Cómo aprender Python en 20 días: Una Guía de Experiencia Honesta

Python es un popular lenguaje de programación de alto nivel robusto y utilizado para diversos fines, que van desde el desarrollo web a la ciencia de datos. Es conocido por su legibilidad y sintaxis versátil que se asemeja a la lengua inglesa. Su creciente popularidad en diversos sectores implica que aprender Python puede abrir las puertas a numerosas y apasionantes oportunidades.

A continuación se muestra una hoja de ruta de todos los temas que necesitas cubrir crónicamente para convertirte en un gran intelecto de Python.

Día 1: Configuración de Python

El primer día, empieza instalando Python en tu máquina. Selecciona un entorno de desarrollo integrado (IDE) como PyCharm o Jupyter Notebook, que pueden agilizar tu experiencia de codificación ofreciendo sugerencias de código, organización y herramientas de depuración.

Día 2: Conceptos básicos de Python

Su viaje con Python comienza con la comprensión de las variables, tipos de datos, operaciones y operadores. Domina los tipos de datos enteros, de cadena y de lista, y familiarízate con operaciones sencillas como la suma, la resta y la multiplicación.

Día 3: Estructuras de control

Adéntrese en el mundo de las estructuras condicionales con las sentencias if, elif y else. Comprenda los mecanismos de bucle, como los bucles for y while, que ayudan a realizar acciones repetitivas de forma simplificada.

Día 4: Funciones y módulos

Las funciones son una forma de organizar el código en piezas reutilizables. Aprenda a definir y llamar funciones. Además, aprenda a separar su código en diferentes módulos para una mejor organización y reutilización.

Día 5: Trabajar con cadenas

Procese datos de texto aprendiendo sobre cadenas y sus propiedades. Manipule y formatee cadenas a través de diferentes métodos y funciones como cortar, concatenar y formatear.

Día 6: Listas y diccionarios

Explore las estructuras de datos de listas para almacenar colecciones de datos. Los diccionarios, otro tipo de datos útil, facilitan el almacenamiento y el acceso a datos con una clave.

Día 7: Tuplas, Conjuntos y Comprensiones

El séptimo día te introduce en las tuplas y los conjuntos, así como en otras formas de gestionar colecciones de datos. Las comprensiones de listas de Python te proporcionan una forma sucinta de crear listas.

Día 8: Manejo de archivos

Adquiere habilidades críticas para interactuar con fuentes de datos externas. Aprenderás a leer datos de archivos, escribir datos en archivos y gestionar sistemas de archivos.

Día 9: Manejo de errores

Aprenda sobre el manejo de excepciones para gestionar con elegancia los errores que puedan ocurrir en sus programas. El uso de bloques try-except garantizará que sus programas se ejecuten sin problemas ni bloqueos.

Día 10: Programación Orientada a Objetos en Python

Comprenda los conceptos de clases y objetos, pilares de la programación orientada a objetos (POO). Aprenda sobre herencia y polimorfismo para hacer su código más modular y manejable.

Día 11: Herencia y polimorfismo

Explore el concepto de herencia en Python, que permite la creación de nuevas clases que reutilizan atributos y comportamientos de clases existentes. Además, entender el concepto de polimorfismo y su aplicación para crear código flexible y escalable.

Día 12: Trabajando con Módulos y Paquetes

Aprenda sobre la creación e importación de módulos, y la importancia de los paquetes para organizar, distribuir y desplegar funcionalidad para ser compartida entre diferentes proyectos.

Día 13: Introducción a la programación GUI

Profundice en los fundamentos de la programación GUI en Python para crear interfaces de usuario interactivas. Familiarízate con librerías como Tkinter o PyQt para construir aplicaciones visualmente atractivas.

Día 14: Trabajar con bases de datos

Conozca la conectividad de bases de datos y cómo utilizar SQL con Python. Aprenderás a interactuar con bases de datos, ejecutar consultas y manejar la recuperación, modificación y eliminación de datos.

Día 15: Web Scraping con Python

Explore el mundo del web scraping, una habilidad esencial para extraer y manipular datos de sitios web. Descubra librerías como BeautifulSoup y Selenium que facilitan el web scraping en Python.

Día 16: Introducción al análisis de datos con Python

Conozca el análisis de datos con Python, incluyendo la manipulación y visualización básica de datos. Empezarás a trabajar con potentes librerías como NumPy y Pandas para el procesamiento eficiente de datos.

Día 17: Fundamentos del aprendizaje automático

Comprenda los fundamentos del aprendizaje automático y su aplicación utilizando Python. Explore librerías como scikit-learn y TensorFlow para comprender los principios del aprendizaje automático y su implementación.

Día 18: Trabajando con APIs

Aprende los fundamentos del trabajo con APIs en Python y comprende cómo integrarlas en tus proyectos. Explora librerías populares como requests para hacer peticiones HTTP e interactuar con APIs web.

Día 19: Construir proyectos en Python

Selecciona y planifica un proyecto que se alinee con tus intereses y habilidades recién adquiridas. Familiarizarse con las mejores prácticas para el desarrollo de proyectos, incluyendo la estructuración, documentación y pruebas.

Día 20: Consejos finales y recursos

Explore recursos adicionales para la mejora continua en la programación en Python, como cursos en línea, foros y proyectos de código abierto. Obtén valiosos consejos para mantenerte actualizado con las últimas tendencias y avances en el ecosistema Python. \ \ Puedes encontrar fácilmente toda la información que necesites sobre estos temas en Youtube e Internet. Para facilitarte el aprendizaje, puedes utilizar la Extensión Merlin para Chrome. Puedes utilizar su Youtube Summarizer para tomar notas inmediatas de todos los vídeos de Youtube. Puedes utilizarlos como apuntes. También puedes utilizar el Resumidor de Blogs de Merlin. Te dará resúmenes fáciles de entender y detallados de los sitios web y blogs que leerás para estos temas. Te ayudará a tomar notas fácilmente para repasar.

Recursos de referencia

• ww3school.com
• codecademy
• Lista de reproducción de Python

Conclusión

Siguiendo este camino de aprendizaje estructurado, habrás adquirido una base sólida en la programación en Python, preparándote para el éxito en el aprovechamiento de Python para diversas aplicaciones y allanando el camino para un mayor aprendizaje avanzado en el campo.

Preguntas frecuentes

1. ¿Por qué programar en Python?

La legibilidad, versatilidad y amplias aplicaciones de Python lo convierten en una opción ideal tanto para principiantes como para desarrolladores experimentados en diversos campos.

2. 2. ¿Cómo beneficia Python a las carreras de ciencias de datos?

Las sólidas bibliotecas de Python, incluidas NumPy y Pandas, junto con su compatibilidad con marcos de aprendizaje automático como scikit-learn y TensorFlow, lo hacen esencial para la manipulación y el análisis de datos eficientes en la ciencia de datos.

3. ¿Qué recursos ayudan al aprendizaje continuo de Python?

Cursos en línea, foros, proyectos de código abierto y herramientas como la extensión Merlin de Chrome, que ofrece resúmenes de YouTube y resúmenes de blogs, permiten a los alumnos mantenerse al día y avanzar en sus conocimientos de Python.