Empezar a aprender Python para Machine Learning
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Python es un lenguaje de programación importante que hay que conocer. Se utiliza ampliamente en campos como Machine Learning, la Ciencia de Datos, el desarrollo web, y muchos otros.
Pero, ¿cómo puedes empezar a aprender Python para Machine Learning? De eso precisamente te hablaré en este artículo.
Algunos consideran que puede tomar entre 5 a 10 semanas aprender los fundamentos de la programación en Python, incluyendo la programación orientada a objetos, la sintaxis básica de Python, los tipos de datos, los bucles, las variables y las funciones.
El tiempo que te puedes tardar en aprender Python para Machine Learning va a depender de tu experiencia programando o, en todo caso, las ganas que tengas de aprender.
La realidad es que aprender Python es relativamente fácil, si lo comparamos con otros lenguajes de programación. Aunque te pueda parecer denso, por la cantidad de librerías que tienes que aprender y descifrar para Machine Learning, la sintaxis de Python es considerablemente sencilla, y sus conceptos son relativamente simples.
La facilidad de la sintaxis permite un aprendizaje rápido y contribuye a una experiencia de codificación generalmente intuitiva y racionalizada. Esto alivia la carga de trabajo de tu cerebro cuando te adentras en proyectos más grandes y complejos.
La sólida gama de paquetes y librerías de Python agiliza enormemente el proceso de codificación ya que basta con introducir una acción de la librería en el código.
Y lo que es mejor, como Python es de código abierto, la lista de paquetes y librería crece constantemente. A medida que Python gane más popularidad, podrás encontrar más librerías versátiles que te ayudarán a escribir más código en menos tiempo.
A continuación, te guiaré paso a paso para que tengas una ruta de cómo empezar a aprender Python para Machine Learning.
Paso 1 para aprender Python para Machine Learning: Aprende la sintaxis básica
Este es el primer y más importante paso para aprender Python para Machine Learning. En Python, la sintaxis se refiere al conjunto de reglas y normas que determinan cómo se escribirán e interpretarán los programas. Es la sintaxis la que define la estructura del lenguaje de programación.
La sintaxis es importante porque si no es correcta, el código no se compilará.
Aunque aprender la sintaxis puede ser abrumador tienes que tomarte tu tiempo para hacerlo. Sin embargo, no le dediques tanto tiempo a este punto, siempre puedes consultar la sintaxis cuando te atasques más tarde. Lo ideal es que sólo pases un par de días en esta fase, y definitivamente no más de una semana.
Paso 2 para aprender Python para Machine Learning: Aprender a escribir código Python
Después de haber aprendido la sintaxis y la semántica básica de Python, tienes que aprender a codificar en Python. Si ya tienes experiencia en programación, las similitudes de Python con el idioma inglés hacen que escribir sea fácil.
Un consejo que te doy es que a medida que aprendas a codificar, toma nota de todo lo que aprendas sobre la marcha. Las habilidades para tomar notas son tan importantes para los aspirantes a programadores de Python como la escritura de los códigos en sí.
Paso 3 para aprender Python para Machine Learning: Aprender con la práctica
La mejor manera de dominar Python o cualquier otro lenguaje de programación es a través de aplicaciones prácticas y proyectos prácticos. En este punto ya has aprendido la sintaxis básica y la codificación de Python por lo que es posible empezar a hacer proyectos por tu cuenta.
Los proyectos son una gran manera de aprender, porque te permiten aplicar tus conocimientos. Si no aplicas tus conocimientos, será difícil retenerlos. Los proyectos pondrán a prueba tus capacidades, te ayudarán a aprender cosas nuevas y te ayudarán a construir un portafolio que podrás mostrar a posibles empleadores.
Sin embargo, tienes que estar consciente que los proyectos de forma muy libre en este punto serán dolorosos, te atascarás muchas veces y necesitarás consultar la documentación. Por eso te recomiendo comenzar con proyectos fáciles y estructurados hasta que te sientas lo suficientemente cómodo como para hacer proyectos un poco más avanzados.
Paso 4 para aprender Python para Machine Learning: Aprender a programar Machine Learning con Python
Después de haber conseguido un buen dominio de Python, es necesario entender los fundamentos de Machine Learning. Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial cuyo objetivo es crear modelos predictivos precisos sin programar explícitamente.
Aprende lo que puedas sobre Machine Learning y luego averigua el papel que juega Python en está área.
Paso 5 para aprender Python para Machine Learning: Trabaja en proyectos de Python para Machine Learning
Una vez que hayas completado algunos proyectos en Python y ya sabes cómo utilizarlo para desarrollar proyectos de Machine Learning, es el momento de trabajar en proyectos dentro de está área.
Seguramente, continuarás consultando recursos y aprendiendo conceptos, pero trabajarás en lo que quieres.
Muchos recursos de aprendizaje ofrecen proyectos de Machine Learning con Python, y estos proyectos te permiten construir cosas interesantes en las áreas que te interesan, al tiempo que evitan que te atasques.
En este punto debes empezar a sentirte cómodo depurando errores y problemas con tus programas. Una vez que tengas sólido manejo de los problemas de depuración, puedes empezar a trabajar en tus propios proyectos. Deberías trabajar en cosas que te interesen.
Recuerda que debes empezar con algo pequeño. A menudo es útil empezar con cosas muy sencillas para ganar confianza. Es mejor empezar un proyecto pequeño y terminarlo que un proyecto enorme que nunca lo puedas terminar.
También es muy útil encontrar a otras personas con las que puedas trabajar, de esa forma ambos se pueden motivar.
Paso 6 para aprender Python para Machine Learning: Trabaja en proyectos de Python para Machine Learning más difíciles
Sigue aumentando la dificultad y el alcance de tus proyectos. Si te sientes completamente cómodo con lo que estás construyendo, significa que es hora de intentar algo más difícil.
Aquí te dejo algunas ideas para cuando te encuentres en este paso:
- Intenta enseñar a un novato a construir un proyecto, con esto podrás darte cuenta los conocimientos que has aprendido.
- Mejora los proyectos que has desarrollado haciéndolo más rápido o incluyéndole mejoras a los mismos.
- Desarrolla un proyecto que sea útil para otras personas.
Paso 7 para aprender Python para Machine Learning: Continúa estudiando
Al fin y al cabo, Python evoluciona constantemente. Solo hay unas pocas personas que pueden afirmar legítimamente que entienden completamente el lenguaje, y esas personas son los creadores.
Tendrás que estar constantemente aprendiendo y trabajando en proyectos. Si lo haces bien, te encontrarás mirando tu código de hace 6 meses y pensando en lo terrible que es. Si llegas a este punto, estás en el buen camino.
Python es un lenguaje realmente fácil de aprender y seguramente puedes llegar a un alto nivel de competencia en él si encuentras la motivación adecuada para aprenderlo.
Además, aprendiendo solamente lo básico de Python y utilizando esos conocimientos para desarrollar proyectos de Machine Learning podrás tener la posibilidad de realizar cosas asombrosas.
Si te estás iniciando en la programación para Machine Learning y aún no te sientes tan diestro, te ofrezco un pack con las instrucciones básicas de Python, NumPy y Pandas. Estas guías serán de gran utilidad si estás comenzando ya que podrás recurrir a ella cada vez que no te acuerdes de alguna instrucción o no sepas hacer algo que es rutinario al momento de programar Machine Learning. Para descargar el pack con las guías solamente tienes que ingresar a este enlace.
