- Análisis de grandes volúmenes de datos
- Creación de interfaces de usuario
- Infraestructura
- Explotación
Lo que hemos aprendido hasta ahora es suficiente para varios meses de aprendizaje intensivo, pero aún hay muchos aspectos del desarrollo en Python que no hemos cubierto. En esta lección, daremos un breve repaso a algunos de ellos.
Análisis de grandes volúmenes de datos
Python es muy utilizado en el análisis de grandes volúmenes de datos 📊, así como en:
- Aprendizaje automático
- Redes neuronales
- Cálculos estadísticos
- Visión por computadora
- Trabajo con lenguajes naturales
Creación de interfaces de usuario
Las aplicaciones en Python pueden ofrecer diferentes tipos de interacción con el usuario:
🖥️ Interfaz gráfica (GUI o Graphical User Interface): Proporciona un entorno visual amigable.
🔊 Interacción por voz: Como en asistentes virtuales.
💬 Interacción por texto: Usada en chatbots.
La organización de la interacción humano-máquina es un campo amplio, con técnicas y principios propios. Es crucial, ya que el éxito de un programa depende de la satisfacción del usuario.
Infraestructura
Desarrollar características es solo una parte del trabajo. Para crear aplicaciones, necesitas:
- Configurar el entorno del desarrollador usando Docker Compose.
- Subir la aplicación a un entorno de producción donde se ejecutará el sitio.
- Desplegar el sitio en ese entorno de producción.
La infraestructura moderna también se programa. Aquí te dejo algunos programas clave para ello:
- Ansible
- Terraform
- Docker
Explotación
Cualquier sitio web en funcionamiento requiere atención constante. Los problemas pueden surgir de muchas fuentes: falta de espacio en disco, fallas de red o errores de lógica que se presentan con ciertos datos.
Es vital conocer estos problemas lo antes posible. La explotación del software implica monitoreo, configuración de alertas, recolección de registros y otras herramientas. Te recomendamos comenzar a explorar este tema con dos recursos: DataDog y Rollbar.
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