje de Python.
1. Sololearn
Sololearn te enseña Python de una manera muy lúdica e interactiva. El curso está dividido en muchos módulos del tamaño de un bocado, cada uno con cuestionarios al final para examinar su aprendizaje. Estos módulos además se subdividen en temas que le ayudarán a concentrarse mejor. Sololearn además está habilitada en Playstore y Appstore que le ayuda a aprender sobre la marcha.
2. DataPeaker
Analítica Vidhya, al mismo tiempo de blogs sobre ciencia de datos y aprendizaje automático, ofrece varios cursos gratuitos que le enseñarán Python y ciencia de datos en general, desde un nivel principiante hasta un nivel bastante avanzado. El instructor utiliza Jupyter Notebook para mostrar de forma práctica los conceptos. Puede descargar fácilmente los cuadernos para práctica personal y uso posterior. Los certificados además se proporcionan al final de los cursos.
3. Kaggle
Al mismo tiempo de tener una gran comunidad de ciencia de datos, Kaggle además ofrece varios cursos de certificación gratuitos. Aún cuando estos cursos pueden no tener muchas enseñanzas en profundidad, ofrecen una buena práctica para la interfaz y el kernel de Kaggle, que será útil para usted a largo plazo, dado que es un entusiasta de la ciencia de datos, pasará la mayor parte de su tiempo en Kaggle. .
4. Krish Naik
Cuando se trata de la disponibilidad de recursos gratuitos, Youtube es uno de los mejores sitios para buscar. Los tutoriales ofrecidos por Krish Naik son verdaderamente impresionantes. Sus métodos de enseñanza están a la par con los cursos que están disponibles en sitios web respetables como Coursera, Edx, etc. La lista de reproducción además contiene numerosos proyectos guiados que lo ayudarán a comprender cómo se utiliza Python en proyectos y datos de la vida real.
5. HackerRank
Aún cuando este es un portal web para practicar la codificación, en lugar de aprender a codificar, obtuve más habilidades para escribir programas en Python, desde HackerRank que cualquier otro curso o material de estudio que se encuentre en línea. La codificación es como las matemáticas. Debes hacerlo, en lugar de simplemente estudiarlo en teoría. Escribir un programa por día es un hábito saludable, que yo mismo sigo y recomiendo a todos que lo sigan. HackerRank ofrece problemas de práctica desde principiantes hasta niveles bastante avanzados. La interfaz de usuario es excelente y las preguntas están muy bien escritas, con ejemplos, por lo que no queda ambigüedad con respecto a las preguntas.
Inclusive después de todo esto, si no puede distinguir lo que exige el problema, puede consultar el Discusiones pestaña, donde gran parte de la comunidad se involucra y conversa para ayudar a otros con cualquier tipo de problema que tengan (Consejo profesional: si simplemente no puede solucionar la pregunta, siempre hay un tipo en el foro de discusión que publica todo su código jajaja). Recomiendo encarecidamente estudiar la teoría de los recursos mencionados previamente y practicar problemas relacionados con los temas que acaba de estudiar, uno al lado del otro, para construir una base sólida de codificación Python.
Cuando recién esté comenzando con su viaje de ciencia de datos, será abrumador ver tanto material disponible en línea. Mi consejo para ti es elegir un curso o programa que creas que será bueno para ti y comenzar a hacerlo.
Sea constante y siga practicando. Algunos conceptos pueden parecer difíciles, pero evita preocuparte, búscalos en otros sitios web, practica más problemas relacionados con ese tema y en poco tiempo dominarás Python. Los sitios web y los cursos mencionados previamente son los que siento que me ayudaron mucho mientras comenzaba, y espero que te hagan lo mismo. ¡¡Salud!!
Los medios que se muestran en este post no son propiedad de DataPeaker y se usan a discreción del autor.
