Python es el lenguaje de programación que está en el candelero. Queremos darle una oportunidad y, para ayudarnos, tenemos una gran herramienta (Jupyter notebooks) y un increíble servicio (Kaggle).
Si no has oído hablar de Python, que es el caso de la mayoría de nuestro alumnado, se trata de un lenguaje de programación más aproximado a C que LabVIEW y Matlab, los dos lenguajes que también tratamos en este blog. Por supuesto, es muy diferente a C también, pero tiene este aspecto:
# Python program to find the factorial of a number provided by the user.# (adapted from https://www.programiz.com/python-programming/examples/factorial)
# To take input from the user
num = int(input("Enter a number: "))
factorial = 1
if num < 0: print("Sorry, factorial does not exist for negative numbers")
elif num == 0: print("The factorial of 0 is 1")
else: for i in range(1, num + 1):
factorial = factorial*i print("The factorial of", num, "is", factorial)
No tienes que quedarte con todos los detalles todavía. Una de las características peculiares de Python es que la indentación es un elemento propio de la programación. Échale una ojeada a las últimas líneas de código para ver un ejemplo.
Y ahora bien, ¿por dónde empezamos? Hay toneladas de recursos para aprender Python por tu cuenta, pero recomendamos que empieces por el curso de Kaggle. Kaggle es un servicio en la Nube para programación en Python y Ciencia de Datos. Se basa en Jupyter notebooks,
una gran herramienta parecida a los MATLAB Live Scripts, que nos permiten combinar texto y código interactivo. Puedes instalar Jupyter en tu portátil, pero Kaggle te deja usar su plataforma de notebooks gratis. Además, te facilita compartir tus notebooks y datasets, y usar los de otra gente también.
Lo dicho, la recomendación es empezar aprendiendo Python en Kaggle:
Cuando termines el curso, le puedes mandar el certificado a tu profe (si es tu caso). Después de esto, puedes echarle una ojeada a un ejemplo que tenemos explicando cómo acceder a AWS S3 (el servicio Simple Storage Service) usando la librería boto3. Si ya tiene una cuenta de AWS, puedes hacer un fork de este notebook y editar tu propia versión. El link es el siguiente:
Seguido, puedes hacer un fork del notebook de ejercicios propuestos y resolverlos:
Y finalmente, puedes crear tus propios notebooks fácilmente. No dudes en compartir tus ideas con el profesor o la profesora. Si no es tu caso, también puedes contactarnos en el blog.