
Proporcionar una comprensión práctica y general sobre cómo extraer datos de diferentes fuentes, transformarlos en tablas estructuradas y almacenarlos en formatos adecuados que puedan ser trabajados en herramientas populares como Excel mediante scripts en Python.
Nº del Módulo | Nombre del Módulo | Temario |
1 | Introducción al ETL | Introducción al proceso ETL y sus componentes (extracción, transformación y carga). Herramientas y tecnologías para el ETL. Instalación y configuración del ambiente de trabajo con Python (Anaconda). Explicación de conceptos básicos de programación con ejemplos prácticos de ETL |
2 | Fuentes de datos. | Extracción de datos: definición, fuentes de datos, tipos de extracción. Técnicas de extracción de datos: extracción incremental, extracción completa, extracción delta. Herramientas de extracción de datos en Python: pandas, requests, beautifulsoup |
3 | Transformación de datos | Transformación de datos: definición, tipos de transformación, técnicas de transformación. Ejemplos de transformaciones de datos comunes en Python. Herramientas de transformación de datos en Python: pandas, numpy |
4 | Carga de datos y práctica ETL | Carga de datos: definición, tipos y técnicas. Herramientas de carga de datos en Python con ejemplos más comunes utilizando: pandas, SQLite, csv. Prácticas de ETL: los participantes trabajarán en un proyecto sencillo de ETL utilizando Python y las herramientas y técnicas previamente vistas. |
Carlos Antonio Jacanamejoy Jamioy
Graduado de Ingeniería Electrónica, magíster en Ingeniería de Control de la Universidad de Ibagué. Desde 2014 es miembro del grupo de investigación NATURATU en modelado y simulación en Ciencias Naturales; a partir de 2017 es miembro activo del semillero Lún dedicado al procesamiento y reconocimiento de patrones en datos obtenidos principalmente a partir de imágenes.
Su experiencia en docencia e investigación inició desde 2015 a la fecha en la Universidad de Ibagué, involucrándose en el tratamiento de datos del sector empresarial, académico y de investigación en áreas relacionadas a la extracción, transformación y carga de datos (ETL).
Ha trabajado con herramientas y tecnologías como Java, Python, Pandas, SQLite. Su perfil profesional se caracteriza por un enfoque riguroso y analítico, así como por su capacidad para comunicar de manera clara y efectiva los conceptos complejos.