EXL_INT_PYT | Excel con Python
 
El curso está diseñado para la enseñanza de Python, automatizar tareas en Excel, gestionar archivos CSV y conectarse a bases de datos. A través de librerías como openpyxl, pandas y xlwings, se aprenderá a manipular datos, crear macros, generar reportes y optimizar código con GitHub Copilot.
 
Objetivos del curso
Aprender a utilizar Python para automatizar tareas en Excel, manejando bibliotecas como openpyxl, pandas, xlwings y matplotlib para la manipulación de datos.
Explorar cómo conectar Excel con bases de datos, optimizar y depurar código en proyectos Python-Excel, e integrar GitHub Copilot para mejorar la productividad.
Desarrollar habilidades para trabajar eficientemente con archivos CSV, optimizando su gestión y procesamiento con Python.

Perfil de audiencia
Analistas de datos que trabajan con Excel y buscan automatización.
Profesionales de finanzas y contabilidad que manejan grandes volúmenes de datos.
Ingenieros y científicos que requieren procesamiento de datos en Excel.
Programadores que desean integrar Python con Excel y bases de datos.

Prerrequisitos
Los participantes deben cumplir con los siguientes requisitos:
Conocimientos básicos de Python (variables, funciones, estructuras de control).
Experiencia básica con Excel (fórmulas, funciones, formato de celdas).
Tener instalado Python 3.12, pip, y VS Code.
Tener cuenta de GitHub Copilot.
Conocimientos básicos de gestión de bases de datos.

Versión de la tecnología
1

Esquema del curso
Capítulo 1: Introducción a Python con Excel
Objetivos
1.1. Configuración del entorno en VS Code con GitHub Copilot
1.2. Instalación y uso de openpyxl y pandas
1.3. Lectura y escritura de archivos Excel con Python
1.4. Creación y manipulación de hojas, celdas y rangos de datos
Práctica 1. Reporte automático de ventas
Resumen
Referencias bibliográficas
Capítulo 2: Automatización de tareas en Excel con Python
Objetivos
2.1.  Uso de xlwings para interactuar con Excel en tiempo real
2.2. Aplicación de formato a celdas, tablas y gráficos desde Python
2.3. Creación de macros y automatización de procesos repetitivos
2.4. Uso de GitHub Copilot para generar y optimizar código
Práctica 2. Aplicación de formatos en celdas, tablas y gráficos desde Python
Resumen
Referencias bibliográficas
Capítulo 3: Integración de Python con bases de datos
Objetivos
3.1. Conexión de Excel con bases de datos (sqlite3, MySQL)
3.2. Importación y exportación de datos en formatos CSV, JSON, SQL
3.3. Creación de consultas SQL desde Python
3.4. Uso de pandas para manipular datos de bases de datos
3.5. Generación de código optimizado con GitHub Copilot
Práctica 3. Importación y exportación de datos entre Excel CSV, JSON y SQLite
Resumen
Referencias bibliográficas
Capítulo 4: Análisis y visualización de datos en Excel
Objetivos
4.1.  Manejo avanzado de datos con pandas y numpy
4.2. Creación de reportes automatizados
4.3. Generación de gráficos dinámicos con matplotlib y seaborn
4.4. Aplicación de GitHub Copilot en la creación de scripts de análisis
Práctica 4. Dashboard de clientes por región con gráficos dinámicos
Resumen
Referencias bibliográficas
Capítulo 5: Tratamiento de archivos CSV en Python
Objetivos
5.1. Introducción a los archivos CSV y su importancia
5.2. Lectura de archivos CSV con csv.reader
5.3. Lectura avanzada con csv.DictReader
5.4. Búsqueda y filtrado de información en archivos CSV
5.5. Creación de archivos CSV con csv.writer
5.6. Uso de csv.DictWriter para escribir archivos CSV con diccionarios
5.7. Personalización de archivos CSV con dialectos (csv.Dialect)
5.8. Aplicación de GitHub Copilot en la optimización de archivos CSV
Resumen
Referencias bibliográficas
 
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