Habilidades de Python QUE NECESITAS Antes de Aprender Machine Learning

Si quieres entrar en machine learning sin ahogarte en teoría, este artículo ofrece una hoja de ruta práctica en Python que va desde la sintaxis básica y el manejo de datos hasta herramientas de ingeniería de software, repasos matemáticos opcionales y una introducción a deep learning y modelos de lenguaje grande LLM. También encontrarás recursos interactivos para practicar mientras aprendes, recomendaciones de cursos para principiantes y opciones de mentoría práctica orientada a proyectos reales y empleo.

Fundamentos de Python: domina la sintaxis, tipos básicos, estructuras de datos como listas, tuplas, diccionarios y conjuntos, comprensión de listas, manejo de errores con excepciones y uso de funciones y módulos. Aprende a crear y gestionar entornos virtuales y a trabajar con paquetes usando pip o poetry para mantener proyectos aislados y reproducibles.

Manejo de datos y librerías clave: familiarízate con numpy para cálculos numéricos y pandas para limpieza y transformación de datos. Aprende a visualizar con matplotlib y seaborn y a preparar datasets para modelos con técnicas de escalado, codificación y manejo de valores faltantes. Scikit learn es imprescindible para prototipado de modelos clásicos de machine learning.

Buenas prácticas de ingeniería: incorpora control de versiones con git, pruebas unitarias, linters, formateadores de código y documentación. Aprende a contenerizar proyectos con Docker y a entender pipelines de CI CD para integrar despliegues automáticos y escalables. Estos hábitos facilitan pasar de experimentos a soluciones en producción.

Matemáticas opcionales pero útiles: repasa álgebra lineal básica, cálculo diferencial e integral orientado a optimización y probabilidades y estadística para interpretar resultados. No hace falta ser experto en teoría para empezar, pero un repaso práctico acelerará tu progreso en modelos más complejos.

Deep learning y LLMs: cuando ya domines lo anterior, explora frameworks como PyTorch y TensorFlow, y bibliotecas del ecosistema Hugging Face para trabajar con transformadores y LLM. Practica fine tuning, inferencia y técnicas de prompt engineering. Aprende también sobre agentes IA y arquitecturas para integrar modelos en flujos automatizados.

Recursos interactivos y formación: combina lectura con práctica en plataformas interactivas. Dos rutas recomendadas para principiantes son Python Data Fundamentals y ML Scientist, muchas veces con descuentos promocionales que facilitan empezar. Si buscas mentoría y proyectos reales, las opciones de acompañamiento y bootcamps centrados en empleabilidad son muy valiosas para preparar un portfolio y entrevistas técnicas.

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Consejo práctico final: empieza por proyectos pequeños que integren todo el flujo de datos desde la ingesta hasta la inferencia y el despliegue. Combina formación con ejercicios prácticos y busca mentoría cuando quieras escalar. Con una base sólida en Python, buenas prácticas de ingeniería y una guía experta, el salto a machine learning y deep learning será mucho más directo y efectivo.