En un proyecto de Data Science o cualquier otro proyecto de programación en Python, a menudo tendrás que utilizar muchas funciones y variables creadas por ti mismo. Puede que incluso necesites crear un script completo con muchas funciones diseñadas por ti para que tu proyecto sea más fluido.
Estas funciones pueden servir para muchos propósitos. Pueden ser utilizadas para limpiar un DataFrame, o simplemente para entrenar un modelo de Machine Learning.
Crear funciones es muy útil para optimizar el código Python. Sin embargo, existe otro método: utilizar una Python Class.
¿Qué es Python?
Python es un lenguaje de programación de uso general y muy versátil. Puede utilizarse para cualquier proyecto que implique datos, cálculos matemáticos o líneas de código. A diferencia de un lenguaje como Java, que se limita al desarrollo web, Python es un lenguaje totalmente polivalente.
Este lenguaje trabaja en tándem con un intérprete para ejecutar las líneas de código finalizadas. La sintaxis se basa en el inglés, lo que hace que sea muy fácil de aprender y utilizar.
El nombre «Python» hace referencia al grupo cómico británico Monty Python. De hecho, el creador del lenguaje, Guido van Rossum, es un gran fan.
Python es fiable y accesible, y lo pueden utilizar tanto programadores noveles como ingenieros de software avanzados. Puede usarse tanto para tareas muy sencillas como para aplicaciones extremadamente complejas, como el análisis de cantidades masivas de datos financieros.
La extensibilidad de Python es uno de sus principales puntos fuertes. Una aplicación basada en Python podrá mantener la misma base de código, incluso si la startup que la creó se convierte en una empresa multinacional.
Python se utiliza sobre todo para la Data Science, para recopilar y analizar conjuntos de datos. Existen numerosas bibliotecas de Python, como NumPy y Pandas, que lo convierten en el lenguaje preferido en este campo.
También se utiliza Python para el Machine Learning. La implementación de modelos ayuda a perfeccionar tecnologías basadas en algoritmos, como el reconocimiento de voz o los motores de recomendación.
La extensibilidad de Python también lo hace muy útil para procesar y explorar el Big Data. Por eso se utiliza mucho en el sector financiero como herramienta de Data Mining.
¿Qué es una Python Class?
Una clase Python podría compararse con un esquema para crear un nuevo objeto. Es un prototipo a partir del cual se crean objetos. Este sistema permite combinar datos y funcionalidades.
El término objeto puede referirse a cualquier elemento que quieras manipular o cambiar mientras trabajas en el código. Cada vez que se crea una instancia de un objeto de clase, cuando se declara una variable, se crea un nuevo objeto. Los objetos de clase creados de esta forma pueden utilizarse tantas veces como sea necesario.
Al crear una nueva clase se crea un nuevo tipo de objeto, lo que permite generar nuevas instancias de ese tipo. Cada instancia de clase puede tener atributos para preservar su estado. Las instancias de clase también pueden tener métodos definidos por sus clases para modificar su estado.
Para entender mejor el interés de crear clases, pongamos un ejemplo. Imaginemos que queremos estimar el número de gatos con diferentes atributos en común, como la raza y la edad. Si se utiliza una lista, el primer elemento podría ser la raza del gato y el segundo su edad.
Con un gran número de gatos, la organización puede complicarse rápidamente, sobre todo si se quieren añadir otras propiedades. Las clases resuelven precisamente este problema.
Una clase crea una estructura de datos definida por el usuario, que contiene sus propios datos y funciones. Y crear una instancia de esa clase te permite reutilizar esos datos y funciones.
¿Cómo aprender Python?
Python es uno de los lenguajes más populares, y dominarlo puede abrirte muchas puertas. Para aprender a manejar Python y sus clases, puedes recurrir a DataScientest.
Nuestros distintos cursos incluyen un módulo dedicado a Python. A través de los cursos de Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer y Data Management aprenderás los fundamentos del lenguaje, y las bibliotecas de Data Science como NumPy y Pandas.
Los demás módulos de los programas cubren todas las competencias de las profesiones de Data Science como DataViz, bases de datos, Machine Learning y Business Intelligence. Al final del curso, estarás preparado para trabajar como profesional de los datos.
Nuestros cursos a distancia tienen un enfoque Blended Learning, que combina el aprendizaje en línea en una plataforma tutorizada y Master classes. Es posible elegir entre la formación continua y la modalidad intensiva BootCamp.
Nuestra organización está reconocida por el sector, y nuestras colaboraciones permiten a los estudiantes recibir un certificado emitido por La Sorbona. El 80 % de nuestros antiguos alumnos ha encontrado trabajo inmediatamente.
Nuestros cursos son bonificables con FUNDAE. ¡No esperes más y descubre DataScientest!
Ya lo sabes todo lo que hay que saber sobre Python Class. Para más información, descubre nuestro dosier completo sobre el lenguaje Python y nuestro dosier sobre las bibliotecas Python.
