Plan de Capacitación en Tecnologías Web, Datos y Automatización en Python

Fase 1: Fundamentos de Desarrollo Backend y ORM
Tecnologías:
FastAPI/Django + SQLAlchemy
SQLAlchemy
Oauth2, jwt, rbac
objetivos:
comprender los principios de diseño de apis con fastapi y django.
Manejar el mapeo objeto-relacional (ORM) con SQLAlchemy para interactuar con bases de datos.
Implementar autenticación y autorización utilizando Oauth2, jwt y rbac.
Buenas Prácticas:
Diseñar APIs RESTful con una documentación clara (Swagger/OpenAPI).
Utilizar SQLAlchemy para manejar transacciones de bases de datos de manera eficiente.
Implementar autenticación segura con jwt y control de acceso basado en roles (rbac).
Fase 2: Desarrollo de Dashboards y Frontend
Tecnologías:
Dash/Streamlit/React
React (FormBuilder.js)
Objetivos:
Crear aplicaciones interactivas con Dash y Streamlit.
Diseñar interfaces web dinámicas con React y librerías como FormBuilder.js.
Integrar frontend con APIs backend de FastAPI/Django.
Buenas Prácticas:
Diseñar interfaces intuitivas y responsivas.
Optimizar la carga de datos en Dash/Streamlit.
Implementar validaciones en formularios interactivos con FormBuilder.js.
Fase 3: Automatización de Procesos y Flujos de Trabajo
Tecnologías:
Celery + Airflow
Objetivos:
Automatizar tareas asíncronas y distribuidas con Celery.
Orquestar flujos de datos complejos con Apache Airflow.
Integrar Celery con FastAPI/Django para ejecutar tareas en segundo plano.
Buenas Prácticas:
Utilizar Celery con Redis/RabbitMQ como broker de tareas.
Diseñar DAGs eficientes en Airflow para flujos ETL.
Implementar monitoreo y alertas en procesos automatizados.
Fase 4: Generación de Reportes y Exportación de Datos
Tecnologías:
ReportLab + Pandas
Exportar datos en Excel con Pandas + OpenPyXL
Exportar reportes en PDF con ReportLab
Objetivos:
Generar reportes automatizados en PDF usando ReportLab.
Exportar datos a Excel con Pandas y OpenPyXL.
Optimizar formatos de exportación para facilitar el análisis de datos.
Buenas Prácticas:
Diseñar reportes estructurados con ReportLab (tablas, gráficos, estilos).
Optimizar la manipulación de datos con Pandas.
Implementar descarga segura de archivos en aplicaciones web.
Fase 5: Machine Learning e Integración con IA
Tecnologías:
Scikit-learn + OpenAI API
Objetivos:
Aplicar técnicas de Machine Learning con Scikit-learn.
Integrar modelos de IA con APIs como OpenAI.
Desplegar modelos en entornos productivos para predicciones en tiempo real.
Buenas Prácticas:
Preprocesar datos correctamente antes de entrenar modelos.
Evaluar el rendimiento de modelos con métricas adecuadas.
Desplegar modelos en servidores escalables para predicciones eficientes.