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CURSO DE AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS DE DATOS

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¿Qué aprenderás en este curso?

  • Fundamentos del proceso ETL (Extract, Transform, Load). Crear scripts en Python para automatizar tareas de lectura, limpieza y guardado de datos. Usar librerías para manejar archivos y bases de datos. Programar tareas automáticas con cron (Linux/Mac) y Task Scheduler (Windows).

Publico objetivo

  • Este curso está dirigido a:

    • Analistas de datos, asistentes de investigación y personal administrativo.
    • Profesionales de BI, marketing, operaciones y finanzas que manejan flujos repetitivos.
    • Personas sin experiencia en programación que desean automatizar tareas usando herramientas no-code.
    • Equipos que buscan mejorar su eficiencia y reducir el trabajo manual con datos.

Resultados esperados

  • Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

    • Automatizar procesos rutinarios de datos desde cero.
    • Implementar flujos híbridos con código (Python) y herramientas no-code (Zapier).
    • Programar tareas que corren de forma recurrente y autónoma.
    • Reducir tiempos de entrega, minimizar errores humanos y profesionalizar tus informes.

Automatización con scripts y ETL

  • Conceptos básicos de ETL y su importancia
  • Creación de scripts en Python para automatizar procesos de datos (lectura, limpieza, guardado)
  • Uso de librerías para manejo de archivos y bases de datos
  • Introducción a la programación de tareas recurrentes con cron (Linux/Mac) o Task Scheduler (Windows)

Automatización con herramientas no-code y envío de informes

  • Introducción a Zapier y sus conectores para aplicaciones (Google Sheets, Email, Slack)
  • Creación de flujos automáticos para actualización de datos y envío de informes
  • Programación de tareas recurrentes para reportes automáticos (Google Sheets + Email)
  • Buenas prácticas para monitoreo y mantenimiento de automatizaciones

Automatización con scripts y ETL

  • Conceptos básicos de ETL y su importancia
  • Creación de scripts en Python para automatizar procesos de datos (lectura, limpieza, guardado)
  • Uso de librerías para manejo de archivos y bases de datos
  • Introducción a la programación de tareas recurrentes con cron (Linux/Mac) o Task Scheduler (Windows)

Automatización con herramientas no-code y envío de informes

  • Introducción a Zapier y sus conectores para aplicaciones (Google Sheets, Email, Slack)
  • Creación de flujos automáticos para actualización de datos y envío de informes
  • Programación de tareas recurrentes para reportes automáticos (Google Sheets + Email)
  • Buenas prácticas para monitoreo y mantenimiento de automatizaciones
María Fernández
María FernándezEgresada del programa
"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."
Ana Rodríguez
Ana RodríguezEgresada del programa
"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."
Carlos Méndez
Carlos MéndezEgresado del programa
"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."
Lucía Fernández
Lucía FernándezEgresada del programa
"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"
Jorge Salazar
Jorge SalazarEgresado del programa
"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."

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270425MEAHIA METODOLOGÍA, ESTADISTICA APLICADA Y HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN Y TESIS.
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