El lenguaje de programación Python ha ido creciendo en popularidad y está en boca de todo el mundo, especialmente en el campo del análisis de datos e inteligencia artificial.
Las razones son claras y las iremos deshojando una a una en este artículo. Pero empecemos por el principio…
¿Qué es Python?
Cuando hablamos de lenguajes de programación, Python está destacando en la actualidad en muchos campos de las ciencias, no solamente en la ingeniería computacional.
Este lenguaje de programación cae en el grupo de lenguajes interpretados de alto nivel, que en otras palabras quiere decir que su filosofía hace hincapié en la legibilidad del código y la practicidad. Además, cumple con los requisitos de ser multiparadigma, aceptando programación funcional y programación orientada a objetos; y multiplataforma.
Ser un lenguaje interpretado es ventajoso porque no requiere de una conversión a binario mediante un compilador, aunque eso podría suponer un descenso en su rendimiento respecto a lenguajes compilados como C o C++ , cuando hablamos de carga computacional elevada.
Actualmente, Python se distribuye cómo código abierto administrado por la Python Software Foundation, donde se fomenta la participación de la comunidad en su desarrollo, no solamente del lenguaje en sí, sino en librerías que se publican para todo tipo de tareas.
¿Para qué sirve Python?
La programación en Python es muy flexible. Eso ha facilitado su adopción en muchos campos como la programación web en entornos de back-end, scripting en local y servidores, facilitando las tareas de gestión y automatización de procesos, y cómo no, en el análisis de datos y programación científica.
La ilimitada cantidad de librerías Python, hace que una persona que quiera realizar una tarea específica solo tenga que buscar qué quiere hacer, y tendrá enfrente una variedad de opciones que se pueden adaptar a sus necesidades. La colaboración de toda la comunidad hace que esto sea una realidad.
Lo sorprendente es que incluso a nivel doméstico, en vuestras casas, podéis automatizar procesos de gestión para el día a día. Desde interactuar con electrodomésticos que ya tienen interfaces abiertas para ese propósito, hasta la gestión de vuestro correo electrónico personal. Hay gran cantidad de ejemplos. Y no nos olvidemos de la programación de Raspberry Pi para domótica, robótica o por puro hobby.
Esa versatilidad hace de Python la navaja suiza perfecta en muchas situaciones. Y es en el entorno laboral, donde tener conocimientos de Python está cada vez más valorado en posiciones donde el interactuar con equipos de informática, interfaces API o datos, sea un requisito.
¿Por qué Python es el lenguaje más popular?
Sin ir más lejos, hasta el 2016 el lenguaje de programación R era el más usado por la comunidad especializada en análisis estadístico y Data Science. Pero hacia el 2017 (según KDnuggets.com), se produjo el relevo en esa categoría para ser ocupada por Python, que sigue siendo la herramienta más usada por este grupo de personas en sus tareas diarias, analizando datos y aplicando aprendizaje automático.
Para todo aquel profesional que quiera participar en el desarrollo de la inteligencia artificial, el estándar ahora es Python.
Y no solo en Data Science su popularidad ha ido creciendo sin parar. En diciembre de 2020, el índice TIOBE sobre popularidad de los lenguajes de programación situaba a Python como tercer lenguaje de programación más popular, a pocos puntos de Java. Y para enero de 2022, ese índice ya sitúa a Python como lenguaje más popular por encima de C o Java, en todos los ámbitos.
Aún así, no negaremos que existen detractores de Python. Normalmente eso se debe al sistema que usa en la interpretación de las instrucciones codificadas y en el flujo del propio código.
Python utiliza el nivel de estilo de sangrado (indentation, en inglés) del código para ese propósito. Para los detractores, eso puede generar confusión. Pero la realidad es que las interfaces de desarrollo (IDE) cada vez están más pensadas para ayudar al desarrollo de software basado en Python y alejar esa confusión lo máximo posible.
¿Merece la pena aprender Python?
Sin lugar a duda, la programación en Python va a ser un requisito en muchas posiciones técnicas actuales y del futuro, así que su aprendizaje es casi de obligatoriedad para quien quiera optar a dichas ofertas de trabajo.
La ventaja añadida es que Python es un lenguaje de programación fácil de aprender, con una sintaxis sencilla y espontánea que lo hace muy comprensible. En algunos casos es como si estuvieras diciéndole paso a paso de forma natural, qué ha de hacer la máquina.
Obviamente, hay que tener conocimientos básicos de programación general para comprender los entresijos de Python como son las variables, los controles de flujo, los bucles, los transformadores, las funciones, etc. Pero no negaremos que esos conceptos son importantes para cualquier lenguaje de programación que os propongáis aprender.
Las puertas para entrar en Google o la NASA pasan por Python, ya que estos dos grandes monstruos tecnológicos han adoptado este lenguaje de programación como su lenguaje de referencia. Y toda la comunidad que está detrás dando soporte al lenguaje o las librerías Python es tan grande y crece tan rápido, que está dotando a este lenguaje de unos cimientos difíciles de quitar.
¿Cómo puedo especializarme en Python?
Python es un lenguaje que debe aprenderse orientado a un caso de uso que quieras resolver.
Si eres una persona orientada a datos, con afán de sacar conclusiones y tomar decisiones basadas en los mismos, sin duda va a ser una herramienta imprescindible en tu viaje a la excelencia. Y eso coge más relevancia si lo que quieres es entrar en el mundo de la ciencia de datos (Data Science) y la inteligencia artificial.
En el momento de diseñar el Máster en Data Science de Nuclio Digital School, la elección de qué lenguaje de programación trabajaríamos fue sencilla. El lenguaje Python sería la herramienta básica para introducir al alumnado en este apasionante mundo del dato y de la inteligencia artificial.
Antes de lanzarte al Bootcamp de Data Science, te recomendamos que mires este tutorial de python de TheDataSchools para familiarizarte con ello y estar preparado para adentrarte en el mundo de los datos.