Python es un lenguaje de programación de propósito general que ha ganado una amplia adopción en los campos de la ciencia de datos y la inteligencia artificial (IA). La popularidad de Python para la ciencia de datos se debe a su legibilidad, sintaxis e implementación de tipado dinámico. En esta entrada del blog, aprenderás los fundamentos de la programación en Python y por qué es útil en la ciencia de datos. Además, también conocerás las diferentes versiones de Python y sus principales diferencias.
Introducción a la programación en Python
Python es un lenguaje de programación de propósito general que es conocido por su simplicidad, legibilidad y facilidad de uso. Es una opción común para principiantes y expertos por igual, y tiene una amplia gama de aplicaciones en la ciencia de datos, aprendizaje automático, inteligencia artificial, procesamiento del lenguaje natural, y un largo etcétera.
Los científicos de datos suelen utilizar Python para limpiar y transformar datos, realizar análisis exploratorios de datos, crear visualizaciones y construir modelos. Python es también a menudo el lenguaje elegido cuando se construye el backend de una aplicación web por parte de las empresas de desarrollo web a medida.
Qué es Python y por qué es importante aprenderlo
Un lenguaje de programación es una notación utilizada para construir y crear programas. Un programa escrito en un lenguaje de programación se llama código fuente y puede ser convertido en código máquina por un compilador o un intérprete para crear un programa ejecutable.
Existen muchos lenguajes de programación, pero pueden clasificarse a grandes rasgos en las siguientes categorías.
- Interactivo: Cuando el programa se ejecuta, solicita la entrada de datos y el usuario puede cambiar el programa según sea necesario.
- Interpretado: El programa se ejecuta directamente desde el código fuente.
- Compilado: El programa se convierte en código máquina, que es el lenguaje que entiende el procesador.
- Híbrido: Una combinación de dos o más lenguajes de programación.
Por qué usar Python para la Ciencia de Datos
Tal y como se ha comentado, Python es un lenguaje de programación cuya adopción en los campos de la ciencia de datos y la inteligencia artificial (IA) ha crecido exponencialmente durante los últimos años. El crecimiento ha sido tal que muchas tipologías de empresas diferentes han optado por su adopción. Entre ellas se encuentran las agencias SEO en Zaragoza.
La popularidad de Python para la ciencia de datos se debe a su legibilidad, sintaxis e implementación de tipado dinámico. Python también cuenta con bibliotecas avanzadas para la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la IA que lo convierten en una opción ideal para una amplia variedad de proyectos.
Cuáles son las principales versiones de Python y sus diferencias
La primera versión de Python se publicó en 1991. Desde entonces, se han publicado muchas versiones, siendo la más reciente Python 3. Esta sección describe las principales diferencias entre las distintas versiones de Python.
- Python 2: Python 2 se publicó en el año 2000 y es la versión más utilizada de Python. Contiene varios cambios y mejoras respecto a la versión original de Python. Sin embargo, contiene un defecto importante: no soporta Unicode correctamente, lo que dificulta el trabajo con caracteres no ingleses. Python 2 está siendo reemplazado por Python 3 debido a este problema.
- Python 3: Python 3 fue lanzado en 2008 y contiene varias mejoras a Python 2. Es el futuro de Python y contiene un mejor soporte para Unicode. Aunque, Python 3 es compatible con Python 2. Esto significa que Python 3 puede ejecutar código de Python 2, pero no al revés.
- Python 2 vs Python 3: La mayor diferencia entre ambos es que Python 3 tiene un mejor soporte de Unicode. Otra diferencia importante es que Python 3 ha cambiado la forma de manejar las sentencias de impresión y cómo se manejan las variables.
- Python 2.x vs Python 3.x: La principal diferencia entre Python 2.x y Python 3.x es que Python 3.x posee mejor soporte de Unicode, como se ha mencionado anteriormente, y una sintaxis diferente.
Qué importancia tiene la programación en Python
Python es un lenguaje de programación de propósito general que es conocido por su simplicidad, legibilidad y facilidad de uso. Es una opción común para principiantes y expertos por igual, y tiene una amplia gama de aplicaciones en la ciencia de datos, aprendizaje automático, inteligencia artificial, procesamiento del lenguaje natural, y más.
Además, Python es también a menudo el lenguaje elegido cuando se construye el backend de una aplicación web.
En definitiva, si estás buscando entrar en la ciencia de los datos o estás trabajando actualmente en el campo, definitivamente te encontrarás con los términos Python y programación. Aprender los fundamentos de la programación en Python te ayudará a entender y trabajar con proyectos de ciencia de datos más fácilmente. Con estos conocimientos, también podrás afrontar con mayor seguridad las futuras entrevistas sobre programación en Python.
