Objetivos y Requisitos
Objetivos del Curso
Objetivo General: Brindar a los profesionales matriculados en Ciencias Economicas una formacion integral, progresiva y colaborativa en herramientas tecnologicas para el analisis y procesamiento avanzado de datos, que amplie significativamente sus competencias, potencie su productividad y los prepare para liderar procesos de transformacion digital en sus organizaciones.
Objetivos Especificos:
- Profundizar el uso del lenguaje de programacion Python enfocado en el analisis de datos.
- Integrar el uso de bases de datos relacionales y consultas SQL dentro de aplicaciones Python.
- Desarrollar tecnicas mas avanzadas como la programacion orientada a objetos (POO).
- Profundizar en metodos de obtencion de datos desde la web mediante scraping.
- Incorporar el uso de herramientas profesionales de desarrollo como control de versiones con GIT y Visual Studio Code.
- Consolidar una vision integral del ciclo de trabajo en analisis de datos.
Destinatarios y Recursos
Destinatarios: Profesionales interesados en el analisis de datos, profesionales de Ciencias Economicas que hayan participado del modulo 1.
Conocimientos minimos requeridos:
- Conocimiento basico de Python
- Conocimiento basico de SQL
- Manejo basico de Excel
Recursos didacticos utilizados:
- Plataforma Moodle
- Computadoras personales de los asistentes
- Conectividad a Internet de alta velocidad en los encuentros sincronicos
Programa
CLASE 1 - Entorno de desarrollo y control de versiones
- Introduccion a Visual Studio Code (VSC) y configuracion del entorno de trabajo.
- Ejecucion de scripts de Python y organizacion de proyectos.
- Introduccion al control de versiones y conceptos basicos de Git.
- Uso basico de GitHub / GitLab (repositorios, commits, historial).
- Uso de IA como asistente de programacion.
CLASE 2 - Programacion Orientada a Objetos (POO) - Repaso
- Revision de los conceptos de objeto y clase, atributos y metodos.
- Definicion de clases en Python y uso de metodos.
- Creacion y uso de instancias.
- Encapsulacion basica.
- Aplicacion de POO a problemas simples de analisis de datos.
CLASE 3 - Programacion Orientada a Objetos (POO) - Intermedio
- Organizacion del codigo con clases.
- Herencia entre clases, metodos heredados y redefinicion.
- Composicion de objetos.
- Uso de clases para: manejo de datasets, procesamiento de datos, generacion de reportes.
- Buenas practicas en diseño orientado a objetos.
CLASE 4 - Python para el analisis de datos
- Repaso breve de DataFrames en pandas.
- Seleccion, filtrado de columnas y filas con condiciones multiples.
- Ordenamiento de datos y creacion de nuevas columnas.
- Agrupamiento de datos.
- Introduccion al analisis exploratorio de datos (EDA) con pandas.
CLASE 5 - Uso de SQL con Python
- Repaso de conceptos de bases de datos relacionales.
- Conexion a bases de datos desde Python (SQLite).
- Ejecucion de consultas SQL desde Python (JOIN, GROUP BY, funciones de agregacion).
- Lectura de resultados SQL en DataFrames de pandas y escritura en BD.
- Flujo integrado: SQL - Python - analisis - salida.
CLASE 6 - Obtencion de datos desde la web
- Revision del concepto de scraping web y estructura basica HTML.
- Uso de paquetes para obtener contenido web estatico y dinamico.
- Navegar el HTML, extraer tablas y datos estructurados.
- Consumir APIs para obtencion de datos y generacion de datos sinteticos.
- Limpieza, transformacion, almacenamiento y analisis de datos recolectados.
Metodologia y Evaluacion
Metodologia de Cursado
El curso sera un espacio gestionado con la guia y apoyo de los docentes. Se impartiran seis clases sincronicas de desarrollo teorico-practico y consultas, las cuales quedaran grabadas. Este trayecto se complementara con propuestas asincronicas en el aula virtual. El aula proporcionara:
- Texto para lectura
- Apoyo en video tutoriales
- Codigos de ejemplos
- Foro de consultas y grupo de WhatsApp
Evaluacion y Certificacion: Se requiere un minimo del 70% de asistencia. En cada modulo se solicitara una produccion integradora que formara parte del portafolio individual del cursante. El curso se aprobara en forma integral participando de los tres modulos.
