Este curso intensivo, Certified SQL & Databases for Data Science, está diseñado para transformar a principiantes y analistas intermedios en expertos certificados en SQL capaces de enfrentarse a retos reales de ciencia de datos. Aprenderás desde los fundamentos de las bases relacionales —claves primarias, claves foráneas y normalización— hasta consultas complejas, manipulación de tablas (CRUD) y optimización de consultas para entornos productivos.
El enfoque central del curso es el SQL analítico: Common Table Expressions (CTEs), agrupaciones avanzadas con ROLLUP y CUBE y funciones de ventana (RANK, LAG, LEAD, medias móviles) para análisis de series temporales y agregaciones sofisticadas directamente en la base de datos. Además, verás conceptos de administración de bases de datos (indexación, vistas, procedimientos almacenados) y la integración práctica con Python mediante Psycopg2/SQLAlchemy y Pandas para procesos ETL y desarrollo rápido de modelos.
- Preparación para certificación y enfoque en rendimiento y aplicación real.
- Casos prácticos con grandes conjuntos de datos: A/B testing, optimización de funnels y segmentación por cohortes.
- Material orientado a que puedas aplicar las técnicas desde el primer día en proyectos y entornos productivos.
Lo que aprenderás:
- Dominar consultas SQL avanzadas: joins complejos, subconsultas y manipulación de tablas (CRUD).
- Optimizar rendimiento de consultas mediante índices, vistas y tuning de SQL para pipelines de datos.
- Aplicar SQL analítico: CTEs, ROLLUP, CUBE y funciones de ventana (RANK, LAG, LEAD, medias móviles).
- Realizar análisis de series temporales y agregaciones complejas directamente en la base de datos.
- Conectar y extraer datos de bases productivas a entornos Python usando Psycopg2/SQLAlchemy y Pandas.
- Diseñar y normalizar esquemas relacionales sólidos: claves primarias/foráneas y normalización.
- Prepararte para una certificación práctica en SQL con ejercicios y datasets reales.
- Resolver casos de negocio reales: A/B testing, funnels y segmentación por cohortes.
Contenido del curso:
- Secciones: 15
- Clases: 120
- Duración: 12 horas 30 minutos
Requisitos:
- Conocimientos básicos de manejo de computadora e interés por el análisis de datos.
- Familiaridad mínima con conceptos de programación (variables, estructuras de control) es recomendable.
- Instalación de un cliente SQL o acceso a una base de datos para practicar (puede ser local o en la nube).
- Conocimientos básicos de Python son útiles para la parte de integración, pero no son obligatorios.
¿Para quién es este curso?
- Aspirantes a Data Scientists, analistas de datos y profesionales de Business Intelligence.
- Estudiantes o personas que buscan cambiar de carrera y construir un portafolio SQL certificable y orientado al empleo.
- Cualquiera que necesite conectar scripts en Python o R a bases de datos externas grandes de forma eficiente.
- Programadores con experiencia que deseen profundizar en teoría relacional y rendimiento de SQL.
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