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Temario del curso
Configuración del Entorno de Automatización Empresarial
- Configurar Python 3.12+ para flujos de trabajo de automatización empresarial.
- Gestionar dependencias con pip y entornos virtuales.
- Instalación y visión general de bibliotecas clave: pandas, openpyxl, xlwings, requests, schedule.
- Estructurar proyectos de Python para scripts empresariales mantenibles.
Integración con Excel y Automatización de Libros de Trabajo
- Leer y escribir archivos de Excel con openpyxl.
- Dar formato a celdas, agregar fórmulas y crear gráficos de forma programática.
- Utilizar xlwings para interacción en tiempo real con Excel y reemplazo de macros.
- Integrar pandas con Excel para importación y exportación de datos a gran escala.
- Automatizar la generación de reportes multihojas y la población de plantillas.
Construcción de Sistemas Automatizados de Cuotas y Objetivos
- Modelar territorios de ventas, cuotas y objetivos de desempeño en Python.
- Calcular cumplimiento, varianza y pronósticos utilizando pandas.
- Generar matrices de asignación de cuotas y distribuirlas mediante Excel.
- Construir cuadros de mando (dashboards) y reportes resumidos para la dirección comercial.
- Validar la integridad de los datos de cuotas y manejar 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.
- Agregar y pivotar datos comerciales para obtener información valiosa (insights).
- Conectarse a bases de datos y APIs para la recuperación de datos en vivo.
Procesamiento Avanzado de Cadenas y Expresiones Regulares para Datos Comerciales
- Emparejamiento de patrones y extracción de datos con expresiones regulares.
- Limpieza y estandarización de datos textuales comerciales (nombres, direcciones, identificadores).
- Validación de formatos como correos electrónicos, números de teléfono y códigos de factura.
- Aplicación de expresiones regulares a archivos de registro (logs) y documentos empresariales no estructurados.
Automatización de Archivos y Documentos
- Procesamiento de datos CSV y JSON para tuberías ETL y generación de reportes.
- 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.
- Organizar, renombrar y archivar archivos basándose en reglas comerciales.
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 del mercado desde fuentes públicas.
- Gestión de paginación, autenticación y límites de tasa de API.
- Almacenamiento de datos extraídos en formatos estructurados para análisis posterior.
Automatización de Reportes y Comunicación
- Generación de reportes HTML y Excel formateados a partir de resultados de análisis.
- Envío de correos electrónicos automatizados con archivos adjuntos usando SMTP.
- Creación de reportes resumidos programados para las partes interesadas (stakeholders).
- Plantillas de contenido dinámico basado en lógica comercial y umbrales.
Programación y Orquestación de Procesos Empresariales
- Ejecución automatizada de scripts con schedule y cron.
- Cadenas de tareas dependientes en flujos de trabajo completos (end-to-end).
- Gestión de registros de ejecución y directorios de salida.
- Manejo de errores y estrategias de reintento para automatización en producción.
Depuración, Pruebas y Ajuste de Rendimiento
- Uso de herramientas de depuración de Python para rastrear fallas en la automatización.
- Escritura de aserciones y pruebas unitarias para componentes de lógica comercial.
- Perfilado del rendimiento de scripts e identificación de cuellos de botella.
- Mejores prácticas para escribir código de automatización confiable y mantenible.
Capstone: Flujo de Trabajo de Automatización Empresarial Completo (End-to-End)
- Diseño de una tubería completa de automatización, desde datos crudos hasta el reporte final.
- Integración de Excel, pandas, correo electrónico y programación en un solo proyecto.
- Aplicación de lógica de cuotas, análisis de datos y generación de reportes a un escenario real.
- Revisión, retroalimentación y próximos pasos para el desarrollo continuo de la automatización.
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos de Python, incluidas 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 reportes 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 reportes e integración con Excel.
- Equipos de operaciones comerciales que desean crear y gestionar sistemas de cuotas de forma programática.
- Profesionales responsables de optimizar tareas repetitivas de análisis de datos y generación de reportes.
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
