Sin horarios | Dirigido a profesionales que desean especializarse en la gestión de bases de datos y desarrollar competencias en programación SQL.
3 weeks (32h.)
Al finalizar este curso, podrás gestionar y diseñar bases de datos eficientemente, aplicar consultas avanzadas en SQL para extraer y transformar datos, y optimizar el rendimiento de bases de datos. Además, tendrás las habilidades necesarias para integrar SQL en proyectos de análisis de datos y tomar decisiones basadas en grandes volúmenes de información.
En esta unidad aprenderás los conceptos básicos sobre bases de datos, explorando los diferentes modelos, con un enfoque especial en el modelo relacional y el modelo Entidad-Relación (E/R), utilizado para representar la estructura de la base de datos. También se abordará la normalización, un proceso clave para optimizar bases de datos, y cómo transformar un modelo E/R en un modelo relacional aplicable.
En esta unidad se introduce el lenguaje SQL y su relevancia en la gestión de bases de datos. Aprenderás a configurar el entorno de trabajo para interactuar con bases de datos. A continuación, se explorarán las sentencias DDL (Data Definition Language) para definir y modificar la estructura de la base de datos, y las sentencias DML (Data Manipulation Language) para insertar, actualizar, eliminar y consultar datos.
En esta unidad profundizarás en técnicas avanzadas de SQL, como el agrupamiento de registros para realizar análisis complejos. Aprenderás a combinar tablas mediante operaciones JOIN y a usar subconsultas para anidar consultas. También se explorarán las sentencias ANY y ALL para comparar valores en subconsultas, y el concepto de vistas, que permiten almacenar consultas complejas como objetos virtuales dentro de la base de datos.
En esta unidad aprenderás qué es un Data Warehouse (almacén de datos) y cómo se utiliza para almacenar grandes volúmenes de datos estructurados para análisis. Se abordarán los conceptos de dimensiones y métricas para el diseño de bases de datos orientadas a análisis, y el proceso ETL (Extracción, Transformación y Carga) para integrar datos desde diferentes fuentes, asegurando su calidad y accesibilidad.
