Varios tipos de datos en Python y aplicaciones

En las últimas dos décadas, Python ha emergido como el principal lenguaje de programación en la industria de TI, con más de 8 millones de desarrolladores usándolo en todo el mundo. La revolución digital ya había puesto a los desarrolladores en el centro de la fuerza laboral, y esta tendencia se ha multiplicado enormemente en el mundo post-Covid. Como resultado, los lenguajes de programación se han convertido en un elemento esencial de nuestras vidas. El mundo moderno se basa en la aplicación exitosa de varios lenguajes de programación. Python disfruta de una posición privilegiada entre los lenguajes de programación debido a su versatilidad dinámica, poca palabrería, flexibilidad y facilidad de uso. Varios líderes globales de software, incluidos Google, Facebook y Netflix, usan Python para sus tareas diarias de operaciones de desarrollo, automatización y organización de datos.

Tanto si es un profesional de Python como si acaba de empezar, sabrá que los tipos de datos son un concepto fundamental en la programación de Python. Los tipos de datos en Python son simplemente la clasificación de elementos de datos. Cada clasificación de datos tiene un valor específico y cada valor en Python tiene su tipo de datos único. Estos tipos de datos representan clases, y las instancias de estas clases u objetos se denominan variables. El objeto es la unidad principal de Python. Los tipos de datos en Python ayudan a determinar el tipo de operación que se puede realizar en un dato en particular. Aprender y comprender los tipos de datos son los pasos más importantes para dominar Python.

Este artículo analiza los diferentes tipos de tipos de datos en Python. Siga leyendo para descubrir cómo descifrar una carrera profesional exitosa en ciencia de datos.

Tipos de datos estándar o integrados en Python

Hay 5 tipos de datos en Python que están integrados.

1. Tipo numérico

Los tipos de datos numéricos en Python se refieren a datos con un valor numérico. Este valor numérico puede ser un número entero, un número flotante o un número complejo definido como int, float y clase compleja, respectivamente. Como sugieren los nombres, la clase int contiene números enteros positivos o negativos, la clase float tiene números reales con puntos decimales y la clase compleja contiene números complejos escritos en la forma x + yj, donde x es la parte real e y la parte imaginaria.

2. Tipo de secuencia

Una secuencia es una colección ordenada en Python que permite el almacenamiento de múltiples valores de manera organizada. Hay tres tipos de secuencias principales en Python.

• Cuerda

Una cadena en Python, representada por una clase str, es una colección de uno o más caracteres dentro de una comilla simple, doble o triple. Todos los caracteres que aparecen entre comillas son elementos de esa cadena en particular. Esto se llama una secuencia de caracteres Unicode. Dependiendo de la capacidad de memoria del sistema, una cadena puede almacenar n números de caracteres. Pero es importante recordar que no se permite la eliminación o alteración de cadenas debido al riesgo de error.

• Lista

Una lista se define simplemente como una secuencia ordenada de elementos y es uno de los tipos de datos más flexibles en Python. La mejor característica de un tipo de datos de lista es que no requiere que los valores de la lista sean del mismo tipo de datos. Esto hace que la lista sea muy versátil en términos de uso.

• tupla

Una tupla es una secuencia ordenada no modificable de elementos representados por paréntesis y separados por comas. Debido a que no se pueden modificar, las tuplas tienen una ejecución más rápida y generalmente se usan para proteger datos contra escritura.

3. Tipo booleano

Representado por la clase bool, boolean es un tipo de datos en Python al que se le puede asignar un valor verdadero o falso. Los objetos no booleanos también se pueden evaluar en contextos booleanos en Python. Este concepto tiene sus raíces en el álgebra booleana y la lógica matemática.

4. Establecer tipo

Un conjunto es un tipo de datos desordenado en Python que es una colección de elementos únicos. Es modificable y no tiene elementos duplicados. Las llaves definen un conjunto y las comas se utilizan para separar valores. La utilidad de un tipo de datos de conjunto aumenta porque las operaciones como la intersección y la unión se pueden realizar en dos conjuntos juntos.

5. Tipo de diccionario

Al igual que el conjunto, un diccionario también es una colección desordenada de valores de datos que contiene la clave: pares de valores. A diferencia de otros tipos de datos de valor único, este tipo de datos se usa para almacenar y manejar grandes volúmenes de datos complejos, como mapas. Una característica única del tipo de datos del diccionario es el proceso optimizado de recuperación de datos en el que solo se puede recuperar un determinado valor si se conoce su clave.

Eso resume los diferentes tipos de tipos de datos en Python. Los tipos de datos en Python se encuentran entre los conceptos fundamentales del lenguaje de programación Python que se vuelven importantes al solicitar diferentes puestos de trabajo en ciencia de datos. Si bien los lenguajes de programación son una herramienta fundamental en la ciencia de datos, Python es uno de los lenguajes más utilizados. Entonces, si usted es alguien que aspira a una carrera en ciencia de datos, vale la pena invertir tiempo en fortalecer estos conceptos básicos de Python.

Oportunidades profesionales

No sorprende que los científicos de datos y los analistas especializados en Python se encuentren entre los profesionales más buscados en el mercado laboral. Como profesional de la ciencia de datos, uno puede encontrar una posición bien gratificante en varios sectores tecnológicos, como el desarrollo web, el aprendizaje automático, el desarrollo de aplicaciones móviles o web, o incluso el desarrollo de juegos.

Indeed informa que el salario base promedio de un científico de datos de EE. UU. es de $ 113,821 por año, que es un salario atractivo para los estándares de vida estadounidenses. Además de ser lucrativo, el trabajo también brinda estabilidad a largo plazo debido a la invaluable fortaleza que los científicos y desarrolladores de datos han llegado a dominar en el mundo de hoy.

¿Cómo tener éxito en la ciencia de datos?

El primer paso para tener éxito en la ciencia de datos es construir una base sólida en el tema y desarrollar habilidades de codificación y lenguaje de programación relevantes. La mayoría de los candidatos hacen esto al inscribirse en una licenciatura en informática, ingeniería de datos o cualquier campo relacionado. Las empresas también valoran el conocimiento sólido de la industria junto con el trabajo anterior o la experiencia de pasantías en los candidatos potenciales. Además, tener una certificación avanzada de un programa de renombre mundial agrega una ventaja a su currículum, ya que le brinda una ventaja ganadora sobre otros candidatos.

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Conclusión

El impacto de la ciencia de datos en el sector digital crece cada día, al igual que el mercado laboral para ello. Por lo tanto, si está buscando subirse al carro, ahora es el mejor momento para hacerlo, ya que la demanda de expertos en ciencia de datos capacitados solo aumentará en el futuro.