De vuelta a la Universidad

Resumen

Este mes he vuelto a la universidad para hacer un curso especial de programación científica. Con los numerosos avances recientes en aprendizaje automático (lo que en el lenguaje de PowerPoint se llama “IA”), incluido ChatGPT, me pareció el momento ideal para meterme en la programación con Python. Acompáñame en este viaje.

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¿Por qué Python para la programación científica?

Python se ha hecho enormemente popular en la comunidad científica, y con razón. Su sencillez y legibilidad lo hacen accesible para quien empieza, y aun así conserva la potencia para abordar tareas complejas. Su versatilidad permite a investigadores y científicos implementar algoritmos y modelos con relativa facilidad.

Una amplísima oferta de bibliotecas pensadas para la computación científica, como NumPy, SciPy, Pandas y Matplotlib, refuerza la posición de Python en este terreno. Estas bibliotecas ofrecen funciones y herramientas completas para el análisis de datos, el modelado estadístico y la visualización, y agilizan así todo el proceso de programación científica.

Frente a otros lenguajes, como JavaScript o Ruby, que se usan sobre todo en contextos no científicos como el desarrollo web, Python tiene una sintaxis más directa. Eso te permite centrarte en el problema en lugar de pelearte con los entresijos del lenguaje. Además, su extenso ecosistema científico lo convierte en una opción más adecuada para la investigación.

Mira estos dos ejemplos de código, uno en C++ y otro en Python 3. Los dos programas hacen exactamente lo mismo: piden el nombre y la fecha de nacimiento del usuario, hacen una validación básica de los datos y, por último, muestran la edad actual del usuario.

Se ve enseguida lo distinta que es la sintaxis de los dos lenguajes: la de Python se parece mucho más al inglés de todos los días. Esto suele mejorar la legibilidad y la comprensión para mucha gente.

Otro factor del éxito de Python en la programación científica es su comunidad, muy activa. Investigadores y desarrolladores de todas las disciplinas comparten conocimientos, se ayudan y contribuyen a proyectos de código abierto, lo que crea un ambiente de colaboración y aprendizaje continuo.

El curso

A lo largo del curso se exploraron los fundamentos más básicos de la programación resolviendo problemas de distintos ámbitos científicos. Al terminar, se adquiere una base sólida de principios de programación y la capacidad de aplicarlos en campos y proyectos diferentes.

Volver a los fundamentos de la programación puede ser muy provechoso, incluso para programadores con experiencia (como yo). Con el tiempo, es normal que los programadores adquieran hábitos o atajos que no siguen las mejores prácticas. Si vuelves a lo esencial, puedes desaprender los malos hábitos y reconstruir una base sólida. Además, el sector tecnológico va tan deprisa que constantemente aparecen novedades y actualizaciones. Al repasar lo básico, los programadores veteranos se ponen al día en los últimos avances y metodologías. Este ejercicio de revisión también es una oportunidad para afrontar la programación desde cero.

El curso constaba de varios módulos. En el Nivel 1 había que elegir entre ALGORITMOS, centrado en descomponer problemas intuitivos en pasos que un ordenador pueda entender, y NÚMEROS, un módulo de orientación matemática que exploraba las propiedades de los números sin exigir conocimientos previos de matemáticas. En el Nivel 2 la elección era entre TEXTO, centrado en el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de sentimientos en tuits, e INTEGRACIÓN NUMÉRICA, donde se enseñaban técnicas importantes para calcular áreas bajo funciones cuando la integración tradicional no basta. El Nivel 3 consistía en trabajar con BIG DATA, analizando grandes conjuntos de datos y patrones meteorológicos de los Países Bajos. Un nivel extra opcional, MOVIMIENTO, ofrecía una simulación de cómo excavar un túnel a través del planeta y exploraba problemas de física que se resuelven con ayuda del ordenador.

Conclusión

Sea cual sea tu edad o tu sabiduría, siempre hay sitio para aprender algo nuevo, sobre todo con avances en aprendizaje automático como GPT4. Además, volver a la universidad es un cambio refrescante, un contexto totalmente distinto del entorno comercial y profesional en el que suelo moverme. Haz tuyo el lema: ¡sigue hambriento, sigue siendo un necio!