Índice

• Introducción: cómo Python triunfó
• Qué es Python y por qué aprenderlo
• Factores que influyen en el tiempo necesario para aprender Python
• Etapas del aprendizaje de Python
• Recursos recomendados para aprender Python
• Estrategias para acelerar tu aprendizaje de Python
• Cómo medir tu progreso en Python
• Errores comunes al aprender Python y cómo evitarlos
• Conclusiones

Introducción: cómo Python triunfó

Mira, cuando empecé en el mundo de los datos, empecé con SAS. Unos compañeros míos, que acaban de terminar las carreras de Mates y Estadística, sabían también R.

Me atraía mucho eso y quería aprenderlo, porque me llamaba el software libre y SAS tiene una licencia muy cara.

Dejé el trabajo en el que estaba con ellos y, con el tiempo, aprendí R. Pero ellos ahora trabajaban con Python.

¿Python era mejor? No.

Pero al sector de los datos se había unido mucha gente que venía de ingeniería. Los ingenieros aprenden mucha programación, no tanta estadística; así que aprenden en sus estudios lenguajes como Python, no R.

Y (teoría mía) como se unieron tantas personas de carreras de ingeniería, trajeron Python al sector y se quedó, porque a los informáticos les gustaba más. Y los informáticos hacían falta para poder poner la estadística en producción.

Así que Python se convirtió en el favorito.

De aprender Python no te libras si trabajas en algo con datos. Ya te llames data scientis, data analyst, ML engineer, lo digas en español, en inglés… me da igual. No te libras.

En este artículo te daré una aproximación de cuánto se tarda en aprender Python. Una guía de aprendizaje de Python es díficil de conseguir, pero sí te daré las pautas para que te construyas la tuya propia.

¿Qué es Python y por qué aprenderlo?

Si estás suscrito a mi newsletter sabrás que prefiero R. La razón es qué es Python. Mientras que R surge para la estadística y el tratamiento de datos, Python es un lenguaje de propósito general.

Eso significa que Python no sirve para nada en concreto.

Trata los recursos del ordenador de cierta forma (se me escapan los detalles, porque eso está relacionado con la computación; lo mío es la estadística) que a los informáticos les gusta más que R. Eso hace que se pueda adaptar a muchos sectores.

Y esa es una de las ventajas de Python: es versátil. El lenguaje en sí no sirve para nada: lo importante son las librerías que uses. En mi piedra roseta (la que obtienes al suscribirte) te digo qué tienes que estudiar de Python si quieres usarlo para datos.

Pero esto que digo es muy importante si te estás preguntando por qué aprender Python: deberías aprender Python si es útil para su sector, para tu trabajo. Y concretamente, deberías aprender lo que sea útil de Python para ti; no todo. Ni siquiera deberías hacerte un curso de introducción a Python, sino una introducción a la herramienta que te sea útil.

Considera las aplicaciones de Python (datos, juegos, automatizaciones, ofimática) y céntrate en la que mejor te venga.

En general, deberías aprenderlo sin duda, porque es en lenguaje muy usado. Si busco en LinkedIn trabajos en España etiquetados como “data scientist Python” obtengo 1070 resultados. Para que te hagas una idea, si busco “data analyst” obtengo 600.

Y es más, en la encuesta sobre uso de lenguajes de StackOverflow, comunidad referente, Python es el tercer lenguaje más usado entre todos los programadores; y el primero más usado entre quienes están empezando.

A mí el lenguaje no me gusta, pero desde luego que se usa.

Factores que influyen en el tiempo necesario para aprender Python

Si te tienes que poner a aprender Python desde cero, seguro que te preocupa si el tiempo para aprender Python es demasiado.

(A partir de ahora, hablaré siempre de “aprender Python” pero me refiero a “aprender Python para lo tuyo”; o sea, las librerías concretas de tu sector)

En cualquier sitio te dirán que hay varios factores de aprendizaje de Python experiencia en programación pero, sinceramente, dan igual. Lo importante es el método.

Es clave que tengas un método de aprendizaje efectivo para Python. Concretamente, para tu uso de Python.

Por ejemplo, mis formaciones de Python, tanto las presenciales como las online, las baso en fundamentos. Enseño fundamentos que luego te puedes llevar a SQL, SAS, Excel… da igual. Esos fundamentos te los enseño en Python, pero son conceptos universales.

Como son fundamentos, en cada sesión doy ideas sencillas: cuidado, no fáciles; sencillas. Me refiero a que intento dar conceptos de uno en uno, para resolver situaciones muy específicas.

Al principio de mis formaciones, podrás resolver problemas muy básicos, porque sabes pocos conceptos. Pero a medida que avanzas, conoces más y más conceptos, que te ayudan a solucionar con Python más y más problemas.

Busca un método de aprendizaje con Python basado en la resolución de problemas identificando conceptos fundamentales, no trucos con códigos muy aparatosos.

Etapas del aprendizaje de Python

Las etapas de aprendizaje de Python dependerán, de nuevo, de para qué uses Python.

En cualquier curso de introducción a Python te enseñarán los fundamentos básicos de Python. Pero es posible que tú no necesites los fundamentos básicos de Python, sino los necesarios para tu sector.

La primera etapa debería consistir en familiarizarte con tu entorno de trabajo. Con esto me refiero a una idea amplia. Por un lado, es importante que estés cómodo con tu herramienta para codificar. Yo enseño con Google Colab ó Jupyter (vía Anaconda): me parecen herramientas amigables para dar los primeros pasos, aunque trabajo con VSCode. Esta herramienta tiene una curva de aprendizaje elevada, así que no merece la pena empezar con ella porque solo complicará las cosas, pero no es mala idea que te familiarices con ella cuando vayas teniendo soltura.

Por otro lado, tienes que conocer los conceptos básicos de tu sector. Por ejemplo, en mis primeras sesiones hablo siempre de rutas a ficheros. Me encuentro mucho con alumnos que están acostumbrados a trabajar con tabletas o entornos muy cerrados de OneDrive, y no saben moverse por las carpetas y ficheros de su ordenador.

Por ello, empiezo con cosas como

import os
os.getcwd()

para familiarizarse con rutas a ficheros.

Para desarrollar aplicaciones intermedias de Python hace falta ir un paso más allá con el código, pero las herramientas de la primera etapa son suficientes. Jupyter se usa en el entorno laboral con mucha frecuencia, por ejemplo. Yo no lo uso porque no me gusta, pero no es necesario pasar a VSCode para llegar a una especialización en Python.

Recursos recomendados para aprender Python

Para aprender Python lo más importante es saber para qué lo vas a usar. Puedes hacerte desarrollador web y aprender Django, pero si te vas a dedicar a data science, Django no te servirá de nada.

Hay muchos recursos para aprender Python; online, gratis, sí, pero el problema es que hay demasiados. De hecho, los mejores cursos de Python son los que te dan muy poco contenido y van al grano con lo que tú necesitas.

¿Qué necesitas de Python? ¿Desarrollo web? Pues busca un tutorial online de Django. ¿Data science? Puedes empezar por Python for Data Analysis, de Wes McKinney, uno de los mejores libros de Python, que está online. Luego necesitarás modelización y estadística, para lo que Kaggle tiene buenos tutoriales de sklearn. Lo importante es que no abarques demasiado: no intentes aprender inteligencia artificial generativa mientras aún no sabes pivotar un data frame.

Sobre foros de Python y comunidades, te recomiendo la asociación de Python de España, que tiene buenos recursos aprender Python.

Estrategias para acelerar tu aprendizaje de Python

A ver, cualquiera te dirá que no puedes acelerar tu aprendizaje de Python, ni de ciencia de datos, ni de nada.

Pero sí hay una forma . ¿Sabes cómo aprender Python rápidamente? Pon Python en práctica.

¿Cómo? Pues mira, la próxima tarea que tengas que hacer, en lugar de hacerla con tu herramienta habitual, hazla con Python.

Esto lo veo mucho con Excel. Un analista tiene unos datos y tiene que preparar un informe a base de unas tablas dinámicas y unos gráficos. Pues que haz eso en Python si es tu caso.

Le puedes pedir ayudar a ChatGPT. En el prompt, le puedes decir “quiero hacer tal tarea con Python. En Excel la plantería con esta fórmula y con una tabla dinámica con estas filas, estas columnas y estos valores. Y luego haría un gráfico de tal tipo. ¿Cómo lo plantearías en Python usando tal librería” [la que te menciono en la piedra roseta, por ejemplo].

Sufrirás, pero aprenderás rápido.

Otro método para acelerar tu aprendizaje son tutorías de Python. Esto es caro, pero efectivo. Yo ya no estoy dando pero te puedo recomendar a una persona que tiene muy buenas referencias (respóndeme a cualquier correo de la newsletter pidiéndome que te recomiende a alguien y te doy el contacto).

Cómo medir tu progreso en Python

Hacer un seguimiento del aprendizaje de Python no debería preocuparte. Porque lo vas a ver si lo planteas como te he dicho arriba: realizando tareas.

Aplica Python a tus tareas del día a día. Y en cuestión de poco tiempo verás cómo ahora estás solucionando con Python problemas que antes no sabías.

No hay mejor medición del progreso.

Seguro que hay herramientas de seguimiento para Python, principalmente dentro de cursos online de pago, tipo Datacamp. Pero no deberías obsesionarte.

Mira, cuando quieras aprender a programar en Python tienes que saber que la constancia es súper importante. Pero todos somos humanos: unos días estarás muy motivado y le dedicarás mucho tiempo pero luego vendrá una racha de mucho trabajo, o que estarás liado con tus hijos, y no podrás estudiar tanto.

Y esas plataformas priman la constancia, aunque sea en hacer ejercicios inútiles. Intenta programar todas las semanas, sí, pero no te apures si es un progreso irregular. Piensa más en tareas: las tareas que ahora sabes y antes no.

Sobre certificaciones de Python, hay empresas que las valoran. Yo huyo de ellas. Me parecen clasistas, hechas para diferenciar a gente que puede pagarlas con tiempo y con dinero. Pero no todo el mundo puede hacer eso. Si buscas un trabajo concreto, en un puesto específico de una empresa que sabes que las requieren, adelante: sácate una certificación de AWS, o de Microsoft. Pero ten en cuenta que no todas las empresas las requieren. No estás obligado a gastarte el dinero en ellas.

La mejor evaluación de habilidades en Python es que sepas resolver problemas. Y de eso te darás cuenta si te esfuerzas en aplicarlo en tu día a día.

Errores comunes al aprender Python y cómo evitarlos

Uno de los principales errores al aprender Python es asustarse con los errores en programación. Cuando programas, saldrán miles de errores (mensajes en rojo precedidos de la palabra error).

Los errores son buenos porque te dicen que algo ha fallado y por qué, y dónde. Solo tienes que aprender a leerlos: en cualquier formación te enseñan un mínimo sobre esto. Los siguientes pasos consisten en que aprendas tú a buscar esos errores en Google, o pasárselos a ChatGPT.

Cuidado con eso: no es fácil. Ni Google ni ChaGPT. Tienes que aprender qué parte del mensaje de error tienes que pegar.

Querrás aprender a cómo evitar errores en Python. Pero te diría que no debería ser tu prioridad. Al principio tendrás muchos errores y no debes aprender a evitarlos sino a solucionarlos.

Con el tiempo, es posible que empieces a escribir Python para otras personas, y sí tengas que evitar errores, porque son códigos que no ejecutarás tú y necesitas que esos errores no aparezcan. Pero no será tu primera etapa. Cuando tengas soltura, saldrán menos.

Conclusiones

Estos han sido solo unos consejos para aprender Python. En mi newsletter hablo más de estas cosas, aproyándome en mi experiencia profesional y docente.

Me encuentro con muchos obstáculos en mi día a día con datos, y me gusta compartir mi propio proceso de aprendizaje de Python, que no termina.

Porque una vez que empiezas a programar, ya no terminas nunca. De todos los consejos clave para aprender Python que te puedas llevar, ese es el más importante: nunca terminas de aprender.