Empezar a aprender Python para Machine Learning

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Python es un lenguaje de programaci├│n importante que hay que conocer. Se utiliza ampliamente en campos como Machine Learning, la Ciencia de Datos, el desarrollo web, y muchos otros.

Pero, ┬┐c├│mo puedes empezar a aprender Python para Machine Learning? De eso precisamente te hablar├ę en este art├şculo.

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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 f├ícil, si lo comparamos con otros lenguajes de programaci├│n. Aunque te pueda parecer denso, por la cantidad de librer├şas 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 s├│lida gama de paquetes y librer├şas de Python agiliza enormemente el proceso de codificaci├│n ya que basta con introducir una acci├│n de la librer├şa en el c├│digo.

Y lo que es mejor, como Python es de c├│digo abierto, la lista de paquetes y librer├şa crece constantemente. A medida que Python gane m├ís popularidad, podr├ís encontrar m├ís librer├şas vers├ítiles que te ayudar├ín a escribir m├ís c├│digo en menos tiempo.

A continuaci├│n, te guiar├ę paso a paso para que tengas una ruta de c├│mo empezar a aprender Python para Machine Learning.

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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 m├ís tarde. Lo ideal es que s├│lo pases un par de d├şas en esta fase, y definitivamente no m├ís de una semana.

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Paso 2 para aprender Python para Machine Learning: Aprender a escribir c├│digo Python

Despu├ęs de haber aprendido la sintaxis y la sem├íntica b├ísica de Python, tienes que aprender a codificar en Python. Si ya tienes experiencia en programaci├│n, las similitudes de Python con el idioma ingl├ęs hacen que escribir sea f├ícil.

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 c├│digos en s├ş.

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Paso 3 para aprender Python para Machine Learning: Aprender con la práctica

La mejor manera de dominar Python o cualquier otro lenguaje de programaci├│n es a trav├ęs de aplicaciones pr├ícticas y proyectos pr├ícticos. En este punto ya has aprendido la sintaxis b├ísica y la codificaci├│n 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, ser├í dif├şcil retenerlos. Los proyectos pondr├ín a prueba tus capacidades, te ayudar├ín a aprender cosas nuevas y te ayudar├ín a construir un portafolio que podr├ís 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.

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Paso 4 para aprender Python para Machine Learning: Aprender a programar Machine Learning con Python

Despu├ęs 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 expl├şcitamente.

Aprende lo que puedas sobre Machine Learning y luego averigua el papel que juega Python en está área.

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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 c├│modo depurando errores y problemas con tus programas. Una vez que tengas s├│lido manejo de los problemas de depuraci├│n, puedes empezar a trabajar en tus propios proyectos. Deber├şas trabajar en cosas que te interesen.

Recuerda que debes empezar con algo peque├▒o. A menudo es ├║til empezar con cosas muy sencillas para ganar confianza. Es mejor empezar un proyecto peque├▒o y terminarlo que un proyecto enorme que nunca lo puedas terminar.

Tambi├ęn es muy ├║til encontrar a otras personas con las que puedas trabajar, de esa forma ambos se pueden motivar.

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Paso 6 para aprender Python para Machine Learning: Trabaja en proyectos de Python para Machine Learning m├ís dif├şciles

Sigue aumentando la dificultad y el alcance de tus proyectos. Si te sientes completamente c├│modo con lo que est├ís construyendo, significa que es hora de intentar algo m├ís dif├şcil.

Aqu├ş te dejo algunas ideas para cuando te encuentres en este paso:

  • Intenta ense├▒ar a un novato a construir un proyecto, con esto podr├ís darte cuenta los conocimientos que has aprendido.
  • Mejora los proyectos que has desarrollado haci├ęndolo m├ís r├ípido o incluy├ęndole mejoras a los mismos.
  • Desarrolla un proyecto que sea ├║til para otras personas.

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Paso 7 para aprender Python para Machine Learning: Contin├║a estudiando

Al fin y al cabo, Python evoluciona constantemente. Solo hay unas pocas personas que pueden afirmar leg├ştimamente 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 f├ícil de aprender y seguramente puedes llegar a un alto nivel de competencia en ├ęl si encuentras la motivaci├│n 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 est├ís iniciando en la programaci├│n para Machine Learning y a├║n no te sientes tan diestro, te ofrezco un pack con las instrucciones b├ísicas de Python, NumPy y Pandas. Estas gu├şas ser├ín de gran utilidad si est├ís comenzando ya que podr├ís recurrir a ella cada vez que no te acuerdes de alguna instrucci├│n o no sepas hacer algo que es rutinario al momento de programar Machine Learning. Para descargar el pack con las gu├şas solamente tienes que ingresar a este enlace.

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