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Formación Aprendiendo a hacer ETL G9 - ONE

Domina el arte del ETL con Pandas: Una guía completa para extraer, transformar y cargar datos con la librería más popular de Python.

Esta formación forma parte de nuestros cursos de Data Science

Formación Data Science

  • 71h

    Para conclusión

  • 8

    Cursos

  • 1

    Vídeos adicionales

  • 4

    Artículos

¿Qué es lo que vas a aprender?

En esta segunda formación aprenderás el método ETL (Extracción, Transformación y Carga), fundamental para trabajar con datos de forma eficiente. Exploraremos cómo extraer datos de una variedad de fuentes, realizar el procesamiento necesario para limpiar y formatear la información y, finalmente, cargar esos datos en un formato estructurado para su análisis. Este proceso es esencial para garantizar que los datos estén listos para generar información y respaldar la toma de decisiones.

Esta formación forma parte del Programa ONE, una alianza entre Alura Latam y Oracle.

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¿Por qué estudiar esta formación?

  • Guía de aprendizaje

    Contenido diseñado para facilitar tu estudio

  • De básico a avanzado

    Formación completa para el mercado

  • Tu en el mercado

    De cero al trabajo soñado en su área de interés

¡Comience esta capacitación ahora mismo y prepárese para su próximo proyecto!

Conoce los planes
Profesores especializados en Data Science

De quién aprenderás

  • Alejandro Gamarra

    Alejandro Gamarra

    Soy especialista en BI/Big Data, tengo +20 años de experiencia trabajando en las unidades de Data Science de Telefónica, con proyectos de Big Data a nivel mundial. Me emociona todo lo relacionado con Data Science e Inteligencia Artificial, y siento una verdadera devoción en compartir este conocimiento. Sígueme en mis redes sociales: ===============> Linkedin: https://www.linkedin.com/in/ElProfeAlejo/ Youtube: https://www.youtube.com/@ElProfeAlejo/

  • Álvaro Hernando Camacho Diaz

    Álvaro Hernando Camacho Diaz

    Álvaro es un ingeniero de Machine Learning con formación en Ingeniería de Telecomunicaciones y una especialización en Data Analytics. Posee un MBA en Telecomunicaciones, Sistemas Informáticos e IoT, y actualmente está cursando un MBA en Ingeniería y Arquitectura de Nube. Actualmente, trabaja como Consultor Senior en Amaris Consulting y se enorgullece de su rol como Instructor de Ciencia de Datos en Alura Latam.

  • wilfredo antonio rojas camejo

    wilfredo antonio rojas camejo

    Soy un apasionado del aprendizaje autodidacta, siempre al tanto de las últimas innovaciones tecnológicas. Me formé como Full Stack Developer, aprendiendo Front End, Back End, SQL y Node.js. Trabajé como Designer Instruccional y ahora soy Instructor de Data Science con Python, un campo que me esta fascinando.. Mi objetivo es seguir aprendiendo y desarrollándome, transmitiendo mis conocimientos sobre tecnología y datos a otros para ayudarles a crecer en este campo.

Paso a paso

  1. 1 Diagnóstico de lo aprendido

    Este paso es obligatorio
    Cuéntanos sobre tus conocimientos adquiridos hasta el momento. Es un diagnóstico personal y por ello es muy importante que seas sincero con tus respuestas.

  2. 2 Plan de estudio

    El plan de estudio es el primer paso para ayudarte a organizar tu rutina de estudio.
    En este plan de estudios encontrarás el orden sugerido en el que debe hacer los cursos y el tiempo estimado en el que debe completar cada módulo. Con él podrás seguir el ritmo del programa ONE, aprovechar al máximo tus tiempos de estudio y cada ruta de aprendizaje.
    El plan de estudio se realizó utilizando la herramienta Trello, la cual te permite gestionar cualquier tipo de proyecto y tareas, para utilizarla debes acceder al enlace, registrarte de forma gratuita y seguir las recomendaciones dejadas en el tablero de Trello para utilizar este plan de estudio.

    Buenos estudios

  3. 3 Paquete de datos

    Conozca la biblioteca NumPy para trabajar con manipulación de matrices, que le permite almacenar y realizar operaciones en datos. La biblioteca NumPy tiene una amplia variedad de operaciones en matrices, incluidos cálculos matemáticos, operaciones estadísticas básicas, clasificación, selección y más.

    • ARTIGO

      Numpy: trabajando computación cientifica con Python

  4. 4 Pandas

    Pandas, una de las principales bibliotecas de Python para la manipulación y análisis de datos en proyectos de ciencia de datos. En esta parte de la capacitación, comenzaremos nuestro viaje con la biblioteca Pandas, aplicando sus características básicas en un proyecto de ciencia de datos.

    • ARTIGO

      Ampliando el análisis con Describe | Alura Cursos Online

    • ARTIGO

      Pandas Python: ¿Qué es, para qué sirve y cómo descargarlo? | Alura Cursos Online

    • VIDEO

      - YouTube

  5. 5 Data Visualization

    En el paso de Visualización de datos, aprenderá a crear gráficos y visualizaciones de datos utilizando varias bibliotecas populares de Python. Primero, con Matplotlib, aprenderá a construir gráficos básicos como líneas, barras y gráficos de dispersión, explorando personalizaciones para que sus visualizaciones sean claras e informativas.

    • ARTIGO

      Data Visualization: conociendo las bibliotecas de Python | Alura Cursos Online

  6. 6 Challenge

  7. 7 Inteligencia Artificial aplicada a la ciencia de datos

    En este módulo, aprenderás a utilizar ChatGPT como un asistente personal para el análisis y la visualización de datos, optimizando tu tiempo en la creación de gráficos e informes. Descubrirás cómo diseñar visualizaciones personalizadas para presentar información de manera clara y efectiva a tu público. Además, exploraremos las posibilidades y limitaciones del uso de IA en la generación de gráficos de distintos tipos. Finalmente, aplicarás estos conocimientos en la construcción de un informe interactivo utilizando herramientas como Gamma y ChatGPT.

Cursos de_ Data Science

Además de esto, la categoría Programación cuenta con cursos en
Data Science, Excel, y mas...

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