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
- Escritura y ejecución de scripts simples en Python
Manejo de Archivos: CSV y Excel
- Lectura y escritura de archivos CSV usando el módulo csv y Pandas
- Trabajo con archivos Excel usando openpyxl/xlrd y Pandas
- Ejercicios prácticos: automatización de conversiones de archivos
Introducción a Pandas
- Básicos de DataFrame: creación, indexación, selección y filtrado
- Operaciones de agregación y agrupamiento
- Operaciones comunes de limpieza: valores faltantes, duplicados y conversiones de tipos
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 pivot en Pandas
- Patrones de procesamiento de datos eficientes con Polars
- Encadenamiento de operaciones y optimización del uso de memoria
Automatización de Procesos con Python
- Escritura de scripts para automatizar tareas de datos repetitivas y pasos ETL
- Programación de scripts con planificadores del sistema operativo o planificadores de tareas
- Registro de eventos (logging), manejo de errores y notificaciones
Empaquetado de Scripts y Buenas Prácticas
- Creación de ejecutables con PyInstaller o herramientas similares
- Estructuración de proyectos, entornos virtuales y gestión de dependencias
- Básicos de control de versiones y documentación de flujos de trabajo
Mini-Proyecto Práctico
- Tarea de extremo a extremo: leer archivos crudos, limpiar y transformar datos, producir salidas
- Automatizar el flujo de trabajo y empaquetarlo como un script ejecutable o ejecutable
- Revisión y mejoras basadas en la retroalimentación de pares
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de conceptos de programación o disposición para aprender.
- Comodidad con el uso de la línea de comandos o terminal para la instalación de paquetes.
- Experiencia trabajando con hojas de cálculo (CSV/Excel).
Público Objetivo
- Analistas de datos y personal de operaciones que automatizan tareas de datos.
- Ingenieros de datos que buscan scripting ETL ligero.
- Profesionales interesados en flujos de trabajo de datos prácticos basados en Python.
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- 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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Reseñas (3)
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
Traducción Automática
El formador estuvo muy disponible para responder todas las preguntas que hice
Caterina - Stamtech
Curso - Developing APIs with Python and FastAPI
Traducción Automática
Conocimiento interesante
Gabriel - MINDEF
Curso - Machine Learning with Python – 4 Days
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