Dedika es una plataforma para aprender haciendo: armar una propuesta comercial, convertirse en manicurista o usar una herramienta nueva, por ejemplo. No importa cuál sea tu objetivo, el mejor contenido sobre el tema ya existe. Pero casi siempre está en otro idioma, es costoso, está disperso, no tiene actividades para practicar o viene en un curso demasiado largo para quienes tienen una rutina ocupada. Por eso, Dedika tiene un método propio: buscamos ese material donde esté, organizamos lo que tiene sentido para tu objetivo, lo revisamos con el apoyo de expertos que están disponibles para resolver dudas y creamos prácticas para que aprendas haciendo. Tú eres lo más importante en tu camino y nadie lo conoce mejor: elige el contenido y la duración del curso, si vas a aprender con o sin internet y en el formato que prefieras. Puede ser en video, texto, audio o resumen. A tu manera, solo con lo que te sirva. Aquí, cada momento de dedicación vale más y llegas más rápido a lo que realmente importa.

Nuestros cursos incluyen un resumen al final de cada capítulo, del cual puedes descargar un PDF e imprimirlo.

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Curso de dashboards con Python

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Curso de dashboards con Python

Para todos los niveles

Curso de dashboards con Python

Name: Curso de dashboards con Python
Price: 354 PEN

Domine el desarrollo de dashboards en Python, desde la manipulación de datos hasta el despliegue en la nube, en un curso integral. Usted construirá dashboards interactivos de grado de producción usando Pandas, Plotly y Dash, las herramientas exactas que usan hoy los profesionales de datos y analítica. Al finalizar, tendrá un portafolio de dashboards reales listo para impresionar a empleadores o partes interesadas.

Dedika para empresas

Lo que vas a aprender:

Este curso lo lleva a través de cada etapa de la construcción de dashboards profesionales en Python. Comenzará con la sintaxis básica de Python y el manejo de datos usando Pandas, luego avanzará hacia visualizaciones estáticas e interactivas con Matplotlib, Seaborn y Plotly. A partir de ahí, construirá dashboards web completamente reactivos usando el framework Dash, los conectará a bases de datos en vivo y APIs REST, e implementará autenticación de usuarios. También cubrirá la optimización del rendimiento, las pruebas automatizadas y el despliegue en la nube. Módulos complementarios abordan frameworks alternativos, la integración de machine learning y el desarrollo de la trayectoria profesional para roles de dashboards.

Cómo estudias de forma práctica Curso de dashboards con Python

Cómo practicas Curso de dashboards con Python

Para ti que eres empresa y quieres capacitar a tu equipo

En Dedika para empresas, el curso incluye ejercicios y ejemplos adaptados a tu propio negocio y a las necesidades de tu empresa.

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Contenido del curso

8 Capítulos • 39 LeccionesDuración entre 4 y 360 horas (tú decides)

Capítulo 1Ver detalles

Fundamentos de Python y Dashboards

Lección 1 • Principios de Diseño de Dashboards
Introduce la jerarquía de la maquetación, la codificación visual y el diseño centrado en la audiencia. Conecta la teoría del diseño con las decisiones prácticas que se toman a lo largo del curso.
Lección 2 • Configuración del Entorno de Python
Instalar Python, configurar entornos virtuales y gestionar dependencias con pip. Establece el espacio de trabajo reproducible requerido para todos los proyectos de dashboard posteriores.
Lección 3 • Repaso de la Sintaxis Central de Python
Cubre variables, flujo de control, funciones y comprensiones de listas a un nivel práctico. Asegura que los estudiantes puedan escribir scripts limpios y legibles antes de abordar tareas de datos.
Lección 4 • Introducción a los Jupyter Notebooks
Demuestra las celdas del notebook, la documentación en markdown y la visualización en línea. Proporciona el entorno de prototipado interactivo utilizado en los ejercicios iniciales del curso.

Capítulo 2Ver detalles

Manejo de Datos con Pandas

Lección 1 • Operaciones de Agregación y GroupBy
Calcula resúmenes agrupados, tablas dinámicas y estadísticas móviles. Genera las métricas agregadas que se muestran como KPIs y gráficos de tendencia en los dashboards.
Lección 2 • Filtrado, Ordenamiento y Segmentación
Aplica máscaras booleanas, indexación loc/iloc y ordenamientos por múltiples columnas. Permite la creación de subconjuntos de datos dinámicos que reflejan el comportamiento interactivo de filtrado en los dashboards.
Lección 3 • Exportación de Datos Procesados
Escribe DataFrames limpios a CSV, Parquet y SQLite para su uso posterior. Establece patrones de persistencia de datos que soportan los pipelines de datos del dashboard.
Lección 4 • Carga e Inspección de Datos
Lee archivos CSV, Excel y JSON en DataFrames y perfila su estructura. Establece los patrones de carga de datos reutilizados en cada proyecto de dashboard.
Lección 5 • Limpieza y Transformación de Datos
Maneja valores nulos, duplicados, conversión de tipos y normalización de cadenas. Produce datos consistentes y confiables, necesarios para métricas de dashboard precisas.

Capítulo 3Ver detalles

Visualización Estática con Matplotlib y Seaborn

Lección 1 • Gráficos Estadísticos con Seaborn
Genera mapas de calor, diagramas de caja, gráficos de pares y gráficos de regresión usando Seaborn. Agrega contexto estadístico a los dashboards con un mínimo de código adicional.
Lección 2 • Composición de Figuras Multipanel
Organiza múltiples tipos de gráficos en maquetaciones multipanel cohesivas usando GridSpec. Se traduce directamente al diseño de maquetación multi-widget utilizado en dashboards interactivos.
Lección 3 • Estilización y Tematización de Gráficos
Aplica hojas de estilo, paletas de colores personalizadas y configuraciones tipográficas. Garantiza la consistencia visual entre los mockups estáticos y los dashboards interactivos finales.
Lección 4 • Tipos de Gráficos Centrales en Matplotlib
Construye gráficos de líneas, barras, dispersión e histogramas con control total de ejes y etiquetas. Cubre el vocabulario fundamental de gráficos utilizado en todos los frameworks de dashboard.
Lección 5 • Arquitectura de Figuras en Matplotlib
Explica la jerarquía de Figure, Axes y Artist, y la interfaz pyplot. Proporciona el modelo mental necesario para personalizar cada elemento visual mediante programación.

Capítulo 4Ver detalles

Gráficos Interactivos con Plotly

Lección 1 • Subgráficos y Facetado
Organiza múltiples gráficos de Plotly en cuadrículas de subgráficos compartidos y paneles facetados. Refleja los patrones de maquetación multi-gráfico utilizados en dashboards en producción.
Lección 2 • Exportación e Integración de Gráficos
Exporta gráficos como HTML, PNG y SVG, y los integra en notebooks y páginas web. Prepara a los estudiantes para entregar gráficos interactivos independientes antes del despliegue completo del dashboard.
Lección 3 • Inicio Rápido con Plotly Express
Crea gráficos de dispersión, barras, líneas y mapas con llamadas de una sola línea de Plotly Express. Demuestra la ruta más rápida desde un DataFrame a un gráfico interactivo.
Lección 4 • Funcionalidades de Interactividad
Configura plantillas de hover, eventos de clic, deslizadores de rango y cuadros de animación. Transforma datos estáticos en experiencias visuales explorables dirigidas por el usuario.
Lección 5 • Graph Objects para Control Total
Construye gráficos usando trazados (traces) de Graph Objects de bajo nivel y diccionarios de layout. Permite una personalización precisa más allá de lo que expone Plotly Express.

Capítulo 5Ver detalles

Construcción de Dashboards con Dash

Lección 1 • Diseño de Maquetación y Estilización
Aplica clases CSS, estilos en línea y Dash Bootstrap Components para maquetaciones responsivas. Produce interfaces de dashboard profesionales y adaptadas a dispositivos móviles.
Lección 2 • Aplicaciones Dash Multipágina
Implementa enrutamiento de páginas, barras de navegación compartidas y maquetaciones por página en Dash. Escala prototipos de una sola página a aplicaciones de dashboard completas con múltiples secciones.
Lección 3 • Estructura de una Aplicación Dash
Explica el objeto app, el árbol de layout y la configuración del servidor para una app Dash mínima. Establece el patrón estructural que seguirá cada proyecto Dash posterior.
Lección 4 • Componentes Core y HTML de Dash
Usa los módulos dcc y html para agregar menús desplegables, deslizadores, gráficos y elementos de texto. Construye la capa de UI interactiva que los usuarios ven y manipulan en el navegador.
Lección 5 • Callbacks y Reactividad
Conecta decoradores Input y Output a funciones de Python que actualizan gráficos ante la interacción del usuario. Implementa el patrón reactivo central que hace dinámicos los dashboards de Dash.

Capítulo 6Ver detalles

Pipelines de Datos e Integración de Datos en Vivo

Lección 1 • Validación de Datos y Manejo de Errores
Aplica validación de esquemas, bloques try/except y conjuntos de datos de respaldo ante errores del pipeline. Previene dashboards rotos cuando las fuentes de datos upstream fallan o cambian.
Lección 2 • Conexión a Bases de Datos SQL
Consulta bases de datos relacionales usando SQLAlchemy y pandas read_sql. Reemplaza archivos CSV estáticos por fuentes de datos en vivo respaldadas por bases de datos en los dashboards.
Lección 3 • Obtención de Datos desde APIs REST
Usa la librería requests para llamar endpoints REST y analizar respuestas JSON. Permite que los dashboards muestren datos en tiempo real desde servicios externos.
Lección 4 • Actualización Programada de Datos
Implementa dcc.Interval y APScheduler para activar obtenciones de datos periódicas. Mantiene las métricas del dashboard actualizadas sin requerir recargas manuales de la página.
Lección 5 • Streaming de Datos con WebSockets
Integra fuentes WebSocket en Dash usando eventos enviados por el servidor y callbacks. Soporta actualizaciones de gráficos por debajo del segundo para dashboards de monitoreo y operaciones.

Capítulo 7Ver detalles

Funcionalidades Avanzadas de Dashboards

Lección 1 • Componentes Dash Personalizados
Construye componentes reutilizables basados en React y los empaqueta para su uso en aplicaciones Dash. Extiende la librería de componentes de Dash para cumplir con requisitos de UI de negocio únicos.
Lección 2 • Autenticación de Usuarios y Control de Acceso
Implementa flujos de inicio de sesión, tokens de sesión y restricciones de vista basadas en roles en Dash. Protege datos de negocio sensibles del acceso no autorizado al dashboard.
Lección 3 • Caché y Memoización
Aplica Flask-Caching y functools.lru_cache a consultas y transformaciones de datos costosas. Reduce la carga de la base de datos y acelera las interacciones repetidas con el dashboard.
Lección 4 • Manejo de Grandes Conjuntos de Datos
Usa paginación del lado del servidor, virtualización de datos y Dask para conjuntos de datos que exceden la memoria. Permite que los dashboards sigan siendo responsivos cuando los volúmenes de datos superan los límites de memoria.
Lección 5 • Callbacks del Lado del Cliente y Rendimiento
Traslada lógica ligera a callbacks del lado del cliente en JavaScript para reducir viajes de ida y vuelta al servidor. Mejora significativamente la capacidad de respuesta percibida del dashboard para los usuarios finales.

Capítulo 8Ver detalles

Despliegue y Operaciones en Producción

Lección 1 • Pruebas Automatizadas para Dashboards
Escribe pruebas unitarias para callbacks y pruebas de extremo a extremo usando Dash Testing y Selenium. Detecta regresiones antes del despliegue y aplica estándares de calidad del dashboard.
Lección 2 • Configuración de Proxy Inverso y HTTPS
Configura Nginx como un proxy inverso con terminación TLS frente al servidor Dash. Asegura el tráfico del dashboard y habilita el enrutamiento de dominio personalizado en producción.
Lección 3 • Monitoreo y Observabilidad
Instrumenta dashboards con registro estructurado (logging), endpoints de métricas y reglas de alerta. Proporciona visibilidad operativa sobre la salud del dashboard y el comportamiento del usuario en producción.
Lección 4 • Contenerización de Aplicaciones Dash
Empaqueta aplicaciones Dash en imágenes Docker con entornos reproducibles y puntos de entrada. Permite un despliegue consistente en entornos de desarrollo, staging y producción.
Lección 5 • Despliegue en Plataformas en la Nube
Despliega aplicaciones Dash contenerizadas en servicios de aplicaciones en la nube y plataformas de orquestación de contenedores. Cubre variables de entorno, gestión de secretos y configuración de escalamiento.

Certificación

Tu certificado válido de finalización

Este curso es para ti:

Analista de datos: quiere ir más allá de las hojas de cálculo y los informes estáticos.
Profesional de inteligencia de negocios: listo para crear tableros de control web de autoservicio.
Desarrollador de software: busca agregar habilidades de visualización de datos a su conjunto de herramientas.
Profesional recién graduado en ciencia de datos: necesita proyectos prácticos y desplegables para sus postulaciones laborales.
Gerente de operaciones: quiere visualizar las métricas del equipo sin depender de otros departamentos.
Persona en cambio de trayectoria profesional: está haciendo la transición hacia el área de análisis y necesita una base estructurada y basada en proyectos.

Lo que dicen nuestros estudiantes

Sus clases son perfectas. Adquirí el paquete de un año y, finalmente, tengo la oportunidad de seguir diversos temas de mi interés sin necesidad de cambiar de plataforma... les agradezco por todo lo que hacen, ya los he recomendado a otras personas...