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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 Python para scripts empresariales mantenibles
Integración con Excel y automatización de libros de trabajo
- Lectura y escritura de archivos Excel con openpyxl
- Formato de celdas, adición de fórmulas y creación de gráficos de forma programática
- Uso de xlwings para interacción en tiempo real con Excel y reemplazo de macros
- Integración de pandas con Excel para importación y exportación de datos a gran escala
- Automatización de la generación de informes con múltiples hojas y el llenado de plantillas
Construcción de sistemas automatizados de cuotas y objetivos
- Modelado de territorios de ventas, cuotas y objetivos de rendimiento en Python
- Cálculo de cumplimiento, desviaciones y pronósticos utilizando pandas
- Generación de matrices de asignación de cuotas y su distribución a través de Excel
- Construcción de paneles de control e informes resumidos para la dirección de ventas
- Validación de la integridad de los datos de cuotas y manejo de casos límite
Optimización del análisis de datos
- Carga eficiente de datos y gestión de la memoria con pandas
- Operaciones vectorizadas y evitación del procesamiento iterativo fila por fila
- Uso de NumPy para la optimización numérica y la agregación
- Agregación y creación de tablas dinámicas de datos empresariales para obtener información accionable
- Conexión a bases de datos y APIs para la recuperación de datos en tiempo real
Procesamiento avanzado de cadenas y expresiones regulares para datos empresariales
- Emparejamiento de patrones y extracción de datos con expresiones regulares
- Limpieza y estandarización de datos de texto empresarial (nombres, direcciones, identificadores)
- Validación de formatos como correos electrónicos, números de teléfono y códigos de factura
- 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 flujos de trabajo ETL y generación de informes
- Lectura y extracción de datos de PDFs para el procesamiento de facturas y estados de cuenta
- Automatización de la generación 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 competidores y datos de mercado de fuentes públicas
- Manejo de paginación, autenticación y límites de tasa de API
- Almacenamiento de datos extraídos en formatos estructurados para análisis posteriores
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 archivos adjuntos mediante SMTP
- Creación de informes resumidos programados para las partes interesadas
- Creación de plantillas de contenido dinámico basadas en la lógica empresarial y los umbrales
Programación y orquestación de procesos empresariales
- Ejecución automatizada de scripts con schedule y cron
- Encadenamiento de tareas dependientes en flujos de trabajo de extremo a extremo
- Gestión de registros de ejecución y directorios de salida
- Gestión de errores y estrategias de reintento para la automatización en producción
Depuración, pruebas y ajuste de rendimiento
- Uso de herramientas de depuración de Python para rastrear fallos en la automatización
- Redacción de aserciones y pruebas unitarias para componentes de la lógica empresarial
- Perfilado del rendimiento de los scripts 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 los datos crudos hasta el informe final
- Integración de Excel, pandas, correo electrónico y programación en un solo proyecto
- Aplicación de la 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
- Comprensión de los fundamentos de Python, incluidas las variables, bucles, funciones y estructuras de datos básicas.
- Experiencia trabajando con manejo de archivos y manipulación básica de datos en Python.
- Conocimiento de los conceptos de hojas de cálculo y flujos de trabajo básicos de informes empresariales.
Audiencia
- Analistas de negocio y profesionales de operaciones con habilidades intermedias de Python.
- Analistas de datos que buscan automatizar flujos de trabajo de informes e integración con Excel.
- Equipos de operaciones comerciales que desean construir y gestionar sistemas de cuotas de forma programática.
- Profesionales responsables de optimizar tareas repetitivas de análisis de datos y generación de informes.
21 Horas
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
Traducción Automática
Ejemplos/ejercicios perfectamente adaptados a nuestro dominio
Luc - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traducción Automática
