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Andrés Escuadra
En este proyecto guiado de 1 hora de duración, aprenderás a resolver problemas reales como el "excel caos".
Este proyecto es para quienes buscan insertarse en ciencia de datos y aprender a utilizar herramientas para cargar datos desde un csv, realizar transformación de los mismos y cargarlos en una base tipo SQL.
Dado que utilizaremos Google Colab, se necesitará capacidad para interactuar con notebook de esa plataforma, una cuenta de gmail y conocimientos previos sobre variables y condicionales en Python.
Si deseas aprovechar al máximo todo el poder de los datos, este proyecto guiado es para ti.
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What's inside
Syllabus
Visión general del proyecto
Este Proyecto Guiado ETL con Python : Creando pipeline básico, es de nivel Intermedio.
En este curso basado en proyectos de 1 hora de duración, aprenderás a resolver problemas reales como el "excel caos" .
Este proyecto es para quienes buscan insertarse en ciencia de datos y aprender a utilizar herramientas para cargar datos desde un csv, realizar transformación de los mismos y cargarlos en una base tipo SQL.
Dado que utilizaremos Google Colab se necesitará capacidad para interactuar con notebook de esa plataforma, una cuenta de gmail y conocimientos previos sobre variables y condicionales en Python.
Si deseas aprovechar al máximo todo el poder de los datos, este proyecto guiado es para tí.
Good to know
Good to know
Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
Diseñado para personas que buscan comenzar en el campo de la ciencia de datos
Enseña a utilizar herramientas para cargar datos desde archivos CSV y transformarlos para cargarlos en una base de datos SQL
Requiere conocimientos previos en programación Python, incluyendo variables y condicionales
Utiliza Google Colab, lo que requiere familiaridad con su plataforma y una cuenta de Google
Tiene una duración limitada de 1 hora, lo que puede ser breve para cubrir todos los conceptos en detalle
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Activities
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in ETL con Python: Creando pipeline básico with these
activities:
Sigue un tutorial sobre bases de datos SQL
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Fortalecerá tu comprensión de los fundamentos de SQL, lo que te ayudará a cargar datos de manera efectiva.
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SQL
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-
Identifica un tutorial completo sobre bases de datos SQL
-
Completa el tutorial paso a paso
-
Practica consultas y modificaciones de datos
Práctica de ejercicios de carga de datos
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Te permitirá practicar la carga y transformación de datos, consolidando tu comprensión de los conceptos de ETL.
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SQL
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-
Descarga el conjunto de datos de ejemplo
-
Implementa las operaciones de carga y transformación en un cuaderno de Google Colab
-
Ejecuta el cuaderno y verifica los resultados
Participa en una sesión de estudio con compañeros
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Te permitirá intercambiar conocimientos y resolver problemas con otros estudiantes, lo que mejorará tu comprensión.
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-
Forma un grupo de estudio con compañeros
-
Reúnanse regularmente para discutir el material del curso
-
Colaborar en la resolución de problemas y proyectos
Four other activities
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Crea un diagrama de flujo del proceso ETL
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Te ayudará a visualizar y comprender el flujo de datos a lo largo del proceso ETL.
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ETL
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-
Identifica las diferentes etapas del proceso ETL
-
Dibuja un diagrama de flujo que represente cada etapa
-
Analiza el diagrama para identificar posibles cuellos de botella o áreas de mejora
Asiste a un taller sobre herramientas de ETL
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Te brindará capacitación práctica y te permitirá aprender de expertos en la industria.
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ETL
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-
Identifica un taller sobre herramientas de ETL
-
Asiste al taller y participa activamente
-
Practica las técnicas aprendidas en el taller
Contribuye a un proyecto de código abierto relacionado con ETL
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Te permitirá colaborar con otros desarrolladores y aprender prácticas de la industria, ampliando tus conocimientos.
Show steps
-
Identifica un proyecto de código abierto relacionado con ETL
-
Familiarízate con la base de código y las pautas de contribución
-
Propón y desarrolla mejoras o correcciones
-
Envía solicitudes de extracción y participa en discusiones
Desarrolla un proyecto de ETL personalizado
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Te permitirá aplicar tus habilidades y crear un proyecto funcional, lo que te dará una valiosa experiencia práctica.
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ETL
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-
Define el alcance y los objetivos del proyecto
-
Selecciona y recopila datos de diferentes fuentes
-
Implementa un proceso de ETL para cargar y transformar datos
-
Visualiza y analiza los datos transformados
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Desarrolla un proyecto de ETL personalizado
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- Define el alcance y los objetivos del proyecto
- Selecciona y recopila datos de diferentes fuentes
- Implementa un proceso de ETL para cargar y transformar datos
- Visualiza y analiza los datos transformados
Career center
Learners who complete ETL con Python: Creando pipeline básico will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Data Analyst
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Data Analysts examine large data sets to uncover patterns and trends, devising solutions to complex business problems. They help organizations make informed decisions based on data-driven insights. This course provides a solid foundation in data wrangling and transformation, two essential skills for Data Analysts. By learning to load, clean, and prepare data, you'll be well-equipped to contribute to the data-driven decision-making process.
Business Analyst
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Business Analysts bridge the gap between business and technology, translating business requirements into technical solutions. They play a vital role in ensuring that data-driven insights are used effectively to improve business outcomes. This course provides a foundation in data wrangling and transformation, helping Business Analysts understand the data landscape and contribute to data-driven decision-making.
Data Engineer
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Machine Learning Engineer
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Statisticians collect, analyze, interpret, and present data to extract meaningful insights. They use statistical methods to solve problems, draw conclusions, and make predictions. This course provides hands-on experience with data wrangling and transformation, enhancing the skills needed for effective statistical analysis.
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Knowledge Managers develop and implement strategies for capturing, organizing, and sharing knowledge within organizations. They ensure that knowledge is accessible and usable by employees. This course provides a foundation in data wrangling and transformation, helping Knowledge Managers understand the data landscape and manage knowledge effectively.
Software Engineer
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and maintain software applications. They write code, debug systems, and ensure software quality. This course provides a foundation in data loading and transformation, which are essential skills for Software Engineers working with data-intensive applications.
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ETL con Python: Creando pipeline básico.
Este libro es un recurso práctico que enseña cómo utilizar Python para el análisis de datos, incluyendo la manipulación de datos, la visualización de datos y el modelado de datos. Es esencial para aquellos que quieran utilizar Python para tareas ETL.
Este libro clásico presenta el enfoque de Inmon para el diseño y la implementación de almacenes de datos. Es una lectura fundamental para aquellos que buscan una comprensión profunda de los principios y prácticas subyacentes de ETL.
Este libro proporciona una visión integral de los almacenes de datos, incluyendo el diseño, la implementación y el mantenimiento. Es una lectura valiosa para aquellos que buscan comprender el contexto más amplio de las tecnologías ETL.
Este libro cubre conceptos esenciales de Python para el análisis de datos, incluidos los conceptos básicos de manipulación de datos y transformación necesarios para el proceso ETL.
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Este libro ofrece una visión general de la ingeniería de datos, incluyendo el papel de ETL en el ciclo de vida de los datos. Es una lectura útil para aquellos que buscan comprender el contexto más amplio y las prácticas de la ingeniería de datos.
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Effort
1 hora 20 minutos
Level
Intermediate
Via
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Instructor
Andrés Escuadra
Language
Español
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