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
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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