Por qué deberías aprender Python, sea cual sea tu profesión

Si has topado con algún ranking de lenguajes de programación es muy probable que te hayas encontrado con que aprender Python está arriba en la lista de tareas. En el ranking TIOBE, por ejemplo, aparece en tercera posición (noviembre de 2019). Es más, fue lenguaje del año de este ranking en 2007, 2010 y 2018 y la posición más baja que ha ocupado es el puesto 13 en 2001.

Python es uno de los lenguajes más demandados y de los más recomendados por varias razones, entre ellas su facilidad de uso y de aprendizaje. Además resulta muy útil para introducirnos en la programación y se emplea en ámbitos más allá del desarrollo web o de la creación de aplicaciones, como por ejemplo el machine learning y el data science.

A continuación repasamos varios motivos por los que deberías plantearte aprender Python, seas o no programador, quieras o no dedicarte a la programación.

Para iniciarse en programación

La primera razón es obvia. Los principales elogios que se le hacen a Python hablan de sintaxis clara e intuitiva, user-friendly… Vamos, que lo tiene todo para quien no ha tocado código en su vida y necesita empezar con buen pie.

Además, es relativamente rápido de aprender. Hay quien considera que con 6 a 8 semanas, un programador medio puede aprender todo lo necesario para empezar con Python. También se recomienda iniciarse en programación con Python en lugar de con otros lenguajes como Java.

A todo esto hay que añadir la gran cantidad de documentación disponible para aprender Python por nuestra cuenta y gratis.

Muchas salidas posibles

La página oficial de Python nos da algunas pistas de qué podemos hacer con este lenguaje de programación: desarrollo web, desarrollo de software, administración de sistemas…

En este sentido destacan librerías y frameworks como Django y Flask, que facilitan mucho el desarrollo de cualquier aplicación o programa empleando Python. Sus defensores hablan también de la proliferación de librerías para usos específicos y que se emplean en ámbitos más allá de la programación.

Data science y machine learning

Python y las librerías disponibles facilitan su aplicación a sectores como el data science o el machine learning. Con Python y librerías como Pandas, NumPy, SciPy y matplotlib es posible realizar tareas de análisis de información, obtención de datos, cleaning, refinamiento, generación de modelos (machine learning) y visualización de los datos obtenidos.

La ciencia de datos o data science está muy relacionada con lo que conocemos como big data, y se aplica en la gran mayoría de sectores actuales, desde las finanzas a cualquier industria que puedas imaginar: automoción, aeronáutica, salud… Incluso se aplica a otros ámbitos como el deporte o la política.

Por su parte, el machine learning y el deep learning son otras expresiones de moda en los últimos años y tiene que ver con el aprendizaje automático de máquinas o algoritmos. Relacionado con la inteligencia artificial, esta disciplina consiste en que todo el trabajo lo realice la propia máquina (física o virtual), incluyendo el proceso de aprendizaje y adaptación para que tome sus propias decisiones. Algunas de sus aplicaciones son la detección de fraude financiero, la fijación de precios o la personalización de perfiles de clientes.

Automatización

A la facilidad de uso de Python se le añade sus características de automatización que permiten aprovechar código mediante scripts y generar herramientas para realizar por nosotros tareas repetitivas.

Ámbitos como la gestión de bases de datos o la administración de redes o servidores encuentran en Python de gran ayuda para automatizar procesos con una porción de código que podemos escribir en unos minutos.

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Ir a la fuente / Author: José María López

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