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Data Science

Cómo aprender el lenguaje de Python

En el mundo de data science, data analytics y data engineering, uno de los lenguajes de programación más importantes es Python. La gran mayoría de los desarrolladores y programadores utilizan Python para implementar sus algoritmos de machine learning y deep learning. A continuación se listan algunas ventajas de utilizar Python:

  • La sintaxis (el lenguaje de Python) es muy fácil de escribir y de leer.
  • Soporte disponible en redes sociales como Stack Overflow y páginas oficiales de documentación.
  • Es compatible con todos los sistemas operativos (Windows, MacOS, Linux, etc).
  • Comunidad de expertos activa colaborando y aportando constantemente.

IDE para Python

Antes de instalar Python, tenemos que saber un par de cosas para no tener que estar instalando infinitas dependencias. Una de las cosas más importantes es el integrated development environment (IDE), o simplemente, un entorno de desarrollo. Podemos pensar el IDE como un asistente de Python, que nos guiará a la hora de programar. Algunas de las ventajas de utilizar un IDE son:

  • Nos da sugerencias a la hora de programar.
  • Avisa de los errores que vamos cometiendo, incluso antes de ejecutar el programa.
  • Proporciona toda la documentación y ayuda que necesitemos si no entendemos algo.
  • Gestiona las versiones de Python.
  • Separa en dos ventanas el código redactado y el ejecutado, para así evitar confusiones.
  • Tiene una interfaz gráfica muy amistosa (ya que si no se utiliza un IDE, tenemos que ejecutar los comando en un terminal, que no es nada agradable a la vista).

y mucho más. Los IDE más conocidos de Python son:

  1. Spyder
  2. Pycharm
  3. PyDev
  4. Idle
  5. Atom
  6. Sublime

sin lugar a dudas, el IDE más utilizado por la comunidad es el Spyder, debido a las innumerables ventajas que ofrece.

Instalar el IDE

Antes de escribir nuestras primeras líneas de código en Python, tenemos que:

  1. Instalar Anaconda: es una plataforma (o distribución de Python) utilizada por la comunidad de científicos que trabajan con los datos. Ayuda a administrar las librerías y paquetes que se instalan en Python y, lo más importante, facilita innumerables librerías pre-instaladas relacionadas a la manipulación de datos (como pandas, numpy, scipy, math, etc).
  2. Abrir Anaconda: es recomendable abrir el programa con permisos de administrador. Para ello basta con hacer click derecho sobre el icono del programa y seleccionar la opción ejecutar como administrador (en Windows), y utilizando el comando sudo (en Linux o MacOS).
  3. Ejecutar Spyder: hacer click en el botón Launch debajo del icono de Spyder.

Una vez abierto el IDE Spyder, visualizaremos una ventaja como la siguiente:

Python con Spyder

donde se diferencian tres ventanas principales:

  1. Es el editor de código (cuadrado negro del lado izquierdo), aquí es donde se redacta el script para luego poder ejecutar y/o guardarlo posteriormente.
  2. La consola o terminal (cuadrado negro, abajo a la derecha), que se utiliza para hacer seguimiento de líneas de código ejecutadas, errores, advertencias, etc.
  3. El explorador de variables (cuadrado blanco, arriba a la derecha), que sirve para ir viendo las variables que se van creando.

Primeras líneas de código

Como hemos comentado anteriormente, escribir un código de Python es muy fácil (en comparación a los otros lenguajes). Por ejemplo, para crear una variable de tipo string (o texto), escribiremos en el editor la siguiente línea de código:

frase = 'nebulova es una escuela de IA y datos'

donde frase es el nombre de la variable que hemos creado. Para crear una variable de tipo list (o una lista), escribiremos en el editor la siguiente línea de código:

frutas = ['manzana', 'naranja', 'pera']

donde frutas es el nombre de la variable que hemos creado y los elementos de la lista son manzana, naranja y pera.

Si quieres seguir aprendiendo Python, te recomendamos leer los siguientes libros:

  1. Python Cookbook: Recipes for Mastering Python 3
  2. Programming Python: Powerful Object-Oriented Programming
  3. Python Crash Course

Si tienes dificultad para aprender por tu cuenta y quieres tener un plan de estudios personalizado, te recomendamos además echar un vistazo a los masters y cursos avanzados que ofrecemos en Nebulova.