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Básico de Python para Aplicaciones en Inteligencia de Negocios

[ Curso ]

Fecha de Inicio: 2020

Fecha de Finalización: 2020

Python se ha posicionado dentro de los lenguajes de programación Open Source (GRATUITO). La comunidad de programadores se ha encargado de crear paquetes disponibles para facilitar la implementación de tareas haciendo que sea muy ágil y sencillo el análisis de datos y la automatización de tareas.

Una de las ventajas que ofrece Python es la posibilidad de emplear métodos state-of-the-art de forma gratuita, lo cual nos permite generar valor dentro de las organizaciones al emplearlo en el procesamiento de datos para convertir los datos en información. Dentro del análisis de procesos es muy útil el poder generar consultas automáticas, la premisa es la de no gastar tiempo en tareas repetitivas y emplearlo en el análisis y la generación de valor.

Dentro de este curso se va a emplear el compilador Spyder brindado por Anaconda Continuum. El curso empieza con elementos básicos desde tutoriales de instalación (descripción paso a paso para no ingenieros de sistemas), estructuras básicas de programación y tipos de variables hasta el uso de objetos, conexión con bases de datos para la generación de reportes y su visualización en Excel, así como el uso de la librería Pandas. Esta librería es un paquete Open Source muy poderoso y simple de usar para el procesamiento de datos y su aplicación en la Inteligencia de Negocios.



MÓDULO I: Ambiente de programación Spyder y fundamentos de Python

  • Introducción al concepto de Inteligencia de Negocios y los requerimientos de las tecnologías que permitan su adopción en las organizaciones.

  • Características de las aplicaciones en Inteligencia de Negocios (Accesibilidad a la información, apoyo en la toma de decisiones, orientación al usuario final).

  • Elementos básicos del lenguaje de programación Python (Tipos de datos, ciclos y condicionales).

  • Funciones

  • Introducción a objetos

MÓDULO II: Librería Pandas y Generación De Reportes

  • Lectura de un archivo texto con Pandas

  • Procesamiento de datos con Pandas y la herramienta dataframe

  • Generación de reportes con Pandas

  • Generación de archivos de Excel con XlsxWriter

  • Generación de gráficos en Excel con XlsxWriter

MÓDULO III: QUERYS 

  • Bases de datos estructuradas

  • Modelos de entidad relación

  • Conexión a bases de datos ORACLE

  • Uso de sqlite

  • Creación de tablas en sqlite

MÓDULO IV: Manejo de Fechas y Desarrollo de una Aplicación para la Estimación de Pronósticos

  • Estructura parse

  • Manejo de fechas en Python y Pandas

  • Métodos de pronósticos

  • Implementación de métodos de pronósticos en Python

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