Probablemente, el tema de esta lección sea el más simple, pero también el más importante de todo el curso.
A nivel mundial, Python se utiliza frecuentemente para trabajar con datos. La cantidad de datos puede ser pequeña, suficiente para que un solo ordenador de gama baja los procese. Sin embargo, a veces los volúmenes son tan grandes que se necesitan clusters de computación: grupos de varios ordenadores conectados en red que resuelven una tarea en común. Solo estas potencias pueden manejar grandes cantidades de información.
Incluso existe una industria llamada ciencia de datos, y Python es una de las herramientas más importantes en este campo. Desarrolladores de Python trabajan en aprendizaje automático, sistemas expertos y análisis de datos.
Para manejar datos, es necesario representarlos de una manera que sea conveniente y eficiente. Por eso, en los programas, los datos a menudo se almacenan en colecciones. Por ejemplo, listas de usuarios, páginas, fechas, líneas o servidores: todos estos elementos pueden representarse como colecciones en el código.
Python es conocido por ofrecer un conjunto de tipos de colecciones integrados que son muy eficientes y fáciles de usar. Los principales tipos de colecciones en Python son:
- Listas (lists)
- Diccionarios (dictionaries)
- Conjuntos o conjuntos (sets)
Cada tipo de colección tiene su propio enfoque y es útil en diferentes situaciones. Además, hay distintos métodos para trabajar con listas. Como desarrollador de Python, es fundamental saber qué colección usar, cómo manejarla, sus ventajas y desventajas.
El procesamiento de colecciones es, en gran medida, una tarea algorítmica. Esta habilidad no se desarrolla por sí sola; es necesario comprender cómo funcionará el programa y cuántos recursos consumirá.
Por eso, se dedican varios cursos a las colecciones dentro de la especialización. Incluso en cursos que no se centran específicamente en el procesamiento de datos, las colecciones seguirán apareciendo con frecuencia. De este modo, podrás mejorar tus habilidades con ellas: se necesita tiempo y práctica para que las conexiones adecuadas se formen en tu mente.
También es importante mencionar que aprender a implementar incluso los algoritmos más simples ayuda a desarrollar un pensamiento estructurado. Así, estos cursos persiguen dos objetivos:
🧩 Aprender a pensar algorítmicamente
⚙️ Aprender a resolver rápidamente tareas típicas de trabajo con colecciones
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El plan básico te dará acceso completo a todos los cursos, ejercicios y lecciones de Códica, proyectos y acceso de por vida a la teoría de las lecciones completadas. La suscripción se puede cancelar en cualquier momento.
