Una de las ventajas principales de aprender Python es la posibilidad de crear un c\u00f3digo con gran legibilidad, que ahorra tiempo y recursos, lo que facilita su comprensi\u00f3n e implementaci\u00f3n.<\/strong><\/p>\n Estos factores y otros que veremos m\u00e1s adelante, han hecho que Python se convierta en uno de los idiomas de programaci\u00f3n m\u00e1s utilizados. Desde aplicaciones web hasta la inteligencia artificial, los usos de Python son infinitos.<\/p>\n Estas son las principales industrias que usan este lenguaje de programaci\u00f3n:<\/p>\n <\/p>\n Python es un lenguaje de escritura r\u00e1pido, escalable, robusta y de c\u00f3digo abierto, ventajas que hacen de Python un aliado perfecto para la Inteligencia Artificial.<\/strong><\/p>\n Permite plasmar ideas complejas con unas pocas l\u00edneas de c\u00f3digo, lo que no es posible con otros lenguajes.<\/p>\n Existen bibliotecas como \u00abKeras<\/a>\u00bb y \u00abTensorFlow<\/a>\u201d, que contienen mucha informaci\u00f3n sobre las funcionalidades del aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n Adem\u00e1s, existen bibliotecas proporcionadas por Python, que se usan mucho en los algoritmos AI como Scikitl, una biblioteca gratuita de aprendizaje autom\u00e1tico que presenta varios algoritmos de regresi\u00f3n, clasificaci\u00f3n y agrupamiento.<\/p>\n Pero, sobre todo, Python es un lenguaje gratuito de c\u00f3digo abierto con una gran comunidad en activo, que proporciona soporte a cualquier programador. Todas estas razones combinadas, hacen que aprender Python sea una opci\u00f3n f\u00e1cil sobre otros lenguajes para aplicaciones de inteligencia artificial.<\/p>\n <\/p>\n El uso de Python est\u00e1 muy extendido en el an\u00e1lisis datos y la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n \u00fatil para empresas.<\/p>\n Adem\u00e1s de su simplicidad, que es una gran ventaja, Python cuenta con bibliotecas de procesamiento de datos como ‘Pydoop<\/a>‘ , que son de gran ayuda para los profesionales, ya que puede escribir un c\u00f3digo de MapReduce en Python y procesar los datos en el cl\u00faster HDFS.<\/p>\n Otras bibliotecas como \u00abDask\u00bb y \u00abPyspark\u00bb facilitan a\u00fan m\u00e1s el an\u00e1lisis y la gesti\u00f3n de datos. Python es r\u00e1pido y f\u00e1cilmente escalable, caracter\u00edsticas que le ayudan a generar informaci\u00f3n en entornos de tiempo real y a convertir esa informaci\u00f3n a los lenguajes usados en Big Data.<\/p>\n Desde la introducci\u00f3n de los motores num\u00e9ricos de Python como \u2018Pandas\u2019 y \u2018NumPy\u2019, los investigadores han cambiado a Python desde el anterior lenguaje, MATLAB.<\/p>\n Python se ocupa de los datos tabulares, matriciales y estad\u00edsticos, e incluso los visualiza con bibliotecas populares como \u00abMatplotlib\u00bb y \u00abSeaborn\u00bb.<\/p>\n <\/p>\n El testing es otra de as actividades que se ha cambiado a Python.<\/p>\n Python es ideal para validar ideas o productos, ya que tiene muchos frameworks integrados que ayudan a depurar el c\u00f3digo y ofrecen flujos de trabajo y ejecuci\u00f3n r\u00e1pidos.<\/p>\n Herramientas de testing como ‘Unittest’, ‘Pytest’ y ‘Nose test’ hacen que las pruebas sean m\u00e1s f\u00e1ciles. Python, adem\u00e1s, admite pruebas entre plataformas y navegadores con diferentes marcos, como \u00abPyTest\u00bb y \u00abRobot\u00bb.<\/p>\n El testing, que suele ser una de las tareas m\u00e1s arduas, se convierte en algo mucho m\u00e1s simple y r\u00e1pido.<\/p>\n \u00a0<\/strong><\/p>\n Python permite construir mucho m\u00e1s con menos l\u00edneas de c\u00f3digo, por lo que se crean prototipos de forma m\u00e1s eficiente.<\/p>\n El framework Django, proporcionado por Python, es una ventaja para todos los desarrolladores, ya que puede usarse para crear aplicaciones web din\u00e1micas y muy seguras.<\/p>\n El lenguaje Python tambi\u00e9n se usa para hacer scraping, es decir, obtener informaci\u00f3n de otros sitios web. Aplicaciones como Instagram, Bit Bucket, Pinterest est\u00e1n construidas en frameworks de este tipo.<\/p>\n Los usos y aplicaciones de Python se encuentran mucho m\u00e1s all\u00e1 de los campos mencionados, desde el desarrollo de juegos hasta la visualizaci\u00f3n de datos, desde la creaci\u00f3n de redes hasta el desarrollo de software en general. Las aplicaciones de Python son numerosas.<\/p>\n Si eres desarrollador o quieres dedicarte a uno de los campos de los que hemos hablado en este post, Python es uno de los lenguajes que debes aprender y dominar para trabajar en los proyectos tecnol\u00f3gicos m\u00e1s punteros.<\/p>\n <\/p>\n La tendencia del mercado laboral muestra que la demanda de profesionales de Python crece exponencialmente cada a\u00f1o.<\/strong><\/p>\n Una prueba de ello es el informe de la web Stackoverflow<\/a>, web de referencia para desarrolladores de todo el mundo, con m\u00e1s de 40 millones de usuarios mensuales, que ha presentado la evoluci\u00f3n del volumen de b\u00fasquedas por tipo de lenguaje, y que muestra que, claramente, Python est\u00e1 a la cabeza.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Desde hace algunos a\u00f1os, Python es la palabra de moda en el vocabulario de cualquier programador, pero \u00bfpor qu\u00e9? 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<\/p>\nPython en la Inteligencia Artificial (AI)<\/strong><\/h2>\n
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