Índice

• 1. Introducción: ¿Por qué Todo el Mundo Habla de Python?
• 2. ¿Qué Necesitas Saber Antes de Empezar con Python?
• 3. Las 4 Primeras Cosas Que Deberías Aprender en Python
• 4. Herramientas Esenciales para Aprender Python (Y Cómo Configurarlas Sin Perder la Cordura)
• 5. Cómo Diseñar un Plan de Aprendizaje de Python a Medida
• 6. Ejercicios Prácticos: Aprende Python Haciendo
• 7. Recursos Gratuitos y Pagos para Aprender Python
• 8. Los Errores Comunes al Aprender Python (Y Cómo Superarlos Sin Drama)
• 9. Aplicando Python a Tu Trabajo: El Secreto para Aprender Más Rápido
• 10. Conclusión: Lo Que Realmente Significa “Dominar Python”

1. Introducción: ¿Por qué Todo el Mundo Habla de Python?

Python se ha posicionado como uno de los principales lenguajes de programación. ¿Por qué? Por su versatilidad.

Python en sí no sirve para nada. Si preguntas qué es Python, te dirán que es un lenguaje de propósito general, pero es mentira: no sirve para nada. Lo que hace que triunfe es el enorme ecosistema que se ha construido entorno a Python (y que se apoya también en otros lenguajes como C o Rust).

Entonces dirás que como es un lenguaje de programación popular, por ello deberías aprender Python. Pero no es verdad: lo que necesitas aprender son las bases de Python que te pueden ser útiles.

Por ello, si te vas a poner a aprender Python desde cero, antes lee esto.

2. ¿Qué Necesitas Saber Antes de Empezar con Python?

Aprender Python desde cero te será un suplicio porque no verás resultados aplicables, especialmente sin experiencia previa en programación.

Si ya sabes programar en otro lenguaje, empezar con Python te servirá para traducir lo que ya sabes a hacer. Pero si nunca has programado, ni siquiera sabes qué puedes hacer; por ello, te frustrarás porque no verás resultados en tu aprendizaje.

Por ello, no deberías aprender Python desde cero. Con eso me refiero a que no deberías empezar por aprender el lenguaje de programación Python, sino las herramientas y librerías del ecosistema Python que te serán útiles para ti.

• pandas, polars, ¿numpy?
• sklearn, statsmodels
• seaborn, plotly
• streamlit
• …

3. Las 4 Primeras Cosas Que Deberías Aprender en Python

El primer paso es decidir para qué quieres Python. En mi caso, me sirve para proyectos de datos, data science y cosas parecidas: todo el mismo sector. El tuyo quizá tenga que ver con el desarrollo web, o desarrollo de aplicaciones. Piénsalo.

El segundo paso debería ser cómo usar Python como calculadora. Python no sirve para mucho porque el lenguaje tiene muy pocas fórmulas predefinidas, pero algo podrás hacer, como sumas, restas, etcétera.

El tercer paso pasa por entender qué librerías necesitas. Como digo, lo interesante de Python no es lenguaje, que es muy limitado a primera vista, sino su ecosistema. Este ecosistema lo forman sus librerías, que amplían el lenguaje. En mi caso, necesito pandas, seaborn, sklearn, statsmodels, y un largo etcétera. Tú, no sé. ¿Lo sabes tú?

El cuarto paso, al que tardarás en llegar, consiste en ampliar, ahora sí, tu conocimiento de Python, del lenguaje. ¿Qué cosas necesitas del lenguaje? ¿Diccionarios, lists comprehensions,…? En mi caso, cosas como tuplas o decoradores no me sirven de nada, pero son un elemento fundamental de lenguaje. Si estudias un curso de Python desde cero, caerán esas cosas (y quizá estés perdiendo el tiempo, sobre todo si eres principiante con Python).

Esos deberían ser tus primeros pasos con Python.

4. Herramientas Esenciales para Aprender Python (Y Cómo Configurarlas Sin Perder la Cordura)

Si me sigues sabrás que defiendo el aprendizaje de fundamentos, y no recetas sin entender por qué o cómo funcionan. Ahora bien, la teoría sin la práctica no sirve nada.

Para aprender Python (o cualquier lenguaje de programación), necesitas herramientas que sirvan para poner en práctica lo que estudias.

Uno de los grandes problemas de Python frente a otros lenguajes es que no hay un estándar sobre dónde programarlo: te toca a ti elegir dónde hacerlo. Pero claro, si estás aprendiendo Python desde cero, es posible que no sepas cómo elegirlo. Te ayudo.

• Google Colab. Herramienta online que puedes usar para dar tus primeros pasos. Y tus segundos y terceros. Podrías de hecho centralizar tus estudios de Python aquí. Lo que sí es verdad es que en el trabajo usarás, seguramente, otras herramientas. Y tendrás que aprender esas herramientas; pero para empezar y no preocuparte por ahora de la configuración de Python, y poder aplicarlo a tu sector cuanto antes, sea el que sea, Google Colab te basta.
• Jupyter Notebook. Quizá la herramienta favorita de muchos data scientists. Google Colab está basada en esta, pero Jupyter tiene detalles que tendrás que aprender si es el entorno habitual de programación en tu trabajo. Instalarlo y configurarlo es un suplicio cuando estás empezando. Mi consejo es que no te centres en eso por ahora; empieza con otro programa, Anaconda, que te ayudará con la configuracioń, y ya aprenderás los detalles más adelante. Para empezar con ello, tengo un post con explicaciones aquí.
• VSCode. Las herramientas anteriores están muy orientadas a datos. Si quieres Python para un sector más de desarrollo de software, los notebooks no te ayudarán mucho. Una herramienta cuyo uso ha crecido mucho últimamente, en parte gracias a la inteligencia artificial, es VScode, de Microsoft. Como es de Microsoft, tiene la ventaja de que la puedes tener instalada en cualquier empresa porque los servicios de IT no te la caparán. Es complicada y bajo ningún concepto deberías empezar por ella. Pero te será un buen compañero cuando ya hayas avanzado con el lenguaje.

5. Cómo Diseñar un Plan de Aprendizaje de Python a Medida

Un plan de aprendizaje de Python tiene que ir obligatoriamente guiado por el uso que harás de Python.

Está bien que busques un curso si quieres; estudiar Python por tu cuenta, a base de tutoriales y documentación, aunque es viable es duro. Un curso te estructurará el aprendizaje desde cero. Pero insisto: es clave que el curso esté orientado a la utilidad que quieras darle a Python.

Y ten otra cosa en cuenta: huye de los cursos que prometen que aprenderás Python rápido. Python lo estarás siempre aprendiendo, durante años; así que pensar que lo harás rápido es una promesa incumpible.

Yo te puedo ayudar con un plan para Python aplicado a datos. Si te suscribes a mi newsletter recibirás un documento que te dará unas pautas de por dónde empezar. En cualquier caso, un plan de aprendizaje de Python para datos será algo así:

1. Primeros pasos con Python como calculadora. Google Colab.
2. Carga de datos con pandas.
3. Tratamiento de datos tabulares con pandas (una sola tabla).
4. Tratamiento de datoa tabulares con pandas (joins).
5. Visualización con seaborn.
6. Configuración de VScode u otras herramientas en local.

Por ahí empezaría. Luego veríamos cómo continuar con estadística o machine learning. Si no quieres Python para datos, entonces necesitarás otras cosas, con las que no te puedo ayudar.

6. Ejercicios Prácticos: Aprende Python Haciendo

Por supuesto necesitarás ejercicios de Python para aplicar lo que vayas aprendiendo. Puedes hacer ejercicios sueltos o proyectos enteros. Para lo primero, mi recomendación es que le digas a ChatGPT (o similares) tu situación: para qué estás aprendiendo Python y qué cosas sabes ya, y le pidas ejercicios (muchos, 100, 200) para practicarlo. A ver, si estás haciendo un curso, ya incluirá ejercicios o prácticas de programación, pero eso te vendrá bien también para el curso.

Para proyectos, te recomiendo que sigas a Pau Labarta. En su newsletter semanal propone proyectos que involucran Python en muchas ocasiones.

No necesitas mucho más para empezar a resolver problemas con Python.

7. Recursos Gratuitos y Pagos para Aprender Python

Hay demasiados recursos para aprender Python. Por ello, necesitas una guía a la que ceñirte y poder centrarte. En mi newsletter comparto recursos para aprender Python y otras herramientas que encuentro entre otras personas a las que sigo.

Un repositorio de material y cursos de Python, que incluye tutoriales gratis de Python, es la web de la asociación nacional de Python. Ahí encontrarás un buen listado. Ahora bien, recuerda que si te pones a aprender Python sin un rumbo fijo claro de para qué lo vas a usar, te frustrarás y no avanzarás, lo que nos lleva al siguiente punto.

8. Los Errores Comunes al Aprender Python (Y Cómo Superarlos Sin Drama)

El mayor problema de principiante a la hora de aprender Python es precisamente ese: aprender Python. Si me sigues, deberías saber que recomiendo no aprender Python sino Python aplicado: es la única forma que tienes de aprender Python.

Si quieres aprender Python para datos, en mi newsletter en la Piedra Roseta que te comparto al principio verás ya algo de lo que necesitas, por poner un ejemplo.

Otros errores al aprender Python pasan por dedicar demasiado tiempo a la configuración. Configurar Python es tedioso, por lo que te recomiendo que no empieces por ahí. Ya he comentado Anaconda como herramienta para quitarte los problemas de configuración al principio; pero incluso si puedes apañarte con Google Colab, estarás aprendiendo Python mucho más rápido que de cualquier otra forma.

9. Aplicando Python a Tu Trabajo: El Secreto para Aprender Más Rápido

La clave para aprender Python de manera efectiva es que lo apliques en tu trabajo. Incluso con el curso más básico podrás aprender mucho si consigues aplicar Python en tu día a día.

Para eso, necesitas tener claras algunas aplicaciones de Python para el trabajo, como exploración de datos, estadística, machine learning, desarrollo de aplicaciones, desarrollo web, etc. Elige tú cuál te viene mejor y céntrate en aprender esa. No te preocupes mucho si no profundizas mucho en el lenguaje: la clave es que puedas construir cosas que uses, porque así podrás usar Python practicando.

10. Conclusión: Lo Que Realmente Significa “Dominar Python”

Dominar Python no es un estado sino un proceso que nunca termina. Una vez empieces a aprender, ya nunca podrás terminar de aprender. Y cuanto más aprendas, más sentirás que menos sabes, y más querrás aprender. Cuando estés ahí, puedes estar seguro de que estás en el camino correcto.

La conclusión principal es que, para aprender Python como herramienta profesional, lo primero que necesitas es tener claro cómo y en qué lo vas a utilizar, y te preocupes más de aprenderlo usándolo que consumiendo cursos y tutoriales.