Ayer me hicieron una pregunta que, sinceramente, nunca me detuve a analizar profundamente:
Quiero comenzar a aprender Data Science, pero primero necesito aprender Python. ¿Qué es mejor, un curso de Python en general o un curso de Python para Data Science?
La pregunta me dejó pensando. Siempre asumí que Python es uno solo (y lo es), pero nunca consideré qué puede ofrecer un curso de Python general que uno de Data Science no, y viceversa. Así que me puse a investigar el contenido de ambos tipos de cursos y llegué a la siguiente conclusión.
Lo que tienen en común
Ambos tipos de cursos cubren (o deberían cubrir, si son considerados buenos cursos) las bases de Python:
- Sintaxis básica
- Tipos de datos simples y complejos (listas, diccionarios, tuplas, etc.)
- Bucles
- Decisiones
- Funciones (definición y uso)
- Uso de librerías
Este es el contenido mínimo que debe incluir un curso de Python, y suele estar en el capítulo de “conceptos básicos” o “introducción a Python”.
A medida que avanzamos, aparecen conceptos más complejos como:
- Programación orientada a objetos (POO)
- Decoradores
- Manejo de excepciones y errores
- APIs
Estos temas pueden estar presentes o no, dependiendo de qué tan profundo sea el curso.
Ahora bien, la elección del curso dependerá de la orientación que le quieras dar a tu aprendizaje.
Python general
Este tipo de curso se centra en Python orientado al desarrollo web. En ellos, se suele profundizar en temas como:
- Frameworks como Flask y Django
- Estructuras de datos y objetos avanzados
Algunos cursos también incorporan conceptos de frontend como HTML, CSS (aunque son lenguajes aparte, a veces se incluyen), o el uso de interfaces gráficas como TkInter.
Python para Data Science
Los cursos de Python orientados a Data Science cubren las bases, pero su enfoque es mucho más aplicado. Se concentran en el uso de ciertas librerías y frameworks esenciales para el trabajo diario de un Data Scientist, como:
- Pandas
- Numpy
- Scikit-learn
- TensorFlow
- PyTorch
- OpenCV (para los interesados en Computer Vision)
- NLTK, spaCy (para Natural Language Processing)
Este tipo de cursos es más práctico y te prepara para empezar a experimentar con soluciones reales de Machine Learning. Aunque la teoría es importante, hasta que no pongas manos a la obra, no lograrás un manejo fluido de Python ni de ninguna otra herramienta.
Entonces, ¿cuál me conviene?
Luego de comparar ambos enfoques, la respuesta a la pregunta fue clara:
Si tu intención es dedicarte a la ciencia de datos, te recomiendo un curso de Python orientado a Data Science. Estos cursos van directo al grano y te proporcionan todo lo necesario para iniciarte en el área.
Una vez que tengas las bases, comienza cuanto antes a practicar. Pequeños pasos te darán la confianza que necesitas. Siempre es importante acompañar la teoría con la práctica; es ahí donde realmente afianzamos lo aprendido.
Aunque solía centrarme en la teoría, ahora veo que esta forma de aprender es más efectiva. La teoría es fundamental porque nos da un norte y un contexto, pero la práctica es igual de crucial. No se puede aprender correctamente solo de los libros.
¿Qué cursos de Python recomiendo?
Esta es una pregunta difícil, ya que hay muchísimos recursos de Python disponibles.
Si eres autodidacta, YouTube está lleno de tutoriales y cursos gratuitos de Python. Una simple búsqueda como “curso de Python para Data Science” (en español o inglés) te dará muchas opciones. Elige uno que se ajuste a tu estilo y forma de aprender. También puedes probar con FreeCodeCamp.
Si prefieres un enfoque más estructurado y con ejercicios prácticos, puedes explorar sitios como Udemy. Un curso que recomiendo es Machine Learning desde cero, o el curso de 100 Days of Code que cubre Python en general.
Conclusión
En este artículo, analizamos las diferencias entre los cursos de Python general y los cursos orientados a Data Science, destacando los puntos en común y las diferencias clave.
Espero que esta información te ayude a tomar una mejor decisión si, al igual que la persona que me hizo la pregunta, estás tratando de definir qué tipo de curso de Python hacer.