¿Qué son los Python Projects?
Python Projects son aplicaciones, programas o sistemas desarrollados.
Usando el lenguaje de programación Python.
Estos proyectos pueden variar desde scripts simples.
Hasta soluciones complejas en áreas como desarrollo web.
Análisis de datos, inteligencia artificial, automatización.
Visión por computadora, entre otros.
Los proyectos permiten aplicar conocimientos prácticos.
Demostrar habilidades técnicas.
Frameworks y Librerías en Python
1. Django
Framework de alto nivel para el desarrollo web en Python.
Ofrece una estructura robusta, incluye ORM, panel de administración.
Sigue el principio de «baterías incluidas».
Facilita crear sitios web seguros, escalables y rápidos.
Ideal para aplicaciones grandes y profesionales.
Django – Desarrollo de un portal de reservas
Caso práctico:
Crear un sistema web para reservar habitaciones de hotel.
Uso:
Django gestiona usuarios, autenticación, bases de datos, formularios.
El panel de administración para gestionar reservas.
2. Flask
Framework web minimalista y flexible.
A diferencia de Django, Flask es más liviano.
No impone muchas decisiones.
Ideal para proyectos pequeños.
APIs o desarrollos personalizados.
Donde se necesita más control.
Flask – API RESTful para tareas pendientes
Caso práctico:
Crear una API para gestionar tareas (To-Do list).
Uso: Exponer endpoints para crear, leer, actualizar y eliminar tareas.
3. Pandas
Librería clave para el análisis y manipulación de datos.
Ofrece estructuras de datos como DataFrames
Permiten trabajar fácilmente con datos tabulares, limpiar, transformar.
Agrupar y analizar grandes volúmenes de datos.
Pandas – Análisis de datos de ventas
Caso práctico:
Analizar un archivo CSV con las ventas mensuales de una tienda.
Uso: Cargar, filtrar y agrupar datos por categoría o mes.
4. NumPy
Librería fundamental para cálculos numéricos en Python.
Permite trabajar con arrays multidimensionales
De forma eficiente y ofrece herramientas matemáticas avanzadas.
Ideales para procesamiento científico y estadístico.
NumPy – Cálculo de estadísticas
Caso práctico:
Calcular media y desviación estándar de una lista de precios.
Uso: Usar arrays para cálculos matemáticos eficientes.
5. TensorFlow
Framework desarrollado por Google para la construcción y entrenamiento.
De modelos de aprendizaje automático y deep learning.
Permite diseñar redes neuronales y realizar tareas.
Clasificación, detección de objetos.
Procesamiento de lenguaje natural.
TensorFlow – Clasificador de dígitos escritos a mano
Caso práctico:
Reconocer dígitos del dataset MNIST.
Uso: Crear y entrenar una red neuronal simple.
6. Keras
API de alto nivel que corre sobre TensorFlow.
Simplifica la creación y entrenamiento de redes neuronales profundas.
Con una sintaxis más amigable y modular.
Ideal para principiantes y prototipos rápidos en deep learning.
Keras – Predicción de precios de casas
Caso práctico:
Predecir el precio de una casa con datos de entrada (m2, ubicación, habitaciones, etc.).
Uso: Red neuronal con Keras para regresión.
7. PyTorch
Framework de deep learning desarrollado por Facebook.
Muy popular en investigación y producción.
Permite crear modelos con mayor flexibilidad y control.
Su naturaleza dinámica lo hace ideal para tareas experimentales en IA.
PyTorch – Clasificación de imágenes
Caso práctico:
Entrenar un modelo para clasificar imágenes de gatos y perros.
Uso: Construcción manual de una red neuronal convolucional.
8. OpenCV
Librería de visión por computadora.
Permite procesar imágenes y videos, detectar objetos, caras.
Movimientos y aplicar filtros o transformaciones.
Usada en robótica, seguridad, medicina, y más.
OpenCV – Detección de rostros
Caso práctico:
Detectar rostros en una imagen con webcam.
Uso: Utilizar cascadas Haar para encontrar caras.
import cv2
cam = cv2.VideoCapture(0)
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + «haarcascade_frontalface_default.xml»)
while True:
ret, frame = cam.read()
faces = face_cascade.detectMultiScale(frame, 1.1, 4)
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
cv2.imshow(«Video», frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(«q»):
break
cam.release()
cv2.destroyAllWindows()
9. FastAPI
Framework moderno y de alto rendimiento para crear APIs RESTful con Python.
Está basado en Starlette y utiliza tipado estático
Generar documentación automática.
Muy eficiente para crear servicios web rápidos, seguros y escalables.
FastAPI – API para predicción de precios
Caso práctico:
Crear un servicio web que recibe datos de una casa y devuelve su precio estimado.
Uso: FastAPI para servir modelos de ML.
10. Scikit-learn
Librería de machine learning que proporciona algoritmos de clasificación.
Regresión, clustering, reducción de dimensionalidad y herramientas.
Para evaluación y validación de modelos.
Para tareas de aprendizaje automático tradicional.
Como predicción o segmentación.
Scikit-learn – Clasificador de correos spam
Caso práctico:
Detectar si un correo es spam o no.
Uso: Naive Bayes con vectorización de texto.
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
emails = [«gana dinero rápido», «reunión del equipo a las 10», «hazte rico ya», «informe mensual»] labels = [1, 0, 1, 0] # 1 = spam, 0 = no spam
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(emails)
model = MultinomialNB()
model.fit(X, labels)
print(model.predict(vectorizer.transform([«oferta exclusiva hoy»]))) # –> [1]
Agrupación por Área de Aplicación
| Área de Aplicación | Tecnologías |
| Desarrollo Web | Django, Flask, FastAPI |
| Análisis de Datos | Pandas, NumPy, Scikit-learn |
| Machine Learning / IA | TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn |
| Visión por Computadora | OpenCV, PyTorch, TensorFlow, Keras |
| APIs / Servicios Web | FastAPI, Flask |
Tabla Comparativa de Tecnologías en Python
| Tecnología | Tipo | Principal Uso | Nivel de Complejidad | Ideal Para |
| Django | Framework Web | Desarrollo web completo | Medio – Alto | Aplicaciones robustas |
| Flask | Framework Web | Desarrollo web ligero y APIs | Bajo – Medio | Microservicios y APIs rápidas |
| FastAPI | Framework Web/API | Creación de APIs modernas y rápidas | Medio | Backend de alto rendimiento |
| Pandas | Librería de datos | Análisis y manipulación de datos | Medio | Análisis de datos tabulares |
| NumPy | Librería científica | Cálculo numérico y matrices | Medio | Procesamiento de datos científicos |
| Scikit-learn | ML Library | Algoritmos de ML tradicional | Medio – Alto | Clasificación, regresión, clustering |
| TensorFlow | Framework IA | Redes neuronales profundas | Alto | Modelos complejos en producción |
| Keras | API sobre TensorFlow | Prototipado rápido de modelos DL | Medio | Iniciación al deep learning |
| PyTorch | Framework IA | Modelado flexible y experimental | Alto | Investigación en IA |
| OpenCV | Librería visión | Procesamiento de imágenes y videos | Medio – Alto | Visión artificial |
Cómo crear una API con FastAPI que:
Recibe datos de entrada desde una petición.
Usa Scikit-learn para hacer una predicción rápida con un modelo tradicional.
Usa TensorFlow (Keras) para una segunda predicción con un modelo de red neuronal.
Devuelve ambos resultados al cliente como respuesta JSON.
Caso práctico: Predicción del precio de una casa
Datos de entrada:
m2 (metros cuadrados)
habitaciones (número de habitaciones)
Paso 1: Crear los modelos (entrenamiento previo)
Paso 2: Crear la API con FastAPI
Cómo probarlo;
