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Python for Data Engineering

La creciente demanda de datos en las organizaciones para proyectos de inteligencia de negocios, ciencia de datos e inteligencia artificial requiere soporte tecnológico robusto para procesar y transportar datos desde diversas fuentes. Esto destaca la necesidad de profesionales capacitados en la planificación e implementación de ETL y data pipelines que aseguren la calidad de los datos. En respuesta, DMC Perú ofrece el “Curso Python for Data Engineering”, enfocado en el uso de Python para implementar soluciones ETL, utilizando sus principales librerías y métodos.

30% Dto. 294.3 USD
Comprar $206.01 USDHablar con un asesor

Pre-requisitos:

Sólidos conocimientos de programación, de preferencia con lenguaje Python. Conocimiento de estructura de bases de datos
Inicio: 24/06/2024
Online, 100% en vivo
24 hrs. académicas hrs. académicas
6 - Sesiones
Certificación
Lun, Mie
19:30 - 22:30
Lun, Mie
20:30 - 23:30
Lun, Mie
20:30 - 23:30
Lun, Mie
21:30 - 00:30

Características

Clases en Vivo
El 100% de las clases que se desarrollan en el curso son en vivo.
Plataforma E-Learning
Accede en cualquier momento a materiales complementarios: lecturas, videos, tutoriales, clases grabadas y más.
Asesoría Académica
Resuelve tus dudas con el asistente académico en línea.
Aprende Haciendo
Desarrolla casos con datos reales, incluso puedes proponer casos de tu propio sector.
Certificación
Con una nota mínima de 14 sobre 20 y una asistencia mínima del 80%
Soporte Técnico
Soporte Técnico Asistencia técnica permanente y acceso a máquinas virtuales de ser necesario.

Lo que vas a obtener con este curso

Objetivo General:

Aprende a emplear el lenguaje Python para la implementación de soluciones ETL, destinadas al transporte y procesamiento de datos entre diversas fuentes, empleando en el proceso la librería Pandas, los DataFrames y sus diversos métodos.

Objetivos Específicos:

• Aprende sobre los fundamentos de los ETL, en qué consisten, y cómo puede emplearse el lenguaje Python para su implementación.
• Aprende los principales comandos de este lenguaje de programación, con énfasis en aquellos aplicables a la implementación de ETL, como son tipos de datos, manejo de instrucciones y excepciones, manejo de APIs, entre otros.
• Aprende a emplear el lenguaje Python para mapear bases de datos relacionales a través de las herramientas denominadas ORM, las cuales a su vez te permitirán intercambiar datos de manera fácil y rápida entre tablas y objetos de Python.
• Aprende a emplear la famosa librería Pandas de Python, para la manipulación de conjuntos de datos en elementos denominadas DataFrames, y las múltiples operaciones que pueden realizarse con ellas.

Resumen del contenido:

  • Fundamentos de ETL con Python
  • Introducción a Python
  • Object Relational Mapper
  • Pandas, Series y DataFrame
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Resumen del contenido:
Fundamentos de ETL con Python.
  • ETL. Definición y herramientas.
  • Herramientas Python para ETL.
  • Python y sus entornos de ejecución.
Introducción a Python.
  • Manejo de excepciones e instrucciones.
  • Tipos de datos en Python.
  • Creación de Programas en Python.
  • Interactuando con el OS.
  • API. Definición y librerías para extraer datos.
  • Taller: Consulta de datos desde un API.
Object Relational Mapper.
  • ORM. Definición, ventajas de su uso.
  • Tipos de ORM en Python.
  • SQLAlchemy. Definición y características.
  • Taller: Creación de un Engine con SQLAlchemy.
  • Taller: Conexión a base de datos con SQLAlchemy.
Pandas, Series y DataFrames.
  • Pandas. Definición, carga en Python.
  • Pandas Series. Características y uso de vectores.
  • Operaciones con Series. Búsquedas, Slicing, operaciones aritméticas, tipos de datos.
  • Pandas DataFrames. Características y uso de DataFrames. Diferencias respecto a Series.
  • Operación con DataFrames. Creación, descripción, visualización.
  • Operaciones de agrupación. Agrupaciones directas y por Agregación simple y múltiple (varios campos).
  • Guardar DataFrames en archivos planos (Json y CSV) y base de datos (MySQL).
  • Taller: Carga de datos de un API, procesamiento, y descarga en una base de datos.
  • Taller: Carga de datos desde un archivo plano, procesamiento y descarga en una base de datos.

Malla Curricular

Fundamentos de ETL con Python.
Introducción a Python.
Object Relational Mapper.
Pandas, Series y DataFrames.

Preguntas Frecuentes

Talvez su consulta se puede resolver leyendo nuestras preguntas frecuentes
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