Python para analisis de datos y dashboards ejecutivos

Acerca de este curso

Este curso de 20 horas en vivo por Zoom enseña a aprovechar Python para el analisis de datos y la construccion de dashboards ejecutivos. Empezamos revisando los fundamentos de los datos (formatos CSV, Excel, SQL y principios de calidad y etica). Luego aprendemos a manipular datos con pandas, realizar analisis estadisticos y transformaciones. Mas adelante creamos visualizaciones profesionales con bibliotecas como Matplotlib, Seaborn y Plotly. Exploramos herramientas para construir dashboards interactivos (Streamlit, Dash) e integrarlos con herramientas empresariales. Tambien vemos la automatizacion de informes y la generacion de reportes en PDF o Excel. El curso culmina con un proyecto final donde disenaras un dashboard ejecutivo a partir de datos reales, demostrando tu capacidad para preparar, analizar y presentar la informacion de manera efectiva.

Modalidad: 20 horas en directo via Zoom, de lunes a viernes de 20h00 a 22h00.

Modulos:
1. Fundamentos de datos
2. Pandas esencial
3. Visualizacion de datos
4. Dashboards interactivos
5. Automatizacion de reportes
6. Proyecto final

Comprender los fundamentos de la gestion y limpieza de datos.
Dominar el uso de pandas para transformar y analizar datos.
Crear visualizaciones efectivas con Matplotlib, Seaborn y Plotly.
Construir dashboards interactivos con Streamlit o Dash.
Automatizar reportes y tareas utilizando Python.
Desarrollar un proyecto completo de analisis de datos y presentarlo.

Contenido del Curso

Sesion 1: Fundamentos de datos
Diferencias entre archivos CSV, hojas de calculo y bases de datos; criterios de calidad de datos, limpieza y mejores practicas; principios de etica y privacidad en el manejo de datos.

Fundamentos de datos

Sesion 2: Pandas esencial
Lectura de datasets, limpieza, transformacion y analisis con la libreria pandas; uso de DataFrames, operaciones de filtrado, agrupacion, merges y pivots; importacion de archivos CSV y Excel; manejo de fechas y texto.

Sesion 3: Visualizacion de datos
Principios de visualizacion de datos para negocios; creacion de graficos con Matplotlib, Seaborn y Plotly; seleccion de colores, ejes y tipos de graficos segun el mensaje; creacion de graficos interactivos; mejores practicas para contar historias con datos.

Sesion 4: Dashboards interactivos
Uso de bibliotecas y herramientas para construir dashboards interactivos (Streamlit, Dash, Panel); integracion con APIs y bases de datos; despliegue de dashboards en la web; diseno responsive y buenas practicas de usabilidad.

Sesion 5: Automatizacion de reportes
Automatizacion de reportes y tareas: generar y actualizar informes en Excel, PDF o PowerPoint con Python; programar tareas con cron o el programador de tareas en Windows; integrar reportes con email o Slack, y buenas practicas de versionado.

Sesion 6: Proyecto final
Proyecto final: Planificar, desarrollar y presentar un proyecto completo de analisis de datos con dashboard interactivo. Los participantes seleccionaran un conjunto de datos real, lo prepararan, generaran informes y construiran un tablero interactivo para entregar conclusiones.

Calificaciones y reseñas de los estudiantes

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Python para analisis de datos y dashboards ejecutivos

Acerca de este curso

¿Qué aprenderás?

Contenido del Curso

Sesion 1: Fundamentos de datos
Diferencias entre archivos CSV, hojas de calculo y bases de datos; criterios de calidad de datos, limpieza y mejores practicas; principios de etica y privacidad en el manejo de datos.

Fundamentos de datos

Sesion 2: Pandas esencial
Lectura de datasets, limpieza, transformacion y analisis con la libreria pandas; uso de DataFrames, operaciones de filtrado, agrupacion, merges y pivots; importacion de archivos CSV y Excel; manejo de fechas y texto.

Pandas esencial

Sesion 3: Visualizacion de datos
Principios de visualizacion de datos para negocios; creacion de graficos con Matplotlib, Seaborn y Plotly; seleccion de colores, ejes y tipos de graficos segun el mensaje; creacion de graficos interactivos; mejores practicas para contar historias con datos.

Visualizacion de datos

Sesion 4: Dashboards interactivos
Uso de bibliotecas y herramientas para construir dashboards interactivos (Streamlit, Dash, Panel); integracion con APIs y bases de datos; despliegue de dashboards en la web; diseno responsive y buenas practicas de usabilidad.

Dashboards interactivos

Sesion 5: Automatizacion de reportes
Automatizacion de reportes y tareas: generar y actualizar informes en Excel, PDF o PowerPoint con Python; programar tareas con cron o el programador de tareas en Windows; integrar reportes con email o Slack, y buenas practicas de versionado.

Automatizacion de reportes

Proyecto final

Proyecto final

Navegación

Legales

Acerca de este curso

¿Qué aprenderás?

Contenido del Curso

Sesion 1: Fundamentos de datos Diferencias entre archivos CSV, hojas de calculo y bases de datos; criterios de calidad de datos, limpieza y mejores practicas; principios de etica y privacidad en el manejo de datos.

Fundamentos de datos

Sesion 2: Pandas esencial Lectura de datasets, limpieza, transformacion y analisis con la libreria pandas; uso de DataFrames, operaciones de filtrado, agrupacion, merges y pivots; importacion de archivos CSV y Excel; manejo de fechas y texto.

Pandas esencial

Sesion 3: Visualizacion de datos Principios de visualizacion de datos para negocios; creacion de graficos con Matplotlib, Seaborn y Plotly; seleccion de colores, ejes y tipos de graficos segun el mensaje; creacion de graficos interactivos; mejores practicas para contar historias con datos.

Visualizacion de datos

Sesion 4: Dashboards interactivos Uso de bibliotecas y herramientas para construir dashboards interactivos (Streamlit, Dash, Panel); integracion con APIs y bases de datos; despliegue de dashboards en la web; diseno responsive y buenas practicas de usabilidad.

Dashboards interactivos

Sesion 5: Automatizacion de reportes Automatizacion de reportes y tareas: generar y actualizar informes en Excel, PDF o PowerPoint con Python; programar tareas con cron o el programador de tareas en Windows; integrar reportes con email o Slack, y buenas practicas de versionado.

Automatizacion de reportes

Proyecto final

Proyecto final

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Legales

Sesion 1: Fundamentos de datos
Diferencias entre archivos CSV, hojas de calculo y bases de datos; criterios de calidad de datos, limpieza y mejores practicas; principios de etica y privacidad en el manejo de datos.

Sesion 2: Pandas esencial
Lectura de datasets, limpieza, transformacion y analisis con la libreria pandas; uso de DataFrames, operaciones de filtrado, agrupacion, merges y pivots; importacion de archivos CSV y Excel; manejo de fechas y texto.

Sesion 3: Visualizacion de datos
Principios de visualizacion de datos para negocios; creacion de graficos con Matplotlib, Seaborn y Plotly; seleccion de colores, ejes y tipos de graficos segun el mensaje; creacion de graficos interactivos; mejores practicas para contar historias con datos.

Sesion 4: Dashboards interactivos
Uso de bibliotecas y herramientas para construir dashboards interactivos (Streamlit, Dash, Panel); integracion con APIs y bases de datos; despliegue de dashboards en la web; diseno responsive y buenas practicas de usabilidad.

Sesion 5: Automatizacion de reportes
Automatizacion de reportes y tareas: generar y actualizar informes en Excel, PDF o PowerPoint con Python; programar tareas con cron o el programador de tareas en Windows; integrar reportes con email o Slack, y buenas practicas de versionado.