Fundamentos de ETL con Python
¿Qué es ETL?
ETL con Jupyter Notebook y Python
Cómo identificar y conectar fuentes de datos para ETL
Instalando Anaconda y Jupyter Notebooks
Quiz: Fundamentos de ETL con Python
Técnicas Efectivas de Transformación de Datos
Ingesta de Datos desde Archivos CSV
Ingesta de Datos desde Archivos Excel
Ingesta de Datos desde APIs
Ingesta de Datos desde Bases de Datos
Procesa datos con Pandas
Métricas de Calidad y Perfilado de Datos
Técnicas de Limpieza de Datos
Transformaciones y Filtrado Esencial de Datos
Agrupaciones y Resumen de Datos
Transformaciones Avanzadas
Quiz: Técnicas Efectivas de Transformación de Datos
Carga de Datos y Proyecto Final
Carga de Datos en Archivos CSV
Carga completa e Incremental en CSV
Particionado de datos en Python
Carga de Datos en Archivos Excel
Configuración de MySQL y Python para el Proyecto ETL
Planificación y Extracción de Datos desde MySQL
Transformación de datos con Python
Manejo de errores y buenas prácticas de ETL
Carga de datos en ETL
Ética y Privacidad en la Gestión de Datos.
Quiz: Carga de Datos y Proyecto Final
No tienes acceso a esta clase
¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera
¡Hola! ¿Listo para adentrarte en el fascinante mundo del procesamiento de datos? Este curso te guiará en el uso de herramientas fundamentales como Anaconda y Jupyter Notebook. Aquí te explicaré paso a paso cómo instalar todo lo necesario para que tu experiencia de aprendizaje sea fluida.
Anaconda es una distribución integral que incluye varias tecnologías esenciales para el manejo de datos. Es compatible con diferentes sistemas operativos, y además, viene con Python 3.2 preinstalado. Para comenzar, simplemente descarga Anaconda desde su página oficial sin necesidad de registrarte con tu email.
El proceso de instalación de Anaconda es sencillo:
Una vez instalado, utiliza el Anaconda Navigator para acceder a múltiples herramientas, entre ellas Jupyter Notebook, la cual es crucial para este curso.
Jupyter Notebook será tu fiel compañero a lo largo del curso. Puedes instalar librerías necesarias directamente en un cuaderno de Jupyter Notebook o a través de la terminal de Anaconda. Aquí vamos a resaltar cómo hacerlo desde Jupyter, dado que es la opción más amigable para principiantes.
requests
Esta librería es fundamental para realizar solicitudes a páginas web. Su instalación es directa. Puedes hacerlo copiando y ejecutando el siguiente código en una celda de Jupyter Notebook:
!pip install requests
JSON
No es necesario instalar JSON si ya posees Python 3.5 o superior, ya que está integrado. Sin embargo, si usas una versión anterior, considera actualizar Python para evitar problemas de compatibilidad.
SQLite
SQLite
te permitirá conectarte a bases de datos. Instálalo fácilmente usando este código:
!pip install pysqlite3
SQLAlchemy
Otra librería importante es SQLAlchemy
, útil para manipular bases de datos. Instálalo de manera similar:
!pip install sqlalchemy
Aunque muchas librerías como Pandas, NumPy, Matplotlib y Seaborn generalmente vienen preinstaladas con Anaconda, es importante asegurarse de que todas estén listas para usarse. Estas herramientas serán fundamentales para los laboratorios prácticos que están por venir.
Usar Anaconda y Jupyter Notebook garantiza la compatibilidad y funcionalidad óptima para los ejercicios del curso. En el raro caso de que surjas problemas durante la instalación, no dudes en dejar tus preguntas en los comentarios para obtener ayuda.
Ahora que tienes el entorno configurado, estás listo para comenzar la emocionante parte práctica del curso. Sigue explorando, aprendiendo y preparándote para dominarlos análisis de datos. ¡Adelante y mucho éxito!
Aportes 9
Preguntas 0
¿Quieres ver más aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?