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Temario del curso
Configuración del Entorno de Automatización Empresarial
- Configuración de Python 3.12+ para flujos de trabajo de automatización empresarial.
- Gestión de dependencias con pip y entornos virtuales.
- Instalación y descripción general de bibliotecas clave: pandas, openpyxl, xlwings, requests, schedule.
- Estructuración de proyectos de Python para scripts empresariales mantenibles.
Integración con Excel y Automatización de Libros de Trabajo
- Lectura y escritura de archivos Excel con openpyxl.
- Formato de celdas, adición de fórmulas y creación de gráficos mediante programación.
- Uso de xlwings para interacción en tiempo real con Excel y reemplazo de macros.
- Integración de pandas con Excel para importación y exportación de datos a gran escala.
- Automatización de la generación de informes multipágina y poblamiento de plantillas.
Construcción de Sistemas Automatizados de Cuotas y Objetivos
- Modelado de territorios de ventas, cuotas y objetivos de rendimiento en Python.
- Cálculo de cumplimiento, variación y predicción utilizando pandas.
- Generación de matrices de asignación de cuotas y su distribución a través de Excel.
- Creación de cuadros de mandos e informes resumidos para la dirección de ventas.
- Validación de la integridad de los datos de cuotas y manejo de casos extremos.
Optimización del Análisis de Datos
- Carga eficiente de datos y gestión de memoria con pandas.
- Operaciones vectorizadas y evitar el procesamiento iterativo fila por fila.
- Uso de NumPy para optimización numérica y agregación.
- Agregación y pivotado de datos comerciales para obtener información accionable.
- Conexión a bases de datos y APIs para recuperación de datos en tiempo real.
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 de texto 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 y documentos comerciales no estructurados.
Automatización de Archivos y Documentos
- Procesamiento de datos CSV y JSON para pipelines de ETL e informes.
- Lectura y extracción de datos de PDFs para procesamiento de facturas y extractos.
- Automatización de la generación de documentos de Word para contratos y propuestas.
- Organización, renombrado y archivado de archivos según reglas comerciales.
Extracción de Datos Web para Inteligencia Empresarial
- Obtención y análisis de contenido HTML con requests y BeautifulSoup.
- Extracción de precios, datos de la competencia y datos del mercado de fuentes públicas.
- Manejo de paginación, autenticación y límites de velocidad de la API.
- Almacenamiento de datos extraídos en formatos estructurados para análisis posterior.
Automatización de Informes y Comunicación
- Generación de informes HTML y Excel formateados a partir de resultados de análisis.
- Envío de correos electrónicos automatizados con adjuntos utilizando SMTP.
- Creación de informes resumidos programados para las partes interesadas.
- Plantillas de contenido dinámico basadas en lógica comercial y umbrales.
Programación y Orquestación de Procesos Comerciales
- Ejecución automatizada de scripts con schedule y cron.
- Cadenado de tareas dependientes en flujos de trabajo de extremo a extremo.
- Gestión de registros de ejecución y directorios de salida.
- Estrategias de manejo de errores y reintento para automatización en producción.
Depuración, Pruebas y Ajuste de Rendimiento
- Uso de herramientas de depuración de Python para rastrear fallas de automatización.
- Escritura de aserciones y pruebas unitarias para componentes de lógica comercial.
- Perfiling del rendimiento de los scripts e identificación de cuellos de botella.
- Mejores prácticas para escribir código de automatización fiable y mantenible.
Proyecto Final: Flujo de Trabajo de Automatización Empresarial de Extremo a Extremo
- Diseño de un pipeline completo de automatización desde datos brutos hasta el informe final.
- Integración de Excel, pandas, correo electrónico y programación en un solo proyecto.
- Aplicación de lógica de cuotas, análisis de datos y generación de informes a un escenario real.
- Revisión, retroalimentación y próximos pasos para el desarrollo continuo de 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 informes comerciales.
Público Objetivo
- Analistas de negocios y profesionales de operaciones con habilidades intermedias de Python.
- Analistas de datos que buscan automatizar flujos de trabajo de informes e integración con Excel.
- Equipos de operaciones de ventas que desean construir y gestionar sistemas de cuotas mediante programación.
- Profesionales responsables de optimizar tareas repetitivas de análisis de datos y generación de informes.
21 Horas
Testimonios (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
Ejemplos/ejercicios perfectamente adaptados a nuestro dominio
Luc - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traducción Automática
