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Esta clase proporciona una introducción al lenguaje de programación python, enfocándose en su aplicación en el campo de la data science. Se exploran conceptos básicos como variables, asignación, expresiones y operadores, así como la diferencia entre lenguajes interpretados y compilados. También se presenta una visión general de las herramientas y entornos de desarrollo utilizados en python, incluyendo jupyter notebooks y google colab.
Tipo: Diapositivas
2023/2024
1 / 67
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Hola Python!
Clase 02. DATA SCIENCE
MAPA DE CONCEPTOS
Formas de desarrollo con Python Interpretado vs Compilado Toma de contacto con Python Programación y lenguajes Python como lenguaje IPython y notebooks Python tradicional Funciones Estructuras Tipos de datos Basics: Variables, asignación, operaciones
Definición de
programa
¿Qué es la programación?
✔ (^) La programación es una forma de ejecutar un algoritmo. ✔ (^) Un algoritmo es una secuencia de pasos que lleva a un resultado. ✔ (^) Una receta es un algoritmo. ✔ (^) Si se sigue el algoritmo, se llega al resultado.
Programa y computadora
✔ (^) La computadora nació para resolver cálculos. ✔ (^) La programación es un complemento para la computadora. ✔ (^) Es una forma de que la computadora entienda el funcionamiento de un algoritmo y lo ejecute. ✔ (^) La computadora entiende ceros y unos (lenguaje binario) , nosotros no. ✔ (^) Por lo tanto, un programa traduce un lenguaje humano a lenguaje binario.
Lenguaje
interpretado vs.
compilado
¿Interpretado o Compilado?
Python es un lenguaje interpretado, esto quiere decir que: ✔ (^) Usa un programa intérprete que traduce en tiempo casi real nuestras órdenes a binario. ✔ (^) La traducción se hace línea por línea. ✔ (^) Podemos probar código “de a pedacitos”. ✔ (^) El lenguaje compilado se traduce todo junto al final. ✔ (^) No es simplemente una mejora, es una forma de trabajar muy útil para Data Science.
Python, Open Source:
componentes
Intérprete IDE Paquetes
programa intérprete, traductor a binario. entorno de desarrollo, lugar donde escribiremos código. conjuntos de funciones pre- armadas para problemas habituales.
Instalación de
Python vía
miniconda
Anaconda y
Miniconda
Tradicionalmente, Python puede desarrollarse en Anaconda, o en su versión simplificada, Miniconda. A su vez, puede utilizarse de varias formas más:
Formas
La forma más básica es escribiendo python en la terminal, lo que abre un entorno de trabajo dentro de la misma terminal. 📢 No es la forma más cómoda, ni la más utilizada. Otra forma más útil es usando Python interactivo (IPython). Puede accederse escribiendo ipython en la terminal. 📢 No aporta muchas mejoras si se usa de esa forma. ¡No siempre es la mejor forma!
IPython y notebooks
Las notebooks siguen siendo IPython, pero con vitaminas 📢 ✔ (^) Escribimos código en el navegador que resulta ser el IDE. ✔ (^) El código pasa por el mismo intérprete que es el que usa la terminal, pero todo se trabaja en el navegador. ✔ El código se escribe en cajas de texto que pueden ejecutarse de a una o todas juntas. ✔ (^) El conjunto total de cajas de texto es una notebook. 👉 Esta configuración es de las más utilizadas para Data Science.
IPython y notebooks
Podemos encontrar 4 partes principales:
- Nombre del notebook (termina con extensión .ipynb)
- Barra de menú: Permite ejecutar código y opciones genéricas
- Toolbar: Permite ejecutar celdas de código, guardar, añadir, borrar, cortar o pegarlas
- Celdas de Código: Pueden ser Markdown (texto) o Código Python