Fundamentos de ETL con Python

• ETL. Definición y herramientas.
• Herramientas Python para ETL.
• Python y sus entornos de ejecución.

Introducción a Python

• Repaso Python: Instalación, importación y uso de librerías (Ejemplo Numpy).
• Repaso Python: Declaración y uso de variables; estructuras condicionales y cíclicas.

ETL y Carga de datos con Python

• Tipos de datos en Python.
• Taller: Carga y visualización de datos desde un archivo plano.
• Introducción a las API. Definición y uso en los ETL.
• Taller: Carga y visualización de datos desde una API.

ETL y Transformación de datos con Python (Pandas)

• Pandas. Definición y carga en Python.
• Series y vectores; declaración, lectura y escritura de datos.
• Operaciones con Series. Búsquedas, Slicing, operaciones aritméticas, tipos de datos.
• DataFrames y Matrices; declaración, lectura y escritura de datos.
• Taller: Dataframes y operaciones típicas con columnas tipo número.
• Taller: Dataframes y Operaciones típicas con columnas tipo fecha.
• Taller: Dataframes y Operaciones típicas con columnas tipos object (string).
• Taller: Dataframes y agrupación de datos.

ETL y Manipulación de bases de datos con Python

• Tecnología ORM. Definición, ventajas de su uso.
• Tipos de ORM en Python.
• SQLAlchemy. Definición y características.
• Taller: Creación de un Engine con SQLAlchemy y conexión a una base de datos básica.

Diseño de ETL con Python

• Taller: Carga desde un API, procesamiento de sus datos, y descarga en un archivo plano.
• Taller: Carga desde un archivo plano, procesamiento de sus datos, y descarga en una base de datos.