Para qué sirve la programación en Python

0
1017

 

No cabe duda de que Python está de moda. Pero, ¿sabes qué se puede hacer después de aprender a programar en Python? En este artículo te vamos a enseñar que puedes realizar una vez que conozcas Python.

 

Índice de contenidos

  1. Introducción
  2. Para qué sirve Python: ciencia de datos
    1. Python para el aprendizaje automático
  3. Python para el desarrollo web
  4. ¿Por qué usar Python para la programación científica?
  5. Robótica con Python
  6. Python para la automatización de scripts
  7. Python en las finanzas

 

Introducción

Python es un lenguaje de programación muy variado pero no muy difícil. Empezar a aprender cualquier lenguaje de programación requiere valor, fuerza de voluntad, tiempo y mucho café. Por lo tanto, debes empezar por saber que quieres aprender y para qué se utiliza la programación en Python.

 

Para qué sirve Python: ciencia de datos

El primer uso de Python, y quizás el más comentado actualmente, es el de la ciencia de los datos. La ciencia de los datos es la práctica de la extracción de información e ideas a través de los datos. En este caso, la ciencia de los datos incluye el aprendizaje automático, la visualización de datos y el análisis de datos.

El machine learning es una aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la que los ordenadores pueden aprender sin ser programadas explícitamente para ello. En esencia, el aprendizaje automático permite a los ordenadores programarse a sí mismos. Algunos ejemplos de ML son:

  • Sistemas de recomendación: Por ejemplo, cuando Netflix o YouTube hacen recomendaciones basadas en tu historial.
  • Sistemas de reconocimiento de imágenes: Por ejemplo, pueden reconocer si una imagen es un perro o un gato o el Face ID de Apple, que reconoce a la persona y desbloquea su teléfono.

Python para el aprendizaje automático

Desde que salió a la luz este lenguaje, Python se ha utilizado para fines científicos y numéricos, debido a que el Aprendizaje Automático es dar a los ordenadores la capacidad de aprender, por lo que Python es bastante útil para el Machine Learning. Especialmente con la introducción de Tensorflow, un sistema de aprendizaje automático, liberado como software de código abierto y desarrollado por Google, Python se ha convertido en el lenguaje de preferencia para aplicaciones de Machine Learning. Pytorch, otra plataforma de aprendizaje profundo iniciada por Facebook, también ha ido ganando popularidad. Además, Python viene con Scikit-learn, una biblioteca para aprendizaje automático y fácil de usar que te va a facilitar sobre todo al iniciarte en el aprendizaje automático.

 

Python para el desarrollo web

Como Python es un lenguaje orientado a objetos, cualquier persona que se inicie en este lenguaje encontrará sencillo jugar con los conceptos de Python. Los desarrolladores más experimentados podrán utilizarlo para algoritmos y análisis de aprendizaje automático (ML), así como para investigación y análisis de Big Data.

Cuando se trata de desarrollo web, es una gran opción porque tienes un montón de opciones como Django y Pyramid para trabajar. Así que puedes construir un sitio web genial desde cero sin sentirte abrumado. También puedes aprovechar los micro-frameworks como Flask y Bottle.

La gestión avanzada de contenidos también es posible con sistemas como Django CMS y Plone. Además, la biblioteca estándar de Python y los frameworks web soportan varios protocolos de Internet como HTML, XML y JSON.

 

¿Por qué usar Python para la programación científica?

Python incluye soporte incorporado para la computación científica. En general, las distribuciones de Python incluyen el ecosistema de código abierto SciPy que incluye SciPy, un paquete de cálculo numérico llamado NumPy, y múltiples conjuntos de herramientas independientes, cada uno de ellos conocido como Scikits. Matplotlib, una biblioteca de trazado 2D para la visualización, que también es parte del ecosistema SciPy. Matplotlib es similar a MATLAB en cuanto a sus funcionalidades y usabilidad, pero es open source.

Python puede instalar la API del motor de MATLAB para que los programas de Python puedan llamar a MATLAB como motor de cálculo. Los programas de MATLAB también pueden llamar a funciones de Python con alguna limitación. Algunas distribuciones de Python es posible que utilicen paquetes de Python como Pymatbridge, que puede soportar tanto MATLAB como Octave y nos facilita el uso de MATLAB dentro de Jupyter Notebooks.

Python fue creado para ser altamente extensible. Los programadores llevan utilizado Python para programas C/C++ durante muchos años. Python utiliza la interfaz de funciones foráneas para interactuar directamente con el código C. Herramientas como SWIG facilitan esta tarea.

Python tiene un gran soporte para la automatización de tareas. Las características de scripting incorporadas en Python y los múltiples paquetes tienen un fuerte soporte para la automatización de tareas. Automatizar las tareas más repetitivas y la realización de registros de datos son sencillas y no requieren de demasiado esfuerzo.

Con Python es posible utilizar una interfaz web. Los paquetes de Python como Django y Flask permiten desarrollar y utilizar Python como una API con un front-end. Esta característica es realmente útil cuando utilizamos una infraestructura basada en la nube.

 

Robótica con Python

Una cosa es segura, los robots son geniales hasta que empiecen a dominar el mundo. Hasta que llegue ese día podemos utilizar Python para programar una Raspberry Pi para que funcione como el cerebro de un robot. De esta manera, seremos capaces de que el robot haga numerosas tareas y responda a su entorno. Para poder programar con robots además de saber Python, también necesitaremos conocimientos matemáticos para poder realizar algunas funciones y vectores trigonométricos.

 

Python para la automatización de scripts

Seguramente cuando más se utiliza Python es cuando hacemos tareas de scripting. Scripting significa realizar programas sencillos que realizan algunas tareas de manera automática. Python es recomendable para este tipo de tareas porque es un lenguaje rápido y fácil de programar.

Otra forma de scripting es el Web Scraping, que significa analizar un sitio web y extraer la información que necesitemos. Bibliotecas como Selenium hacen que sea fácil analizar una página web y conseguir la información necesaria. Además esta información puede ser almacenada en un archivo CSV, que puede ser utilizado posteriormente en un algoritmo de Machine Learning para realizar predicciones o recomendaciones que estás buscando.

 

Python en las finanzas

Las empresas financieras necesitan aplicaciones robustas, seguras, conformes y fáciles de usar.

Por su usabilidad y base matemática, Python encaja muy bien en las empresas fintech.

También es recomendable para las tecnologías financieras debido a las bibliotecas de ML y ciencias de datos. Por ejemplo, el uso del Machine Learning para poder detectar el fraude empleando el historial de pagos puede ahorrar mucho dinero a una empresa.

Algunas empresas que realizan este tipo de acciones en su desarrollo de software pueden ser Robinhood y Stripe.

¿Tienes alguna duda o consulta acerca de lo que puedes hacer con Python? Déjame tu mensaje en los comentarios y te responderé encantado.

Dejar respuesta

Please enter your comment!
Please enter your name here