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Es hora de que aprendas Python. Esa no es solo mi sugerencia: Python actualmente se encuentra encima de la 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 su propia razón para aprenderlo, pero para nuestros propósitos, Python es el lenguaje de propósito general dominante en el espacio de 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 disponible en línea sobre el aprendizaje de Python que la sobrecarga podría llevar fácilmente a abandonar la idea. El tiempo percibido involucrado en aprender un nuevo lenguaje de programación (o programación en general) también puede ser un desvío.

Teniendo en cuenta lo anterior, hemos elaborado la siguiente hoja de ruta para aprender Python en cuatro semanas. Este programa consta de recursos curados y de libre acceso organizados por día y semana, para que no haya dudas sobre lo que debería estar estudiando en un día determinado. Para obtener instrucciones adicionales, también le pedimos a ChatGPT que proporcione varias indicaciones relevantes por día para que usted, a su vez, solicite a ChatGPT para obtener más información sobre los temas de ese día.

Así que aquí está: la hoja de ruta para aprender Python en cuatro semanas. Tenga en cuenta que las viñetas de cada día son las indicaciones que se utilizarán con ChatGPT para obtener más información sobre los temas de ese día. Con suerte, algunos encontrarán que el enfoque levemente innovador es útil en su viaje de programación.

 
Día 1: Introducción a Python, instalando Python e IDLE, tipos de datos básicos (int, float, str, etc.), y las variables

• ¿Cuáles son los tipos de datos básicos en Python? ¿Cómo se usan?
• ¿Cómo declaras y asignas valores a las variables en Python?
• ¿Cómo puede convertir un tipo de datos a otro en Python?

Día 2: telecomunicaciones (aritmética, comparación, lógica, etc.), declaraciones 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? ¿Puede proporcionar algunos ejemplos?
• ¿Cómo se usan bucles como for y while en Python? ¿Puede proporcionar algunos ejemplos?

Día 3: Clave, módulos y bibliotecas, leer y escribir archivos

• ¿Qué son las funciones en Python y cómo se definen y llaman?
• ¿Qué son las bibliotecas y los módulos en Python y cómo se importan y usan?
• ¿Cómo puedes leer y escribir en archivos en Python? ¿Puede proporcionar algunos ejemplos?

Día 4: 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? ¿Puede proporcionar algunos ejemplos?
• ¿Cómo se usa la herencia y el polimorfismo en Python? ¿Puede proporcionar algunos ejemplos?

Día 5: Revise los temas tratados esta semana, practica desafíos de codificacióny trabajar en un mini proyecto

 
Puede comenzar con estos recursos e indicaciones para obtener una buena comprensión de los temas tratados en la Semana 1. Tenga en cuenta que hay muchos otros recursos disponibles en línea, así que siéntase libre de explorar y encontrar los recursos que mejor se adapten a sus necesidades.

 
Día 1: Herencia y polimorfismoy manejo de errores con try-except

• ¿Qué es la herencia en Python y cómo se usa para reutilizar el código?
• ¿Cómo funciona el polimorfismo en Python y cuáles son algunos casos prácticos de uso?
• ¿Cómo se usan las instrucciones try-except en Python para manejar los errores y cuáles son algunas de las mejores prácticas para hacerlo?

Día 2: Manejo de archivos y excepciones, trabajando con Archivos CSV y Archivos JSON

• ¿Cómo abre y lee archivos en Python y cuáles son algunos modos de archivo comunes?
• ¿Cuáles son algunas de 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 la computación numérica?
• ¿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 nacido en el mar

• ¿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?

Día 5: Revise los temas tratados esta semana, practica desafíos de codificación, y trabajar en un mini proyecto

 
Estos recursos e indicaciones le brindarán una sólida comprensión de los temas tratados en la semana 2. También puede explorar otros recursos en línea para complementar su aprendizaje.

 
Día 1: Trabajar con bases de datos, parte 1: Introducción a SQL y gestión de bases de datos., conexión a bases de datos con pitón, consultar y manipular datos usando 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 algunas bibliotecas populares para hacerlo?
• ¿Cómo puede ejecutar consultas SQL en Python y cuáles son algunas operaciones SQL básicas para consultar y manipular datos?

Día 2: Trabajar con bases de datos, parte 2: Avanzado SQL operaciones, procedimientos almacenados y transaccionesy Bases de datos NoSQL y Python

• ¿Cuáles son algunas operaciones SQL avanzadas, como uniones y subconsultas, 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 algunas bases de datos NoSQL que puede usar con Python?

Día 3: Introducción al desarrollo web con matraz, formularios y validación en frasco, trabajar con bases de datos en frasco

• ¿Qué es Flask y cómo puede usarlo para crear aplicaciones web en Python?
• ¿Cómo puede crear y validar formularios en Flask y cuáles son algunas de las mejores prácticas para hacerlo?
• ¿Cómo puede integrar una base de datos en una aplicación Flask y cuáles son algunos patrones comunes para trabajar con bases de datos en Flask?

Día 4: Implementación de la aplicación web en la nube (por ejemplo, Heroku, AWS)

• ¿Cuáles son algunas plataformas en la nube populares para implementar aplicaciones web, como Heroku y AWS?
• ¿Cómo puede implementar una aplicación Flask en una plataforma en la nube y cuáles son algunas de las mejores prácticas para hacerlo?
• ¿Cómo puede configurar y administrar una base de datos basada en la nube y cuáles son algunas consideraciones para la escalabilidad y el rendimiento?

Día 5: Revise los temas tratados esta semana, practica desafíos de codificación, y trabajar en un mini proyecto

 
Estos recursos e indicaciones lo ayudarán a aprender los conceptos básicos para trabajar con bases de datos en Python. También puede explorar otros recursos en línea para complementar su aprendizaje.

 
Día 1: Repaso de todos los temas tratados, resolviendo desafíos de codificación

Día 2: Practique la resolución de problemas del mundo real y la implementación mini proyectos

Día 3: Finaliza tu portafolio, documentar los proyectos y compartir con la comunidad

Día 4: Mejore sus conocimientos leyendo blogs, viendo tutoriales y participando en foros en línea

Día 5: Siga practicando y explorando nuevos temas, emprenda un nuevo proyecto y continúe su viaje de aprendizaje

 
Estos recursos lo ayudarán a anticipar el aprendizaje continuo en Python y a desarrollar lo que ha aprendido en las semanas anteriores. Asegúrese de concentrarse en proyectos prácticos, discutir problemas en foros en línea y no olvide que ChatGPT puede ser un recurso útil. También puede explorar otros recursos en línea para complementar su aprendizaje.

 
Este es un plan integral que le brindará 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 está aprendiendo. ¡Buena suerte!

 
 
Mateo Mayo (@mattmayo13) es científico de datos y editor en jefe de KDnuggets, el recurso en línea fundamental de ciencia de datos y aprendizaje automático. Sus intereses radican 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. Se le puede contactar en editor1 en kdnuggets[dot]com.
 

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• Fuente: https://www.kdnuggets.com/2023/02/learning-python-four-weeks-roadmap.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=learning-python-in-four-weeks-a-roadmap