Cómo aprender Python desde cero en 2024: una guía experta

Aprende todo sobre uno de los lenguajes de programación que más ha crecido en este último tiempo.

Aprender Python desde cero puede parecer una tarea abrumadora pero con la información adecuada es un objetivo completamente alcanzable. En este artículo, exploraremos todo lo que necesitas saber para iniciar tu viaje de aprendizaje de Python, incluyendo una guía paso a paso y recursos útiles para ayudarte a tener éxito.

¿Qué es Python?

Python es un lenguaje de programación interpretado de alto nivel, creado por Guido van Rossum y publicado por primera vez en 1991. Diseñado con la legibilidad del código en mente, su sintaxis permite a los programadores expresar conceptos en menos líneas de código que en lenguajes como C++ o Java.

Python es flexible, soporta varios paradigmas de programación y es conocido por su simplicidad y versatilidad.

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¿Por qué Python es tan popular?

En la actualidad, Python es el lenguaje de programación más utilizado según el índice TIOBE. Su popularidad se debe a su facilidad de uso, versatilidad y una amplia gama de aplicaciones. Estas características lo han convertido en una opción preferida para la ciencia de datos, ya que permite a los científicos de datos centrarse más en la interpretación de datos que en las complejidades del lenguaje.

Veamos estos factores con más detalle:

Características principales de Python

• Legibilidad: su sintaxis clara y legible facilita la comprensión del código, incluso para principiantes.
• Fácil de aprender: su simplicidad lo hace accesible para aquellos que son nuevos en la programación.
• Versatilidad: puede usarse en desarrollo web, automatización de tareas, ciencia de datos y muchos otros campos.
• Amplia compatibilidad con bibliotecas: incluye una gran biblioteca estándar y miles de paquetes de terceros que amplían aún más su funcionalidad.
• Independencia de la plataforma: el código de Python puede ejecutarse en cualquier sistema operativo.
• Lenguaje interpretado: Python es un lenguaje interpretado, lo que significa que el código se ejecuta línea a línea. Esto puede facilitar la depuración, ya que puedes probar pequeños fragmentos de código sin tener que compilar todo el programa.
• Código abierto y gratuito: Python es de código abierto lo que significa que su código fuente está disponible libremente y puede distribuirse y/o modificarse.
• Tipado dinámico: esto significa que no tienes que declarar el tipo de datos de una variable cuando la creas. El intérprete de Python infiere el tipo, lo que hace que el código sea más flexible y sea más fácil trabajar con él.

Beneficios de aprender Python

Aprender Python es beneficioso por diferentes razones. Además de su gran popularidad, Python tiene aplicaciones en numerosos sectores de la tecnología, finanzas, sanidad, entre otros. Aprender Python supone muchas oportunidades profesionales y garantiza mejores resultados profesionales. A continuación te explicamos cómo:

Python tiene aplicaciones diversas

Ya hemos mencionado la versatilidad de Python, pero veamos algunos ejemplos concretos de dónde puedes utilizarlo:

• Ciencia de datos: Análisis y visualización de datos con bibliotecas como Pandas, NumPy y Matplotlib.
• Desarrollo Web: Frameworks como Django y Flask.
• Desarrollo de Software: Scripts, automatización y pruebas.
• Desarrollo de juegos: Bibliotecas como PyGame y tkinter.
• Machine Learning e IA: Bibliotecas como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn.

Alta demanda de conocimientos en Python

La demanda de conocimientos en Python ha crecido exponencialmente con el auge de la ciencia de datos, machine learning e inteligencia artificial. Según un informe de GitHub de 2022, el uso de Python aumentó un 22,5% interanual, convirtiéndose en el tercer lenguaje más utilizado en la plataforma. Empresas de diversos sectores buscan profesionales con habilidades en Python para extraer información de datos, crear modelos de machine learning y automatizar tareas.

¿Cuánto tiempo se tarda en aprender Python?

Si bien Python es uno de los lenguajes de programación más fáciles de aprender, requiere mucha dedicación y práctica. El tiempo que se tarda en aprender Python va a variar según tu experiencia previa con la programación, la complejidad de los conceptos que intentas comprender y la cantidad de tiempo que puedas dedicarle a la práctica.

Sin embargo, con un plan de aprendizaje definido y esfuerzo, es posible llegar a comprender lo  básico en algunas semanas, y lograr conocimientos más sólidos en cuestión de meses.

Los recursos en línea pueden darte una base firme para tus habilidades y pueden variar en longitud. Por ejemplo, nuestro Curso de Introducción a Data Science que abarca los conocimientos necesarios para aprender los fundamentos de Python de forma completa en solo 20 horas.

Por supuesto, el camino para convertirse en un auténtico pythonista es un proceso a largo plazo, y gran parte de tu esfuerzo tendrá que consistir en el autoaprendizaje, además de usar métodos más estructurados como los que ofrecemos en Henry.

Cómo aprender Python: 6 pasos para el éxito

A continuación te contamos la mejor forma de aprender Python si estás iniciando y quieres alcanzar un nivel avanzado en este lenguaje.

1. Entiende por qué estás aprendiendo Python

Al ser un lenguaje tan versátil, es importante conocer cuáles son tus motivaciones para querer aprender Python. Por ejemplo, Python puede utilizarse para el desarrollo de software, análisis de datos, automatización de tareas y más. Entender en cuál de estas áreas te quieres especializar te ayudará a diseñar un plan de aprendizaje a medida.

Si aún no lo sabes, algunas preguntas que puedes hacerte son:

• ¿Cuáles son tus objetivos profesionales? ¿Quieres trabajar en ciencia de datos, desarrollo web, ingeniería de software o en otra área?
• ¿Qué problemas intentas resolver? ¿Quieres automatizar tareas, analizar datos, diseñar un sitio web o crear un modelo de machine learning?
• ¿Cuáles son tus intereses? ¿Te intriga más trabajar con datos, crear aplicaciones, la inteligencia artificial?
• ¿Cuál es tu nivel de habilidad actual? Si eres principiante, la sencillez y legibilidad de Python lo convierten en un gran lenguaje para comenzar tu formación. Si ya tienes experiencia, puede que te interese Python por sus potentes bibliotecas y marcos.

Las respuestas a estas preguntas te ayudarán a diseñar tu ruta de aprendizaje.

2. Empieza con lo básico de Python

Instalar Python y configurar tu entorno

Para poder comenzar debes instalar Python y configurar tu entorno de desarrollo.

Comprender los conceptos básicos de Python. Para convertirte en un profesional experto en Python, primero debes comprender algunos conceptos básicos como variables, tipos de datos y operadores.

Escribe tu primer programa en Python. Empieza escribiendo un programa Python sencillo, como el clásico script "Hello, World!". Este proceso te ayudará a comprender la sintaxis y la estructura del código Python.

Estructuras de datos en Python. Python ofrece varias estructuras de datos integradas, como listas, conjuntos y diccionarios que se utilizan para almacenar y manipular datos en tus programas.

Flujo de control en Python. Las sentencias de flujo de control (como las sentencias if, los bucles for y los bucles while) permiten que tu programa tome decisiones y repita acciones.

Funciones en Python. Las funciones en Python son bloques de código reutilizables que realizan una tarea específica. Puedes definir tus propias funciones y utilizar las funciones integradas de Python.

Puedes hacer nuestro Curso de Introducción a Python para iniciar tu camino de aprendizaje en este lenguaje y así estarás listo para dar el siguiente paso en tu carrera.

3. Domina conceptos intermedios de Python

Una vez que hayas aprendido los conceptos básicos puedes empezar con temas más avanzados.

Tratamiento de errores y excepciones en Python. Python proporciona herramientas para manejar errores y excepciones en tu código. Comprender cómo utilizar los bloques try/except y generar excepciones es fundamental para escribir programas robustos en Python.

Trabajar con bibliotecas en Python. La potencia de Python proviene de su gran ecosistema de bibliotecas. Aprende a importar y utilizar bibliotecas comunes como NumPy para cálculo numérico, pandas para manipulación de datos y matplotlib para visualización de datos.

Programación orientada a objetos en Python. Python admite la programación orientada a objetos (OOP). Comprender conceptos de OOP como clases, objetos, herencia y polimorfismo puede ayudarte a escribir un código más organizado y eficiente.

4. Aprende de forma práctica

Una de las formas más eficaces de aprender Python (y cualquier otra herramienta o lenguaje de programación) es utilizarlo diariamente. Este enfoque de aprendizaje práctico implica aplicar los conceptos que has aprendido en tus estudios a proyectos y ejercicios del mundo real.

Aquí te compartimos algunas formas de practicar y poner a prueba tus habilidades:

• Acepta proyectos que te supongan un desafío: trabaja en proyectos que te interesen y sean desafiantes. Puede ser crear un script para automatizar una tarea, un proyecto de análisis de datos o incluso una aplicación web.
• Asiste a seminarios web y participa de Hackathons: asiste a este tipo de eventos en línea en los que podrás programar en vivo y/o con un instructor. Este método es genial para aprender conceptos nuevos y ver cómo se aplican en tiempo real.Aplica lo que has aprendido a tus propias ideas y proyectos: intenta recrear proyectos o herramientas existentes que te resulten útiles. Esto puede ser una gran experiencia de aprendizaje, ya que te obliga a averiguar cómo funciona algo y cómo puedes implementarlo tú mismo.

5. Construye un portafolio de proyectos

A medida que vayas completando proyectos guárdalos en un portafolio. Este portafolio debe reflejar tus habilidades e intereses y estar adaptado a la carrera o sector que te interesa. Intenta que tus proyectos sean originales y muestren tu capacidad para resolver problemas.

¿Qué tipo de portafolio debes armar según tu experiencia?

• Principiante: proyectos sencillos como un juego de adivinar números, una aplicación de lista de tareas pendientes o un análisis de datos a partir de un tema que te interese.
• Intermedio: proyectos más complejos, por ejemplo: un web scraper (un programa que tiene como finalidad extraer información de sitios web), un blog que utilice Django o un modelo de machine learning que utilice Scikit-learn.
• Avanzado: proyectos a gran escala como una aplicación web full-stack, un proyecto complejo de análisis de datos o un modelo de aprendizaje profundo que utilice TensorFlow o PyTorch.

6. Desafíate a ti mismo constantemente

Nunca creas que llegaste a tu techo. Una vez que tengas cierto dominio sobre Python, busca tareas y proyectos más exigentes. No dejes de aprender, especialízate en áreas que sean relevantes para tus objetivos profesionales o intereses personales.

Recuerda que aprender Python (incluso otras herramientas tecnológicas y lenguajes de programación) es un viaje constante. Sigue practicando, mantén tu curiosidad y no temas cometer errores.

Las mejores carreras profesionales de Python en 2024

La demanda de profesionales con conocimientos de Python está aumentando.

Hay muchos puestos, en diversas industrias, que requieren conocimientos de este lenguaje de programación.

Estas son algunas de las principales carreras que utilizan Python:

Científico de datos

Estos perfiles son los responsables de analizar fuentes de información, manejar grandes cantidades de datos y combinar diferentes puntos de información para identificar patrones y tendencias.

Utilizan sus habilidades analíticas, estadísticas y de programación para recopilar, analizar e interpretar grandes conjuntos de datos. Luego, utilizan esta información para desarrollar soluciones.

Gran parte de estas soluciones consiste en desarrollar algoritmos de machine learning que generen nueva información (por ejemplo, identificación de segmentos de clientes), automaticen procesos empresariales (por ejemplo, previsión de calificaciones crediticias) o proporcionen a los clientes un nuevo valor (por ejemplo, sistemas de recomendación).

Habilidades clave

• Conocimientos en Python, R y SQL.
• Comprensión de los conceptos de inteligencia artificial y machine learning.
• Competencia en análisis estadístico, análisis cuantitativo y modelización predictiva.
• Técnicas de visualización de datos y elaboración de informes.
• Habilidades de comunicación y presentación eficaces.
  

Herramientas imprescindibles

• Análisis de datos, por ejemplo Pandas, NumPy.
• Bibliotecas de machine learning como Scikit-learn.
• Visualización de datos, por ejemplo Matplotlib, Tableau.
• Marcos de big data como Airflow, Spark.
• Herramientas de línea de comandos, por ejemplo Git, Bash.
  

Desarrollador Python

Los desarrolladores que trabajan con Python se encargan de escribir la lógica de las aplicaciones web del lado del servidor. Desarrollan componentes backend, conectan la aplicación con los demás servicios web y apoyan a los programadores frontend integrando su trabajo con la aplicación Python.

Habilidades clave

• Dominio de la programación con Python.
• Conocimiento de tecnologías frontend como HTML, CSS, JavaScript.
• Familiaridad con las bibliotecas ORM (Object Relational Mapper).
• Conocimientos en tecnologías de bases de datos como MySQL, PostgreSQL.

Herramientas imprescindibles

• IDE de Python, por ejemplo PyCharm.
• Sistemas de control de versiones como Git.
• Bibliotecas Python para desarrollo web, por ejemplo, Django, Flask.

Ingeniero de machine learning

Los ingenieros de machine learning son programadores que se encargan de desarrollar sistemas que pueden aprender de manera automática. Estos profesionales crean programas y algoritmos que permiten a las máquinas actuar sin que se les ordene específicamente realizar esas tareas.

Habilidades clave

• Dominio de Python, R y SQL.
• Manejo de los algoritmos de machine learning.
• Conocimiento de marcos de aprendizaje profundo, por ejemplo TensorFlow.
  

Herramientas imprescindibles

• Bibliotecas de machine learning como Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
• Análisis y manipulación de datos, por ejemplo pandas, NumPy.
• Visualización de datos como Matplotlib, Seaborn.

Cómo encontrar un trabajo en el que se use Python

Como ya dijimos, aunque la educación formal en ciencias de la computación o en un campo relacionado puede ser beneficiosa, cada vez son más los profesionales que entran en este campo por vías no tradicionales. Con dedicación, aprendizaje constante y un enfoque proactivo, puedes conseguir el trabajo de tus sueños con Python.

Aquí te explicamos cómo encontrar un trabajo en el que se utilice Python:

Sigue aprendiendo sobre Python

Mantente al día de los últimos avances en Python. Lee blogs, escucha podcasts y asiste a eventos relacionados. Sigue a profesionales influyentes como Guido van Rossum (el creador de Python), Raymond Hettinger y otros. Obtendrás información sobre temas de actualidad, tecnologías emergentes y la dirección en la que va Python.

Desarrolla un portafolio

Como ya vimos, tener un portafolio sólido que demuestre tus habilidades y los proyectos realizados es una forma de diferenciarte de los demás candidatos.

Destaca ante los encargados de contratación

Una participación proactiva en las plataformas de networking puede ayudarte a captar la atención de los reclutadores. Comparte tus proyectos y pensamientos en plataformas como LinkedIn, participa en comunidades de Python y contribuye a proyectos de código abierto. Estas actividades no solo aumentan tu visibilidad, sino que, además, demuestran tu entusiasmo por Python.

Aprender Python es un camino que puede ofrecerte una variedad de oportunidades. Recuerda que las claves para aprender Python (o cualquier lenguaje de programación) son la constancia y la práctica💪

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Preguntas relacionadas

¿Qué es Python?

Python es un lenguaje de programación interpretado y de alto nivel, conocido por su sintaxis clara y legible, lo que facilita su aprendizaje y uso. Su versatilidad permite a los desarrolladores aplicar diversos paradigmas de programación, como la programación orientada a objetos, funcional y por procedimientos, adaptándose así a múltiples necesidades y proyectos.

¿Cuáles son las principales características de Python?

Python se destaca por su simplicidad y legibilidad, lo que lo convierte en un lenguaje ideal tanto para principiantes como para profesionales con experiencia. Permite su ejecución en diferentes sistemas operativos y ofrece una gran cantidad de bibliotecas que facilitan el desarrollo en áreas como la ciencia de datos, desarrollo web y automatización. Además, su naturaleza interpretada facilita la depuración y su código abierto permite un acceso libre y gratuito.

¿Cuáles son algunas aplicaciones de Python?

Python se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, desde el análisis y visualización de datos, pasando por el desarrollo web backend, hasta la creación de scripts para automatización y pruebas. Además, es una herramienta fundamental en el desarrollo de juegos, machine learning e inteligencia artificial, demostrando su adaptabilidad y potencia en múltiples campos tecnológicos.

¿Es difícil aprender Python?

Python es considerado uno de los lenguajes de programación más accesibles para los principiantes debido a su sintaxis simple y legible. Además, su diseño facilita que los conceptos se puedan expresar en menos líneas de código en comparación con otros lenguajes.

Aunque lograr un dominio completo de Python requiere práctica y dedicación, un plan de aprendizaje estructurado puede ayudar a quienes recién empiezan a adquirir una base sólida en pocas semanas y a desarrollar habilidades avanzadas luego de algunos meses.

¿Tengo que ser bueno en matemáticas para aprender Python?

Para comenzar con Python es suficiente con tener conocimientos básicos de matemáticas. A medida que profundices en áreas específicas como la ciencia de datos o el machine learning, puede ser necesario un conocimiento mayor.