Curso
Python Nivel II
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Sobre el Curso
- Python es un lenguaje de programación fácil e intuitivo pensado para que su sintaxis sea lo más parecida posible al lenguaje humano.
- Se trata de un lenguaje de programación multiparadigma, ya que soporta orientación a objetos,programación imperativa y también, programación funcional.
- Es un lenguaje multiplataforma ya que puede ser ejecutado en distintos sistemas operativos, también es Software libre, con lo esto implica.
Objetivo
El objetivo del curso de transformación de datos con Python es proporcionar a los estudiantes las habilidades y conocimientos necesarios para manipular, procesar y transformar datos utilizando el lenguaje de programación Python.
A lo largo del curso, los estudiantes aprenderán diversas técnicas y herramientas para trabajar con diferentes formatos de datos, como archivos CSV, JSON, XML, Excel y bases de datos.
Dirigido
El curso de transformación de datos con Python está dirigido a una amplia gama de profesionales y entusiastas que deseen adquirir habilidades en la manipulación, procesamiento y transformación de datos utilizando el lenguaje de programación Python.
- Profesionales de ciencia de datos: Si eres un científico de datos, analista de datos o profesional en un campo relacionado, este curso te proporcionará habilidades fundamentales en la transformación de datos que te ayudarán a realizar análisis más efectivos y a extraer información valiosa de los conjuntos de datos.
- Desarrolladores de software: Si eres un desarrollador de software que trabaja con datos, este curso te brindará las herramientas necesarias para manipular y transformar datos de manera eficiente y efectiva utilizando Python. Esto puede ser especialmente útil en proyectos que involucran limpieza y preparación de datos antes de su procesamiento o análisis.
- Profesionales de negocio y marketing: Si trabajas en áreas como el marketing, la inteligencia de negocios o la toma de decisiones basada en datos, este curso te ayudará a adquirir habilidades para transformar datos en formatos comunes, como CSV, JSON, XML y Excel, y realizar análisis y visualizaciones relevantes.
- Estudiantes y entusiastas de Python: Si eres un estudiante o simplemente un entusiasta de Python interesado en aprender sobre transformación de datos, este curso te proporcionará una base sólida para comenzar tu viaje en el procesamiento y análisis de datos utilizando Python.
Metodología
El curso se desarrollará bajo una metodología virtual en vivo, permitiendo que los participantes aprendan desde cualquier lugar con acceso a internet. Las clases serán dictadas en tiempo real por un docente especializado, promoviendo la participación activa, la resolución de dudas al instante y el aprendizaje colaborativo.
Cada sesión combinará la exposición teórica con la práctica constante a través de ejercicios aplicados, lo que garantiza una comprensión progresiva de los temas. Además, los estudiantes tendrán acceso a las grabaciones de las clases, permitiéndoles repasar los contenidos a su propio ritmo. Esta modalidad está diseñada para brindar flexibilidad sin perder la calidad y la interacción del aprendizaje presencial.
Certificación
1. Diploma Digital
Al haber aprobado el curso con un promedio ponderado mayor ó igual a 14, se le otorga al participante un diploma a nombre de la Universidad Nacional de Ingeniería – Facultad de Ingenieria Mecánica.
2. Constancia de Asistencia
Al participante que no cumpla con los requisitos de certificación, se le
otorgará una Constancia de Asistencia del Curso, para lo cual el alumno
deberá contar con una asistencia a clase mínima del 80%. En el caso de no
cumplir con dicho requerimiento no se emitirá dicha Constancia.
Requisitos
Ninguno
Inicio
20 de setiembre
Modalidad
online en vivo
Horario
sábados de 2 pm a 6 pm
Duración
24 horas certificadas
Certificación
Certificado digital UNI con QR
¡Certifícate a nombre de la mejor universidad del Perú!


Nuestro diploma es reconocido y avalado por instituciones educativas y profesionales. Refleja la calidad de la formación recibida y es una valiosa acreditación para avanzar en el mercado laboral.
Docente
Temario
Introducción a la transformación de datos y manipulación básica
- Introducción al curso y objetivos.
- Conceptos básicos de transformación de datos.
- Manipulación básica de listas y cadenas.
- Funciones de cadenas: split(), join(), strip(), etc.
- Ejercicios de aplicación.
Trabajo con archivos CSV
- Introducción a los archivos CSV y su estructura.
- Lectura y escritura de archivos CSV en Python.
- Manipulación de datos en formato CSV.
- Uso de la biblioteca estándar csv.
- Ejercicios de aplicación.
Procesamiento de datos en formato JSON
- Introducción a los archivos JSON y su estructura.
- Lectura y escritura de archivos JSON en Python.
- Manipulación de datos en formato JSON.
- Uso de la biblioteca estándar json.
- Ejercicios de aplicación.
Tratamiento de datos en formato XML
- Introducción a los archivos XML y su estructura.
- Lectura y escritura de archivos XML en Python.
- Manipulación de datos en formato XML.
- Uso de la biblioteca estándar xml.etree.ElementTree.
- Ejercicios de aplicación.
Extracción y transformación de datos con expresiones regulares
- Introducción a las expresiones regulares y su sintaxis.
- Uso del módulo re para trabajar con expresiones regulares en Python.
- Búsqueda y manipulación de patrones en cadenas de texto.
- Ejercicios de aplicación.
Trabajando con datos en formato Excel
- Introducción a los archivos Excel y su estructura.
- Lectura y escritura de archivos Excel en Python.
- Manipulación de hojas de cálculo y celdas.
- Uso de bibliotecas externas como pandas y openpyxl.
- Ejercicios de aplicación.
Integración de bases de datos en el flujo de transformación de datos
- Conexión a bases de datos con Python.
- Mantenimiento de bases de datos.
- Mantenimiento de tablas.
- Consultas y manipulación de datos en bases de datos.
- Ejercicios de aplicación.
Automatización de la transformación de datos y proyecto final
- Creación de scripts para procesar datos automáticamente.
- Programación de tareas y programación en lotes.
- Casos de uso y ejemplos prácticos de automatización de la transformación de datos.
- Proyecto final: Aplicación práctica de los conceptos aprendidos en un escenario real.
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