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Es hora de que aprendas Python. No es solo mi sugerencia. Python se encuentra actualmente en el índice TIOBE (febrero de 2023), midiendo la popularidad del lenguaje de programación. Hay muchas razones para la popularidad de Python, y es posible que tenga sus propias razones para aprenderlo, pero para nuestros propósitos, Python es el lenguaje de propósito general dominante en la ciencia de datos. Y por eso es hora de que lo aprendas.
Aprender a programar puede llevar mucho tiempo, ser confuso y frustrante. Los temas de programación son amplios y variados, y hay tanto en línea sobre el aprendizaje de Python que abrumarte fácilmente puede desanimarte. El tiempo percibido para aprender un nuevo lenguaje de programación (o programación en general) también puede estar apagado.
Con lo anterior en mente, hemos compilado la siguiente hoja de ruta para aprender Python en cuatro semanas. Este programa consta de recursos seleccionados y de libre acceso organizados por día y semana, por lo que no hay duda de lo que necesita para estudiar ese día. Para obtener orientación adicional, también le hemos pedido a ChatGPT que brinde algunas indicaciones relevantes por día para que usted, a su vez, solicite a ChatGPT que aprenda más sobre los temas de ese día.
Asi que aqui esta. Una hoja de ruta para aprender Python en cuatro semanas. Tenga en cuenta que las viñetas de cada día son indicaciones que se utilizarán con ChatGPT para obtener más información sobre los temas de ese día. Esperamos que algunos encuentren útil el enfoque de innovación suave en su viaje de programación.
Día 1:Introducción a Python, instalación de Python e IDLE, tipos de datos básicos (int, float, str, etc.) y variables
- ¿Cuáles son los principales tipos de datos en Python? ¿Cómo se usan?
- ¿Cómo declaras y asignas valores a las variables en Python?
- ¿Cómo se convierte un tipo de datos a otro en Python?
Dia 2:Operadores (aritméticos, de comparación, lógicos, etc.), sentencias de control (if else, bucles for, etc.)
- ¿Cuáles son los diferentes tipos de operadores en Python? ¿Cómo los usas?
- ¿Cómo usa declaraciones condicionales como if-else en Python? ¿Puedes dar algunos ejemplos?
- ¿Cómo se usan bucles como in y while en Python? ¿Puedes dar algunos ejemplos?
Día 3:Funciones, módulos y librerías, lectura y escritura de archivos
- ¿Qué son las funciones de Python y cómo las define y llama?
- ¿Qué son las bibliotecas y los módulos en Python y cómo se importan y usan?
- ¿Cómo puedes leer y escribir desde archivos en Python? ¿Puedes dar algunos ejemplos?
Día 4:Una introducción a la programación orientada a objetos, clases y objetos.
- ¿Qué es la programación orientada a objetos y en qué se diferencia de otros paradigmas de programación?
- ¿Cómo se definen las clases y los objetos en Python? ¿Puedes dar algunos ejemplos?
- ¿Cómo se usa la herencia y el polimorfismo en Python? ¿Puedes dar algunos ejemplos?
Dia 5:Revise los temas tratados esta semana, practique los desafíos de codificación y trabaje en un miniproyecto
Puede comenzar con estos recursos e indicaciones para tener una buena idea de los temas de la Semana 1. Recuerde que hay muchos otros recursos disponibles en línea, así que siéntase libre de explorar y encontrar los recursos que funcionen mejor para usted.
Día 1:Herencia y polimorfismo, y manejo de errores en try-exception
- ¿Qué es la herencia en Python y cómo se usa para reutilizar código?
- ¿Cómo funciona el polimorfismo en Python y cuáles son los casos prácticos de uso?
- ¿Cómo se usan las sentencias try-except para manejar los errores en Python y cuáles son las mejores prácticas para hacerlo?
Dia 2:Manejo de archivos y excepciones, funciona con archivos CSV y archivos JSON
- ¿Cómo abre y lee archivos de Python y cuáles son los modos de archivo comunes?
- ¿Cuáles son las mejores prácticas para manejar excepciones cuando se trabaja con archivos en Python?
- ¿Cómo trabaja con archivos CSV y archivos JSON en Python y qué bibliotecas puede usar para hacerlo más fácil?
Día 3:Introducción a NumPy y Pandas, que cubre arreglos, matrices y marcos de datos
- ¿Qué es NumPy en Python y cómo se usa para cálculos numéricos?
- ¿Cómo trabaja con arreglos y matrices en NumPy y cuáles son algunas operaciones comunes que puede realizar?
- ¿Qué es Pandas en Python y cómo se utiliza para la manipulación y el análisis de datos?
Día 4:Análisis y visualización de datos usando Matplotlib y Seaborn
- ¿Qué es Matplotlib en Python y cómo se usa para la visualización de datos?
- ¿Qué tipos de diagramas y gráficos puede crear con Matplotlib y cómo los personaliza?
- ¿En qué se diferencia Seaborn de Matplotlib y cuáles son algunas situaciones en las que podría usar uno sobre el otro?
Dia 5:Revise los temas tratados esta semana, practique los desafíos de codificación y trabaje en un miniproyecto
Estos recursos e indicaciones le brindarán una buena comprensión de los temas tratados en la Semana 2. También puede explorar otros recursos en línea para complementar sus estudios.
Día 1:Trabajar con bases de datos, Parte 1: Introducción a SQL y administración de bases de datos, Conexión a bases de datos en Python, Consulta y manipulación de datos con SQL
- ¿Qué es SQL y cómo se utiliza para interactuar con las bases de datos?
- ¿Cómo puede conectarse a una base de datos usando Python y cuáles son las bibliotecas populares para esto?
- ¿Cómo puede realizar consultas SQL en Python y cuáles son las operaciones SQL básicas para consultar y manipular datos?
Dia 2:Trabajar con bases de datos, Parte 2: operaciones SQL avanzadas, transacciones y procedimientos almacenados, y bases de datos NoSQL y Python
- ¿Cuáles son algunas operaciones SQL avanzadas como uniones y subreferencias y cómo puede realizarlas con Python?
- ¿Qué son los procedimientos y transacciones almacenados y cómo puede usarlos para simplificar y optimizar las operaciones de la base de datos?
- ¿Qué es NoSQL y en qué se diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales? ¿Cuáles son las bases de datos NoSQL que puede usar con Python?
Día 3:Introducción al desarrollo web de Flask, formularios y validación en Flask, trabajo con bases de datos en Flask
- ¿Qué es Flask y cómo puede usarlo para crear aplicaciones web en Python?
- ¿Cómo se crean y validan formularios en Flask y cuáles son las mejores prácticas para hacerlo?
- ¿Cómo puede integrar una base de datos en una aplicación Flask y cuáles son los patrones generales para trabajar con bases de datos en Flask?
Día 4:Implementación de una aplicación web en la nube (por ejemplo, Heroku, AWS)
- ¿Cuáles son algunas plataformas en la nube populares para la implementación de aplicaciones web, como Heroku y AWS?
- ¿Cómo puede implementar una aplicación Flask en una plataforma en la nube y cuáles son las mejores prácticas para hacerlo?
- ¿Cómo puede configurar y administrar una base de datos basada en la nube y cuáles son algunas de las consideraciones de escala y rendimiento?
Dia 5:Revise los temas tratados esta semana, practique los desafíos de codificación y trabaje en un miniproyecto
Estos recursos y sugerencias lo ayudarán a aprender los conceptos básicos para trabajar con bases de datos en Python. También puede explorar otros recursos en línea para complementar sus estudios.
Día 1:Revisar todos los temas cubiertos, resolver desafíos de codificación.
Dia 2:Intenta resolver problemas del mundo real y completar miniproyectos.
Día 3:Complete su cartera, documente proyectos y compártalos con la comunidad
Día 4:Amplíe sus conocimientos leyendo blogs, viendo tutoriales y participando en foros en línea
Dia 5:Sigue practicando y explorando nuevos temas, emprende un nuevo proyecto y continúa tu viaje de aprendizaje
Estos recursos lo ayudarán a anticipar su aprendizaje continuo en Python y a desarrollar lo que aprendió en las semanas anteriores. Asegúrese de concentrarse en proyectos prácticos, discuta problemas en foros en línea y no olvide que ChatGPT puede ser un recurso útil. También puede explorar otros recursos en línea para complementar sus estudios.
Este es un programa completo que le dará una base sólida en Python. Sin embargo, el aprendizaje es un proceso continuo y requiere dedicación y esfuerzo, así que asegúrese de practicar la codificación todos los días y tómese el tiempo para comprender los conceptos que aprende. ¡Buena suerte!
Mateo Mayo (@mattmayo13) es científico de datos y editor en jefe de KDnuggets, el principal recurso en línea para ciencia de datos y aprendizaje automático. Sus intereses están en el procesamiento del lenguaje natural, el diseño y la optimización de algoritmos, el aprendizaje no supervisado, las redes neuronales y los enfoques automatizados para el aprendizaje automático. Matthew tiene una Maestría en Ciencias de la Computación y un Diploma de Posgrado en Minería de Datos. Puede ser contactado en editor1: kdnuggets[dot]com.