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Temario del curso
Configuración del Entorno de Automatización Empresarial
- Configuración de Python 3.12+ para flujos de trabajo de automatización empresarial.
- Gestión de dependencias con pip y entornos virtuales.
- Instalación y descripción general de las bibliotecas clave: pandas, openpyxl, xlwings, requests, schedule.
- Estructuración de proyectos de Python para scripts empresariales mantenibles.
Integración con Excel y Automatización de Libros de Trabajo
- Lectura y escritura de archivos Excel con openpyxl.
- Formateo de celdas, adición de fórmulas y creación de gráficos programáticamente.
- Uso de xlwings para interacción en tiempo real con Excel y reemplazo de macros.
- Integración de pandas con Excel para importación y exportación masiva de datos.
- Automatización de la generación de informes en múltiples hojas y llenado de plantillas.
Construcción de Sistemas Automatizados de Cuotas y Objetivos
- Modelado de territorios de ventas, cuotas y objetivos de rendimiento en Python.
- Cálculo del logro, desviación y pronósticos utilizando pandas.
- Generación de matrices de asignación de cuotas y su distribución vía Excel.
- Construcción de tableros de control e informes resumidos para la dirección de ventas.
- Validación de la integridad de los datos de cuotas y manejo de casos extremos.
Optimización del Análisis de Datos
- Carga eficiente de datos y gestión de memoria con pandas.
- Operaciones vectorizadas y evitación del procesamiento iterativo fila por fila.
- Uso de NumPy para optimización numérica y agregación.
- Agregación y pivoteo de datos empresariales para obtener información valiosa.
- Conexión a bases de datos y APIs para la recuperación de datos en vivo.
Procesamiento Avanzado de Cadenas y Expresiones Regulares para Datos Empresariales
- Coincidencia de patrones y extracción de datos con expresiones regulares.
- Limpieza y estandarización de datos textuales empresariales (nombres, direcciones, identificadores).
- Validación de formatos como correos electrónicos, números de teléfono y códigos de facturación.
- Aplicación de expresiones regulares a archivos de registro y documentos empresariales no estructurados.
Automatización de Archivos y Documentos
- Procesamiento de datos CSV y JSON para pipelines ETL e informes.
- Lectura y extracción de datos de PDFs para el procesamiento de facturas y estados de cuenta.
- Generación automatizada de documentos Word para contratos y propuestas.
- Organización, renombrado y archivado de archivos basados en reglas empresariales.
Extracción de Datos Web para Inteligencia Empresarial
- Obtención y análisis de contenido HTML con requests y BeautifulSoup.
- Extracción de precios, datos de la competencia y datos del mercado de fuentes públicas.
- Manejo de paginación, autenticación y límites de tasa de API.
- Almacenamiento de datos extraídos en formatos estructurados para análisis posterior.
Automatización de Informes y Comunicación
- Generación de informes HTML y Excel formateados a partir de los resultados del análisis.
- Envío de correos electrónicos automatizados con adjuntos utilizando SMTP.
- Creación de informes resumen programados para las partes interesadas.
- Plantilla de contenido dinámico basado en lógica empresarial y umbrales.
Programación y Orquestación de Procesos Empresariales
- Ejecución automatizada de scripts con schedule y cron.
- Cadenas de tareas dependientes en flujos de trabajo de extremo a extremo.
- Gestión de registros de ejecución y directorios de salida.
- Manejo de errores y estrategias de reintento para la automatización de producción.
Depuración, Pruebas y Sintonización del Rendimiento
- Uso de herramientas de depuración de Python para rastrear fallos en la automatización.
- Escritura de aserciones y pruebas unitarias para componentes de lógica empresarial.
- Perfilamiento del rendimiento del script e identificación de cuellos de botella.
- Mejores prácticas para escribir código de automatización fiable y mantenible.
Proyecto Final: Flujo de Trabajo de Automatización Empresarial de Extremo a Extremo
- Diseño de un pipeline de automatización completo desde datos en bruto hasta el informe final.
- Integración de Excel, pandas, correo electrónico y programación en un solo proyecto.
- Aplicación de lógica de cuotas, análisis de datos y generación de informes a un escenario real.
- Revisión, comentarios y próximos pasos para el desarrollo continuo de la automatización.
Requerimientos
- Un entendimiento de los fundamentos de Python que incluya variables, bucles, funciones y estructuras de datos básicas.
- Experiencia trabajando con manejo de archivos y manipulación básica de datos en Python.
- Familiaridad con conceptos de hojas de cálculo y flujos de trabajo básicos de informes empresariales.
Audiencia Objetivo
- Analistas de negocios y profesionales de operaciones con habilidades intermedias en Python.
- Analistas de datos que buscan automatizar flujos de trabajo de informes e integración con Excel.
- Equipos de operaciones de ventas que desean construir y administrar sistemas de cuotas programáticamente.
- Profesionales responsables de optimizar tareas repetitivas de análisis de datos e informes.
21 Horas
Reseñas (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
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
