¿Para qué se utiliza Python? Es el lenguaje de programación más popular del mundo, y su base de usuarios crece constantemente.

Muchas industrias y empresas utilizan Python para analizar datos, construir modelos de aprendizaje automático, crear sitios web y programar software.

Aquí exploramos los principales usos de Python, las razones por las que Python es tan popular, por qué deberías aprenderlo y cuánto tiempo lleva. También hemos examinado qué trabajos suelen requerir conocimientos de programación en Python.

¿Qué es Python?

Python es un lenguaje de programación de código abierto, orientado a objetos, de alto nivel y de propósito general. Como esta definición puede parecer abrumadora, echemos un vistazo a cada característica por separado para comprender lo que significa cada una de ellas:

• Código abierto: es gratuito y está disponible para nuevas mejoras, como añadir funciones útiles o corregir errores.
• Orientada a objetos: no se basa en funciones, sino en objetos con atributos y métodos definidos
• Alto nivel: amigable para el ser humano más que para el ordenador
• Propósito general: se puede utilizar para crear cualquier tipo de programas

Python se aplica ampliamente en ciencia de datos, análisis de datos, aprendizaje automático, ingeniería de datos, desarrollo web, desarrollo de software y otros campos.

Para saber más sobre qué es Python, puedes consultar el artículo de nuestro blog sobre los fundamentos de este popular lenguaje.

¿Por qué Python es tan popular?

Hablemos ahora de las principales ventajas de utilizar Python que lo convierten en un lenguaje de programación tan potente y extendido:

• Tiene una sintaxis intuitiva que se asemeja a una lengua inglesa natural y, por tanto, es fácil de aprender, especialmente para las personas que acaban de entrar en el mundo de la programación.
• Gracias a su sintaxis amigable, es fácil de escribir, leer y depurar.
• Proporciona una extensa biblioteca estándar y una amplia selección de bibliotecas y módulos adicionales bien documentados y completos .
• Es gratuito tanto para particulares como para empresas.
• Gracias a su enorme comunidad de apoyo, Python se desarrolla, mejora y amplía constantemente.
• Puede integrarse en cualquier proyecto y utilizarse para resolver problemas avanzados.
• Al ser un lenguaje de uso general, tiene diversas aplicaciones en muchos ámbitos.

¿Para qué se utiliza Python? 8 Usos de Python

En este artículo, hemos mencionado más de una vez que Python tiene muchas aplicaciones. Así pues, veamos exactamente dónde podemos utilizar Python en el mundo real.

1. Python para el análisis de datos

Los datos se han convertido en un activo realmente valioso en cualquier industria moderna, y la mayoría de las empresas están interesadas en recopilar, manipular y analizar datos relevantes para extraer de ellos perspectivas empresariales significativas. Y aquí es donde Python va más allá de cualquier competencia. 

Python es especialmente valioso porque, además de su completa biblioteca estándar, proporciona una impresionante colección de módulos adicionales diseñados específicamente para fines analíticos. 

Las bibliotecas de Python más famosas para realizar análisis de datos son pandas y NumPy. Estas herramientas te permiten hacer casi todo con tus datos, como limpiarlos y manipularlos, explorar estadísticas o visualizar tendencias ocultas en tus datos.

Aparte de estas dos bibliotecas, puedes utilizar muchas otras para diversas tareas relacionadas con los datos, como la visualización de datos, el web scraping o la comprobación de hipótesis.

2. Python para la visualización de datos

La visualización de datos es una parte independiente del análisis de datos que nos ayuda a representar la información, ya sea en bruto o depurada y transformada, de una forma más convincente y perspicaz. 

Aquí entra de nuevo en juego Python, que ofrece un amplio espectro de herramientas para visualizar los datos. Los más populares son matplotlib y, basado en él, seaborn. Con ellas, podemos crear literalmente todo tipo de visualizaciones, desde las más sencillas (gráficos de líneas, de barras, histogramas) hasta las más avanzadas (gráficos animados, líneas de corriente, mapas de conglomerados, gráficos de alegría, etc.).

Si quieres aprender más sobre el uso de estas dos bibliotecas de Python, puedes seguir nuestros cursos Introducción a la visualización de datos con Matplotlib e Introducción a la visualización de datos con Seaborn.

También hay una plétora de otras bibliotecas gráficas en Python: tanto polivalentes (como Plotly, Bokeh o Altair) como más centradas(missingno para visualizar valores perdidos, Toyplot para crear gráficos interactivos para publicaciones electrónicas, GeoPandas para construir mapas, etc.).

3. Python para el aprendizaje automático

El aprendizaje automático (AM) es el núcleo de la mayoría de las tareas de la ciencia de datos. Representa un campo de la inteligencia artificial (IA ) que se ocupa de utilizar algoritmos que permitan a las máquinas aprender patrones y tendencias a partir de datos históricos para hacer predicciones sobre datos desconocidos. 

Utilizando técnicas de ML, podemos crear modelos capaces de predecir con exactitud la tasa de rotación de clientes de la empresa, estimar el riesgo de que una persona padezca una determinada enfermedad, identificar el posicionamiento óptimo de los vehículos taxi, etc.

Con Python, podemos construir un modelo ML utilizando tan sólo tres líneas de código (ver un ejemplo de un modelo de este tipo para predecir transacciones bancarias fraudulentas). Aunque hay procesos y cálculos complejos detrás de esas pocas líneas de código, las bibliotecas Python ML hacen la mayor parte del trabajo bajo el capó, lo que facilita significativamente la tarea del usuario. Las bibliotecas más comunes son scikit-learn, Keras, TensorFlow y PyTorch.

4. Python en IA y aprendizaje profundo

Python desempeña un papel central en la IA y el aprendizaje profundo, impulsando avances en tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la visión por ordenador. Estos dominios están experimentando un crecimiento significativo, y el ecosistema de bibliotecas y marcos de Python lo convierte en el lenguaje de referencia para desarrollar soluciones de IA.

Bibliotecas como spaCy, NLTK y Hugging Face Transformers permiten tareas como el análisis de sentimientos, la traducción de idiomas, el resumen de textos y el desarrollo de chatbot. La versatilidad de Python permite a los investigadores y desarrolladores implementar modelos de última generación y ajustar los preentrenados para aplicaciones personalizadas.

Python está a la vanguardia de la innovación en visión por ordenador, con bibliotecas como OpenCV, PyTorch y TensorFlow. Estas herramientas se emplean para desarrollar aplicaciones como el reconocimiento facial, la detección de objetos, la clasificación de imágenes y el análisis de vídeo. La facilidad de uso de Python y la disponibilidad de modelos preentrenados lo hacen accesible tanto para principiantes como para profesionales.

Fuente: datacamp

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