Por qué Python sigue creciendo: Análisis y futuro
Muchos han sido los lenguajes de programación que han existido a lo largo de la historia.
Parece una exageración, pero han existido cientos. Sin embargo, cuando buscas qué estudiar, solo hay 5 o 10 que de verdad salen a discusión.
Esto tiene una razón muy simple: los lenguajes compiten en el mercado, y solo sobreviven aquellos que realmente solucionan problemas.
Mira el vídeo completo aquí. 👇
Entre los lenguajes que destacan, veremos que cumplen un patrón y entran en alguna de estas categorías:
- Son fáciles.
- Hay demasiadas cosas que ya se han hecho con ellos.
- Tienen un atractivo particular que hace que la gente los prefiera.
Así vemos que lenguajes como Java, C#, JavaScript o PHP entran en alguna de estas categorías. Todos tienen sus momentos y sus picos de popularidad, pero hay un lenguaje que sorprendentemente crece por encima del resto, y además cumple con los tres puntos. Es fácil, hay muchísimos sistemas montados con él, y es atractivo para construir librerías alrededor.
Ese lenguaje es Python.
Python: un lenguaje en constante ascenso
Python es un lenguaje relativamente nuevo, con más de 30 años de existencia. Esto puede sonar contradictorio, pero en comparación con otros lenguajes como C o Java, sigue siendo joven.
Lenguajes como Java o C++ han mostrado un crecimiento estable porque son los que más se enseñan en escuelas y universidades. Sin embargo, el crecimiento de un lenguaje no depende solo de su enseñanza, sino de su demanda en la industria.
Y aquí es donde Python marca la diferencia: es fácil y accesible.
Muchos desarrolladores no empiezan en la programación como ingenieros informáticos. En el análisis de datos, por ejemplo, la mayoría de quienes se involucraron eran investigadores de otras áreas. ¿Qué buscaban? Herramientas que fueran fáciles de aprender y aplicar.
Por eso, Python se convirtió en el lenguaje principal para áreas como el análisis de datos, la inteligencia artificial y la automatización.
La comunidad: el mayor poder de Python
Python no se quedó solo en análisis de datos. Hoy en día, se usa en inteligencia artificial, desarrollo web, scripting, educación y hasta en la NASA.
¿La razón? Su comunidad.
Un lenguaje por sí solo no es suficiente. Necesita comunidad. Python tiene una de las más grandes y activas. Existen recursos para literalmente todo:
- Libros.
- Tutoriales.
- Videos en YouTube.
- Foros de discusión.
- Miles de librerías listas para usar con un simple
pip install.
Las librerías más importantes en Python
No necesitas memorizarlas todas, pero aquí algunas esenciales:
- Pandas y NumPy: Si trabajas con datos.
- Django y Flask: Para desarrollo backend.
- TensorFlow y PyTorch: Para inteligencia artificial.
- Matplotlib y Seaborn: Para visualización de datos.
La inteligencia artificial, las automatizaciones y los agentes de IA están tomando relevancia, y Python es el estándar en estos campos.
¿El único problema de Python? La velocidad
No todo es perfecto. Python es lento, especialmente cuando se trata de procesos multihilo.
Al ser un lenguaje interpretado y no compilado, pierde rendimiento frente a opciones como C++ o Go. Aquí es donde otros lenguajes pueden ser más eficientes en aplicaciones críticas de rendimiento.
¿Deberías aprender Python?
Si buscas un lenguaje que te permita explorar múltiples oportunidades sin necesidad de un máster en informática, la respuesta es sí.
Si además quieres aprender rápido y con práctica real, entonces Python es una excelente opción.
Ahora, ¿eso significa que deberías abandonar Java, JavaScript, Go u otros lenguajes? No.
Cada lenguaje tiene su área fuerte.
- JavaScript es imprescindible para desarrollo web.
- Java sigue dominando el backend en grandes empresas.
- Go y Rust están ganando terreno en sistemas de alto rendimiento.
Python no es perfecto, pero en áreas como ciberseguridad, machine learning y automatización, es la mejor opción.
Lo más importante: no solo es el lenguaje, sino cómo lo aplicas
No cometas el error de pensar que solo necesitas aprender un lenguaje. Lo realmente importante es saber cómo y cuándo aplicar cada herramienta.
Conceptos como estructuras de datos, diseño, patrones y algoritmos son mucho más relevantes que el lenguaje en sí.
Por eso, es clave aprender algoritmos y estructuras con ejemplos en Python.
La IA viene con todo: Prepárate
La inteligencia artificial está cambiando la forma en que trabajamos.
En el futuro cercano, saber aplicar modelos de lenguaje será imprescindible. No necesariamente entrenarlos desde cero, pero sí saber cómo usarlos en proyectos reales.
Y, nuevamente, Python es la mejor opción para esto.
Conclusión
Python no es el único camino, pero es uno de los más rentables. Su crecimiento no se detiene, y su comunidad sigue empujándolo hacia adelante.
Si quieres mantenerte relevante en la industria, aprender Python es una gran decisión.
Y no tienes una mejor manera que usando Devjourney y consigues este sistema tan completo solamente dándole al banner de acá abajo. 👇