Curso online de Python para la Automatizacion de Procesos Empresariales: RPA e IA Aplicada bonificado

💻 Software

• Python 3.13 — descarga gratuita desde python.org. Instala marcando «Add Python to PATH».
• VS Code (gratis) con las extensiones Python y Pylance. Alternativa: PyCharm Community Edition (también gratis).
• Librerías del curso: openpyxl, python-docx, PyPDF2, selenium, scikit-learn, requests — todas gratuitas vía pip install.
• Google Chrome + ChromeDriver (gratis) para los módulos de Selenium.
• MySQL Community Server o SQLite — ambos gratuitos. SQLite viene incluido con Python sin instalación adicional.
• Git (gratis) recomendado para versionar tus scripts desde el primer día.

?️ Hardware

• PC o portátil de los últimos 5 años, 8 GB RAM (4 GB son suficientes si no usas modelos ML grandes).
• Procesador de doble núcleo o superior. No se necesita tarjeta gráfica dedicada.
• 5 GB de espacio libre en disco para Python, librerías y proyectos.

🔑 Cuentas necesarias

• GitHub — cuenta gratuita para guardar y versionar tus robots.
• Google — cuenta gratuita para los ejercicios con Google Sheets API.
• Telegram — cuenta gratuita para las notificaciones automáticas del módulo 9.

📚 Conocimientos previos

• Saber qué es una variable, un bucle y una función en cualquier lenguaje (o haber hecho un curso de iniciación a Python).
• Manejo básico de Excel: abrir ficheros, usar fórmulas simples.
• No se requiere experiencia en automatización ni en inteligencia artificial.

Cada proyecto replica un escenario real de oficina o empresa. Los construyes de cero y al terminar tienes un script funcional que puedes usar o adaptar en tu trabajo.

1. Robot de nóminas en Excel — lee un Excel con datos de empleados, calcula retenciones, genera un fichero de nómina por trabajador y los guarda en carpetas individuales. Caso de uso: departamento de RRHH que procesa cientos de nóminas al mes.
2. Generador automático de contratos Word — toma una plantilla .docx y un CSV con datos de clientes, rellena los campos variables y exporta un contrato personalizado en PDF por cada fila. Caso de uso: gestoría o despacho jurídico.
3. Sistema de envío masivo de correos con adjuntos — lee una lista de destinatarios, adjunta el documento correspondiente a cada uno y envía todos los correos desde una cuenta Gmail usando smtplib. Caso de uso: envío mensual de facturas o informes.
4. Scraper de precios para seguimiento de competencia — con Selenium extrae precios de un catálogo web cada día, los guarda en una base de datos SQLite y genera un informe Excel con la evolución. Caso de uso: e-commerce o equipo de compras.
5. Clasificador inteligente de incidencias — entrena un modelo de sklearn con correos de soporte etiquetados, clasifica automáticamente los nuevos mensajes por categoría y prioridad, y los vuelca en una hoja de Google Sheets. Caso de uso: helpdesk o atención al cliente.
6. Pipeline integrador completo — proyecto final que combina lectura de BD, generación de informe Excel, envío por correo y notificación en Telegram, ejecutado de forma desatendida mediante un scheduler. Caso de uso: reporte diario automatizado en una PYME.

Estos son los tropiezos más frecuentes cuando empiezas a automatizar procesos con Python. Conocerlos de antemano te ahorra horas de depuración.

• No usar entorno virtual: instalar todas las librerías en el Python del sistema acaba generando conflictos de versiones. Crea siempre un venv por proyecto antes de hacer el primer pip install.
• Subir credenciales al repositorio: contraseñas de correo, claves de API o tokens de Google metidos directamente en el código y subidos a GitHub. Usa siempre variables de entorno o un fichero .env excluido con .gitignore.
• Abrir ficheros Excel sin cerrarlos: si el script falla a mitad, el fichero queda bloqueado. Usa siempre with o llama explícitamente a workbook.close() en el bloque finally.
• Selenium sin esperas explícitas: usar time.sleep() fijo en vez de WebDriverWait hace que el script falle cuando la página tarda más de lo previsto. Las esperas explícitas son más robustas y rápidas.
• Modificar una lista mientras se itera sobre ella: eliminar o añadir elementos dentro de un for produce saltos o errores silenciosos. Itera sobre una copia (for item in lista[:]) o usa una lista de resultados separada.
• Ignorar la codificación de ficheros: abrir un CSV o TXT sin especificar encoding="utf-8" provoca errores con acentos y caracteres especiales, muy comunes en documentos empresariales en español.
• try/except vacío o demasiado amplio: capturar except Exception sin registrar el error oculta fallos reales. Loguea siempre el mensaje con logging o al menos con print(e) durante el desarrollo.
• Rutas absolutas en el código: escribir C:\Users\Juan\fichero.xlsx hace que el script no funcione en otro equipo. Usa pathlib.Path o rutas relativas desde el directorio del script.
• No paginar correctamente la Google Sheets API: la API devuelve resultados por páginas; si no manejas el nextPageToken, solo lees las primeras 100 filas y el script parece funcionar pero pierde datos.
• Inyección SQL por concatenación: construir consultas con f-strings (f"SELECT * FROM tabla WHERE id={variable}") es un riesgo de seguridad. Usa siempre parámetros con ? o %s según el conector.

Recursos gratuitos y herramientas que complementan el curso y te acompañarán mucho después de terminarlo.

⌨️ Atajos y referencias rápidas

• devhints.io/python — cheat sheet de Python con la sintaxis más usada en una sola página.
• overapi.com/python — referencia visual de la librería estándar.
• gitignore.io — genera automáticamente el .gitignore correcto para proyectos Python.

📖 Documentación oficial

• docs.python.org/3 — referencia completa de Python 3.13, incluyendo pathlib, smtplib y sqlite3.
• openpyxl.readthedocs.io — guía de la librería para manipular Excel.
• selenium-python.readthedocs.io — documentación de Selenium para Python con ejemplos de WebDriverWait.
• scikit-learn.org/stable/user_guide — guía de usuario de sklearn con ejemplos de clasificación listos para adaptar.

?️ Herramientas gratuitas de apoyo

• VS Code + extensión Python — depurador integrado, ejecución celda a celda con Jupyter y autocompletado con Pylance.
• ohshitgit.com — soluciones rápidas para los errores más comunes de Git en lenguaje llano.
• ChatGPT o Claude (plan gratuito) — úsalos como tutor para entender mensajes de error o pedir que expliquen un fragmento de código; no para que escriban el código por ti.

?️ Práctica adicional

• exercism.io — ejercicios de Python con feedback de mentores reales, gratis.
• codewars.com — retos cortos ordenados por dificultad, ideales para afianzar sintaxis.
• automatetheboringstuff.com — libro gratuito online de Al Sweigart, perfectamente alineado con el temario de este curso.

👥 Comunidades donde resolver dudas

• stackoverflow.com — busca el mensaje de error exacto antes de preguntar; casi siempre ya tiene respuesta.
• reddit.com/r/learnpython — comunidad activa y muy amigable con principiantes.
• dev.to — artículos prácticos sobre automatización con Python escritos por profesionales.