Temario del curso
Fundamentos de Python para Tareas de Datos
- Instalación de Python y configuración del entorno de desarrollo
- Fundamentos del lenguaje: variables, tipos de datos, estructuras de control
- Escribir y ejecutar scripts simples de Python
Manejo de Archivos: CSV y Excel
- Leer y escribir archivos CSV usando el módulo csv y Pandas
- Trabajar con archivos Excel usando openpyxl/xlrd y Pandas
- Ejercicios prácticos: automatización de conversiones de archivos
Introducción a Pandas
- Bases de DataFrame: creación, indexación, selección y filtrado
- Operaciones de agregación y agrupamiento
- Operaciones comunes de limpieza: valores faltantes, duplicados y conversiones de tipo
Introducción a Polars
- Conceptos de Polars y características de rendimiento en comparación con Pandas
- Operaciones básicas de DataFrame en Polars
- Ejemplo de caso de uso: cuándo elegir Polars sobre Pandas
Transformación Avanzada de Datos (Intermedio)
- Uniones complejas, funciones de ventana y operaciones de pivote en Pandas
- Patrones eficientes de procesamiento de datos con Polars
- Cadenas de operaciones y optimización del uso de memoria
Automatización de Procesos con Python
- Escribir scripts para automatizar tareas repetitivas de datos y pasos ETL
- Programar scripts con programadores del sistema operativo o programadores de tareas
- Registros, manejo de errores y notificaciones
Empaquetado de Scripts y Mejores Prácticas
- Crear ejecutables con PyInstaller u otras herramientas similares
- Estructuración de proyectos, entornos virtuales y gestión de dependencias
- Bases del control de versiones y documentación de flujos de trabajo
Proyecto Mini-Práctico
- Tarea integral: leer archivos brutos, limpiar y transformar datos, producir resultados
- Automatizar el flujo de trabajo y empaquetarlo como un script o ejecutable ejecutable
- Revisión y mejoras basadas en comentarios de pares
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Familiaridad básica con conceptos de programación o disposición para aprenderlos
- Comodidad usando la línea de comandos o terminal para instalar paquetes
- Experiencia trabajando con hojas de cálculo (CSV/Excel)
Audiencia
- Analistas de datos y personal operativo que automatizan tareas de datos
- Ingenieros analíticos buscando scripting ETL ligero
- Profesionales interesados en flujos de trabajo prácticos basados en Python
Formación Corporativa a Medida
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- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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Testimonios (2)
Los ejercicios prácticos relacionados con el contenido realmente ayudan a comprender más sobre cada tema. Además, el estilo de comenzar la clase con una conferencia y continuar con ejercicios prácticos es bueno y útil para relacionarlo con la conferencia presentada anteriormente.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Curso - Introduction to Data Science and AI using Python
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Ejemplos/ejercicios perfectamente adaptados a nuestro dominio
Luc - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traducción Automática
