Potenciar Excel con Python, y viceversa
Python, pandas y openpyxl unidos para crear una herramienta superior en recursos y potencial de difusión.
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Feb 2024
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What you will learn
Combinar Python y Excel en una poderosa herramienta para el procesamiento de datos y la difusión de resultados.
Automatizar tareas repetitivas tales como consolidación, depuración y homogeneización de múltiples planillas Excel empleando scripts en Python.
Emplear las bibliotecas de Python, Openpyxl y Pandas, para crear Libros y Hojas Excel en el entorno de Python, sin instalar Excel.
Crear gráficos complejos no disponibles en Excel empleando las bibliotecas matplotlib, seaborn y plotly, e incorporarlos en planillas Excel.
Transferir datos de planillas Excel a Python, reestructurarlos como tablas y resumirlos como gráficos, y guardarlos como Libro Excel para la difusión.
Confeccionar informes de resultados en entorno Python y transferirlos a Excel listos para la difusión.
En suma, potenciar Excel sumando recursos de Python, y potenciar Python incorporando la capacidad de difusi'on que brinda Excel.
Why take this course?
🌟 **Potenciar Excel con Python: Y viceversa** 🌟
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### **¡Descubre el Poder Combinado de Excel y Python!**
Course Instructor: Gustavo Bonorino
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**Sí, usted puede unir los mejores de ambos mundos:**
**Python** - Conocido por su *flexibilidad* y *potencia* en el manejo de datos a gran escala, Python es la herramienta preferida para científicos de datos y desarrolladores web. Con una biblioteca para casi cualquier tarea (`pandas`, `NumPy`, `scikit-learn`, entre otros), Python se ha convertido en el lenguaje de elección para la automatización y análisis de datos.
**Excel** - La supeesto para la gestión financiera, análisis de datos y presentación gráfica, Excel es usado por millones alrededor del mundo. Su *intuitividad* y amplia gama de herramientas lo convierten en el estándar para la creación de informes y planillas compartidas.
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**Este curso te enseñará cómo:**
- **Integrar Excel con Python**: Aprenderás a usar `pandas` y `openpyxl` para automatizar tareas en Excel desde Python, lo que te permite realizar análisis de datos más rápido y con mayor facilidad.
- **Mejorar tu flujo de trabajo**: Descubre cómo importar datos de Excel a Python, realizar transformaciones avanzadas y volver a exportar los resultados de manera eficiente y precisa.
- **Ampliar la potencialidad de difusión de tus reportes**: Aprenderás a crear informes en Excel que pueden ser reutilizados y compartidos fácilmente, extendiendo así el alcance de tu trabajo.
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**¿Qué te ofrece este curso?**
- **Ventajas de Python**: Aprovecha las capacidades de cálculo, visualización y manejo de datos de Python para mejorar la calidad y eficiencia de tus análisis.
- **Facilidad de Excel**: Mantén el uso cómodo y familiar de Excel para presentar resultados y compartir informes con clientes o colaboradores.
- **Automatización y Seguridad**: Evita la fatiga por tareas repetitivas y mejora la seguridad informática al automatizar procesos que de otro modo serían manuales y propensos a errores.
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**Conceptos Clave:**
- **Pandas**: Una biblioteca de Python para manejo de datos, análisis y modelado estadístico.
- **Openpyxl**: Una herramienta que permite leer, escribir y modificar archivos Excel mediante Python.
- **Casos de Uso**: Desde la automatización de informes financieros hasta el procesamiento de grandes volúmenes de datos científicos.
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**¿Listo para el Futuro?**
Este curso te prepara para operar en un mundo donde la capacidad de manejar ambos sistemas es crucial. Aprenderás a:
- **Maximizar el uso de Excel**: Sin las limitaciones tradicionales, gracias al poder adicional que Python aporta.
- **Elevar tus habilidades con Python**: Haciendo que tus scripts sean más robustos y con la capacidad de interactuar con Excel.
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**¡Inscríbete Ahora y domina ambas herramientas para el análisis de datos!** Con esta combinación, estarás a punto de transformar la forma en que trabajas con datos, aumentando su potencial y extendiendo tu alcance. 🚀📊
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Referencia: CambridgeSpark (Abril, 2022). "Limitaciones de Excel y cómo Python puede superarlas". *Journal of Data Analysis Practices*.
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10/8/2023
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11/11/2023
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