Según ciertos datos, Back-end y front-end en Python tiene más de 267 mil proyectos. Existe una gran posibilidad de que lo que esté planeando crear ya se haya creado y esté disponible para su uso, con suficiente documentación. Un desarrollador de Python inteligente debe tener la habilidad suficiente para encontrar, estudiar e implementar correctamente los paquetes proporcionados por el ecosistema, ya que los usará casi todos los días. Estas bibliotecas cubren una amplia gama de dominios, como inteligencia artificial, aprendizaje automático, ciencia de datos y mucho más. Python también tiene una comunidad activa y acogedora en la que puede obtener ayuda de otros desarrolladores de todo el mundo.
Ahora bien, es indispensable el conocimiento de tecnologías front-end para el correcto desarrollo de Python. Es posible que un programador se equivoque si cree que, al ser un desarrollador de Python, solo trabajaría con tecnologías backend, pues a menudo tiene que trabajar con tecnologías de front-end para asegurarse de que el lado del cliente coincida con el lado del servidor. En un entorno corporativo, esto a menudo implicaría al equipo de UI / UX, los directores de proyectos y los maestros de SCRUM para una mejor coordinación del flujo de trabajo. Trabajar en la interfaz brinda una imagen clara tanto del aspecto como del funcionamiento de la aplicación.
Pero la ausencia de estas responsabilidades no significa que no se deba trabajar en sus habilidades de desarrollo de front-end. Un conocimiento decente de un puñado de tecnologías front-end como JavaScript, CSS y HTML resultará beneficioso. A pesar de que estas habilidades y experiencia pueden no ser imprescindibles en todas partes, definitivamente son más que bienvenidas, ya que algunos proyectos, si no todos, podrían usarlas.
Por esa razón y muchas otras más no menos importantes, es que te recomendamos este curso de python profesional, el cual lo imparten de manera presencial o en linea, con instructores expertos en este lenguaje de programación.
Industrias como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial han estado en auge últimamente. Parte de la razón detrás de esto es la asombrosa tasa de innovación y una tasa similar de implementación de estas innovaciones en la industria. Dado que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial son tecnologías de gran demanda, un desarrollador de Python debe profundizar en sus conceptos y algoritmos fundamentales para obtener una comprensión clara.
El dominio de la ciencia de datos también resultará crucial al trabajar con proyectos que manejan grandes cantidades de datos. Una vez que el desarrollador se perfeccione para adquirir, analizar, visualizar y predecir información a partir de los datos, no tendrá ningún problema en pintar una imagen clara para sus partes interesadas a partir de sus observaciones con los valores atípicos que lo acompañan.
Una vez que se hayan cubierto los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, el siguiente paso en su viaje debería ser el aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo es parte del aprendizaje automático, y los procesos y técnicas de aprendizaje son muy similares a los de nuestro cerebro humano. Contamos con aprendizaje supervisado, semi-supervisado y no supervisado. La parte realmente interesante es observar como el proceso se lleva a cabo el Back-end y front-end en Python y finalmente se pone en marcha con total eficacia.
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