¿Qué criterio distingue un proyecto final con nivel profesional?

Lo profesional es diseñar flujo mantenible, auditable y orientado a operación, no acumular líneas de código.

Proyecto final: pipeline ETL de inventario con validación, logging y reporte

Cierra el curso construyendo una automatización completa: ingesta de datos, normalización, manejo de errores, métricas y salida lista para operación.

¿Cuánto sabes de Python?

📘 Teoría

1) Arquitectura objetivo del proyecto final

Diseña el flujo antes de codificar: ETL + validación + observabilidad.

En este proyecto vas a simular un flujo de inventario: recibes registros en texto, los normalizas y generas un resumen para operaciones.

Separar `extract()`, `transform()` y `load()` evita acoplamiento y facilita testear cada parte de manera aislada.

El manejo de errores debe capturar filas inválidas sin tumbar todo el proceso, pero reportando cuántas se descartaron y por qué.

2) Reglas de negocio y validación de datos

Una automatización es fiable cuando sus reglas son explícitas y auditables.

Conviene modelar cada registro con estructura consistente (`sku`, `qty`, `price`, `total`) para evitar llaves inconsistentes en pasos posteriores.

Validar tipos en transformación (`int`, `float`) te permite descartar ruido de entrada de forma controlada.

Cuando una fila falla, registra el error con contexto mínimo (línea y causa) y continúa para no perder el resto del lote.

Conversión segura

Aísla parseo y lanza excepción con mensaje claro si una columna es inválida.

Transform con tolerancia a fallo

Procesa lote completo, acumula errores y devuelve registros válidos.

3) Carga, métricas y ejecución orquestada

El punto de entrada integra todo y produce una salida útil para el equipo.

La fase `load()` no solo guarda datos; también calcula métricas de negocio (ingresos, unidades, SKUs únicos).

Registrar el resumen final con logging facilita soporte y debugging cuando el pipeline se ejecuta por cron o CI.

El `main()` debe devolver una estructura estable para poder serializarla, testearla y compararla entre ejecuciones.

Incluye conteo de filas válidas e inválidas.
Expón métricas agregadas (`revenue_total`, `units_total`).
Conserva salida determinista para facilitar pruebas.
Evita efectos secundarios fuera de `main()` y `load()`.

1 1) Arquitectura objetivo del proyecto final 2 2) Reglas de negocio y validación de datos 3 3) Carga, métricas y ejecución orquestada

🧪 Aprende probando

Ejemplo Ejemplo completo: ETL de inventario y resumen JSON Ejecuta este flujo mentalmente y observa cómo separa responsabilidades, tolera errores y produce una salida operativa.

⌄

🏁 Retos

Reto Reto: añade punto de entrada profesional Completa un `main()` que ejecute el pipeline y deje el patrón de ejecución listo para producción.

⌄

🧰 Recursos

Enlaces útiles

Python docs - csv Python docs - logging Python docs - pathlib

Test

Comprueba tus conocimientos con un test sobre Python.

Test de Python

Recursos del curso 25

📘 Glosario 🎬 Vídeos 🔗 Enlaces

‹

Lección 24

Automatización y scripts CLI en Python: productividad operativa real