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
Testimonios (5)
Los ejercicios que vimos en el curso fueron bastante útiles y aplicables a mis actividades en el trabajo, se resolvieron las dudas y los ejemplos compartidos son bastante útiles.
jocelin salas - BANXICO
Curso - Test Automation with Selenium and Python
El hecho de tener ejercicios más prácticos utilizando datos más similares a los que utilizamos en nuestros proyectos (imágenes de satélite en formato raster)
Matthieu - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traducción Automática
Creí que el entrenador era muy conocedor y respondió las preguntas con confianza para aclarar el entendimiento.
Jenna - TCMT
Curso - Machine Learning with Python – 2 Days
Traducción Automática
Una excelente preparación y experiencia del formador, comunicación perfecta en inglés. El curso fue práctico (ejercicios + compartir ejemplos de casos de uso)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Curso - Developing APIs with Python and FastAPI
Traducción Automática
La explicación
Wei Yang Teo - Ministry of Defence, Singapore
Curso - Machine Learning with Python – 4 Days
Traducción Automática