03_python

🐍 Python aplicado a Data Engineering

Esta carpeta cubre Python desde la perspectiva de un Data Engineer: manejo de datos, archivos, y construcción de pipelines.

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📖 Contenido

📘 Documentos disponibles

• ✅ Fundamentos

  • Sintaxis esencial para Data Engineering
  • Estructuras de datos (listas, diccionarios, DataFrames)
  • Control de flujo y funciones
  • Manejo de archivos (CSV, JSON, Parquet, APIs, DB)
  • Scripts vs módulos
  • Librerías clave (pandas, requests, sqlalchemy)

• ✅ Pandas

  • Introducción a Pandas
  • Operaciones con DataFrames
  • Limpieza de datos
  • Exploración de datos (EDA)
  • Agregaciones y agrupaciones
  • Merge y Join
  • Jupyter Notebooks para análisis

• ✅ Storytelling con Datos

  • Comunicar insights efectivamente a personas de negocios
  • Visualizaciones efectivas
  • Estructura narrativa
  • Principios de diseño
  • Lenguaje de negocio vs técnico

• ✅ Ejemplos

  • Pipeline ETL simple
  • Limpieza de datos
  • Conexión a base de datos
  • Procesar archivos grandes

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🎯 Objetivo de esta sección

Al finalizar esta sección, deberías poder:

• Escribir código Python claro y mantenible
• Manipular datos eficientemente con pandas
• Realizar análisis exploratorio de datos (EDA)
• Leer y escribir diferentes formatos de archivos
• Estructurar proyectos Python de forma profesional
• Usar Jupyter Notebooks para análisis interactivos
• Conectar Python con bases de datos SQL
• Comunicar insights de datos de forma efectiva (storytelling)

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📚 Flujo de aprendizaje recomendado

1. Instala Jupyter Notebook - Sigue las instrucciones en Fundamentos para instalar y configurar Jupyter
2. Empieza con Fundamentos - Sintaxis y conceptos básicos (trabajando en notebooks)
   • Fundamentos Python
   • Manejo de archivos (CSV, Parquet, JSON)
   • Scripts vs Módulos
   • Storytelling con Datos (comunicar a personas de negocios)
3. Aprende Pandas - Manipulación y exploración de datos (en notebooks)
   • Introducción a Pandas
   • Operaciones con DataFrames
   • Limpieza de datos
   • Agregaciones y agrupaciones
   • Merge y Join
4. Revisa Ejemplos - Notebooks prácticos para referencia

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🚀 ¿Qué sigue?

Según el roadmap, después de dominar Python:

👉 Siguiente etapa: 04_modelado_y_calidad (Etapa 3 del roadmap)

• Diseño de modelos analíticos (Star Schema, etc.)
• Calidad de datos y validaciones
• Testing de datos

Después: 05_pipelines (Etapa 4) para construir pipelines completos y orquestados.

💡 Tip: Revisa el Roadmap completo para ver la ruta completa.

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💡 Tip

No necesitas ser experto en Python, pero sí debes ser competente en las operaciones comunes de Data Engineering. Enfócate en lo práctico.