Python se ha posicionado como el lenguaje de programación más popular y versátil en el ámbito de la informática, especialmente en áreas como la Ciencia de Datos y el Aprendizaje Automático. Aquí te sumergirás en todo lo que necesitas saber: definición, funcionamiento, casos de uso, ventajas y mucho más. Python es un lenguaje de programación informático de propósito general. A…
17 de mayo de 2024
Descubriendo Python: Un Vistazo al Lenguaje más Versátil
Python se ha posicionado como el lenguaje de programación más popular y versátil en el ámbito de la informática, especialmente en áreas como la Ciencia de Datos y el Aprendizaje Automático. Aquí te sumergirás en todo lo que necesitas saber: definición, funcionamiento, casos de uso, ventajas y mucho más.
Python es un lenguaje de programación informático de propósito general. A diferencia de HTML, CSS o JavaScript, su utilidad no se limita al desarrollo web; puede ser empleado en una amplia gama de programas y para el desarrollo de software en general.
Principalmente, Python se destaca en el desarrollo backend de aplicaciones web y móviles, así como en la creación de software y aplicaciones para PC. Además, es el lenguaje preferido en el ámbito del Big Data, el cálculo matemático y el Machine Learning, siendo esencial en la Ciencia de Datos.
¿Para qué sirve Python?
Python tiene una variedad de aplicaciones, desde la creación de scripts y automatizaciones hasta el desarrollo de aplicaciones completas. Es utilizado para generar scripts shell, automatizar interacciones con navegadores web o interfaces gráficas, así como para programar aplicaciones de diversa índole.
En el campo de la Ciencia de Datos y el Machine Learning, Python es imprescindible. La mayoría de las bibliotecas y herramientas utilizadas en estas disciplinas tienen interfaces Python, lo que lo convierte en el lenguaje ideal para el análisis de datos.
Además, Python se emplea en la creación de servicios web y APIs RESTful, así como en la meta programación y generación de código. Su flexibilidad y capacidad para dirigir sistemas de generación de código lo hacen una herramienta poderosa en diversas áreas.
¿Quién utiliza Python?
Python es cada vez más popular debido a su versatilidad y facilidad de aprendizaje. Es utilizado por una amplia variedad de perfiles, desde principiantes en programación hasta desarrolladores experimentados, ingenieros de sistemas y científicos de datos.
¿Cuáles son las ventajas de Python?
Las ventajas de Python son numerosas. Su sintaxis legible y directa lo hace fácil de aprender y utilizar, mientras que su popularidad y compatibilidad con sistemas operativos lo hacen ampliamente accesible. Además, su continua actualización lo mantiene relevante y adaptado a las últimas tendencias en desarrollo de software.
Muchos me preguntan: ¿Cómo doy el salto de Data Analyst a Data Scientist? ¿Hay un curso? ¿Una maestría? ¿Una fórmula secreta?
La verdad es que hay muchas rutas, pero hay algo en común en todas las historias de quienes lo logran: curiosidad, disciplina y conexión con el negocio.
Aquí te dejo los 5 pasos más claros para construir ese camino, y dos historias reales de personas que lo recorrieron —cada uno a su manera:
1. Aprende Python (o R)
Como analista quizás manejas bien Excel, Power BI o SQL. Pero para crear modelos predictivos necesitas ir un paso más allá: programar. Python es hoy el más popular. Tiene librerías como pandas, scikit-learn y matplotlib que te permiten analizar, modelar y visualizar datos de forma poderosa. ¿No sabes por dónde empezar? Aprende con proyectos pequeños que te emocionen.
2. Domina fundamentos de estadística y machine learning
No necesitas volverte experto en deep learning de la noche a la mañana. Pero sí entender bien cosas como regresión, árboles de decisión, clustering y cómo evaluar modelos (precisión, recall, AUC, etc.). Esa base te da criterio y confianza.
3. Conecta con el negocio
Un buen Data Scientist no solo sabe modelar: entiende el “para qué”. En cada reunión, pregunta:
“¿Qué problema estamos resolviendo?” “¿Qué decisión se tomará con este modelo?” Ese chip te transforma de técnico a estratega.
4. Aprende a comunicar tus hallazgos
Los datos hablan, sí. Pero tú debes traducirlos. Hazlo simple. Usa ejemplos. Cuenta una historia. Si un gerente no técnico entiende lo que hiciste y lo usa para decidir… misión cumplida.
5. Toma iniciativa
No esperes que te digan “haz un modelo”. Observa procesos, encuentra puntos de mejora y propón soluciones. El que propone, lidera.
🌟 Ahora, dos historias reales de transformación:
📘 Juan Carlos – De psicólogo a líder de ciencia de datos en educación
Graduado en Psicología, trabajaba con pacientes con trastornos mentales. Pero algo lo llamaba más: la estadística. Hizo una maestría, empezó a analizar grandes bases de datos en salud, y luego en el Ministerio de Educación. En Innova Schools fundó el área de Data desde cero y diseñó su primer modelo de churn… ¡sin que la empresa estuviera 100% preparada tecnológicamente! Todo empezó con una pasión por entender el comportamiento con datos.
📗 Douglas – De economista curioso a Head de Analytics en una corporación regional
No sabía R ni Python, pero se metió a una datatón por curiosidad. Su equipo ganó. ¿La razón? Entendieron el problema mejor que nadie. Ese evento le cambió la vida. En Alicorp aprendió R bajo presión, lideró proyectos y armó su primer equipo. Hoy, es Head of Data & Analytics, y su filosofía es clara:
“Los datos deben servir para tomar decisiones reales, en problemas reales.” ¿Todo comenzó? Cuando dijo: “yo quiero aprender eso”.
Muchos me preguntan: ¿Cómo doy el salto de Data Analyst a Data Scientist? ¿Hay un curso? ¿Una maestría? ¿Una fórmula secreta?
La verdad es que hay muchas rutas, pero hay algo en común en todas las historias de quienes lo logran: curiosidad, disciplina y conexión con el negocio.
Aquí te dejo los 5 pasos más claros para construir ese camino, y dos historias reales de personas que lo recorrieron —cada uno a su manera:
1. Aprende Python (o R)
Como analista quizás manejas bien Excel, Power BI o SQL. Pero para crear modelos predictivos necesitas ir un paso más allá: programar. Python es hoy el más popular. Tiene librerías como pandas, scikit-learn y matplotlib que te permiten analizar, modelar y visualizar datos de forma poderosa. ¿No sabes por dónde empezar? Aprende con proyectos pequeños que te emocionen.
2. Domina fundamentos de estadística y machine learning
No necesitas volverte experto en deep learning de la noche a la mañana. Pero sí entender bien cosas como regresión, árboles de decisión, clustering y cómo evaluar modelos (precisión, recall, AUC, etc.). Esa base te da criterio y confianza.
3. Conecta con el negocio
Un buen Data Scientist no solo sabe modelar: entiende el “para qué”. En cada reunión, pregunta:
“¿Qué problema estamos resolviendo?” “¿Qué decisión se tomará con este modelo?” Ese chip te transforma de técnico a estratega.
4. Aprende a comunicar tus hallazgos
Los datos hablan, sí. Pero tú debes traducirlos. Hazlo simple. Usa ejemplos. Cuenta una historia. Si un gerente no técnico entiende lo que hiciste y lo usa para decidir… misión cumplida.
5. Toma iniciativa
No esperes que te digan “haz un modelo”. Observa procesos, encuentra puntos de mejora y propón soluciones. El que propone, lidera.
🌟 Ahora, dos historias reales de transformación:
📘 Juan Carlos – De psicólogo a líder de ciencia de datos en educación
Graduado en Psicología, trabajaba con pacientes con trastornos mentales. Pero algo lo llamaba más: la estadística. Hizo una maestría, empezó a analizar grandes bases de datos en salud, y luego en el Ministerio de Educación. En Innova Schools fundó el área de Data desde cero y diseñó su primer modelo de churn… ¡sin que la empresa estuviera 100% preparada tecnológicamente! Todo empezó con una pasión por entender el comportamiento con datos.
📗 Douglas – De economista curioso a Head de Analytics en una corporación regional
No sabía R ni Python, pero se metió a una datatón por curiosidad. Su equipo ganó. ¿La razón? Entendieron el problema mejor que nadie. Ese evento le cambió la vida. En Alicorp aprendió R bajo presión, lideró proyectos y armó su primer equipo. Hoy, es Head of Data & Analytics, y su filosofía es clara:
“Los datos deben servir para tomar decisiones reales, en problemas reales.” ¿Todo comenzó? Cuando dijo: “yo quiero aprender eso”.
El Auge de la CiberseguridadLa ciberseguridad se ha convertido en una necesidad imperiosa en el mundo interconectado de hoy. La expansión de la digitalización y la proliferación de tecnologías emergentes han aumentado exponencialmente el número de puntos vulnerables que los atacantes pueden explotar. Esta situación requiere que las organizaciones fortalezcan sus medidas de seguridad para…
Se parte de la mayor comunidad de profesionales del Perú y Latinoamérica
