Plan de Aprendizaje Completo: Dash

Objetivo: Construir un dashboard interactivo que lea datos ya curados (archivo, SQL o tu API) y se pueda usar sin abrir un notebook.

Metodología: La guía de FastAPI ya toca Dash como consumidor de API. Aquí el foco es el producto visual: layout, filtros y una lectura clara.

Tus apuntes van en Mis notas.

Índice

1. Fase 1: Plotly y el primer layout
2. Fase 2: Callbacks
3. Fase 3: Datos de verdad
4. Fase 4: Diseño de un tablero
5. Fase 5: Multi-página y despliegue
6. Proyectos integradores

Fase 1: Plotly y el primer layout

Meta: Separar la figura de la página.

• plotly.express: línea, barra, dispersión
• Títulos que afirman el hallazgo, ejes con unidad
• html.Div, títulos y dcc.Graph
• Un solo archivo app.py con layout estático
• 🧪 Práctica: Una página con dos gráficos del dataset de Pandas, sin interactividad todavía.

Fase 2: Callbacks

Meta: Un control cambia la figura y nada más se recalcula por accidente.

• @callback, Input, Output, State
• Dropdown, rango de fechas, checklist
• prevent_initial_call y no_update
• No uses variables globales para el filtro del usuario
• 🧪 Práctica: Filtro de categoría que actualiza KPI, gráfica y tabla.

Fase 3: Datos de verdad

Meta: El dashboard no esconde un CSV gigante en memoria sin criterio.

• Cargar al arranque lo agregado; filtrar en memoria solo si cabe
• Llamar a FastAPI o a una consulta SQL cuando el filtro cambia el universo
• Errores visibles: mensaje si la fuente no responde
• dcc.Interval solo si la frescura lo exige
• 🧪 Práctica: El filtro de mes pega a un endpoint o a un Parquet particionado, no trae todo el histórico.

Fase 4: Diseño de un tablero

Meta: Que se lea en una pantalla de trabajo.

• dash-bootstrap-components: container, row, col, cards de KPI
• Orden: filtros, KPIs, tendencia, desglose, tabla
• Paleta alineada al azul de esta guía, pocas series
• Responsive: se puede usar en laptop
• 🧪 Práctica: Tablero de ventas con 4 KPIs, 2 gráficos y una tabla paginada.

Fase 5: Multi-página y despliegue

Meta: Más de una vista y un proceso que no sea debug=True.

• Páginas con dash.register_page o enlaces claros
• Configuración por variable de entorno (URL del API, ruta de datos)
• Gunicorn apuntando a server = app.server
• 🧪 Práctica: Dos páginas (resumen y detalle) sirviendo fuera del modo debug.

Proyectos integradores

1. Tablero ejecutivo — KPIs, tendencia y desglose sobre el dataset curado de Pandas.
2. Tablero conectado a tu API — login simple o API key y filtros que viajan como query params.

Recursos

Recurso	Uso
Dash tutorial	Layout y callbacks
Plotly Express	Figuras
dash-bootstrap-components	Rejilla y cards

Criterios de avance

Fase	La dominas cuando...
1	La figura tiene una pregunta en el título
2	Un filtro actualiza solo lo que debe
3	Cambiar el mes no descarga el dataset entero
4	Otra persona ubica el KPI principal en cinco segundos
5	La app arranca con un comando de producción